英伟达的竞争护城河分析 - 市场关于TPU和ASIC侵蚀英伟达护城河的观点被严重夸大[2] - 英伟达通过持续精进GB300及后续Vera Rubin架构，可维持领先出货并不断降低成本，成为迄今最具成本效益的平台[2] - 英伟达的护城河源于其端到端、为高频宽、大规模扩展与可持续利用率而打造的整体架构，这是迈向AI工厂最关键的决定因素[3] - 英伟达除了掌握一定先进封装产能外，还持续推进GB200、GB300到Rubin的架构，并改善交换技术与整体系统设计，更具优势[3] - 在供应受限环境下，超大规模云端业者势必采取混合架构策略，难以用TPU全面取代GPU[3] - 英伟达的护城河因出货量、经验曲线效应以及多年端到端系统工作，形成稳固护城河[7] TPU作为替代方案的局限性 - TPU核心问题不在是否为“好芯片”，而在于其架构能否适配AI下一阶段的发展需求[3] - TPU因频宽昂贵且稀少而诞生，适合低频宽需求的AI任务，但随着模型规模扩大与工作负载多样化，在扩展性等方面遇到限制[3] - 目前领先的AI训练走向为“高频宽与大规模扩展”而改善的系统架构，这需要让大量加速器彼此连接并长时间维持高效运转[3] - “TPU走向开放市场”更合理的解释是生态系伙伴及Meta等公司寻求优势带来的压力，而非Google有意成为真正的商用芯片供应商[4] - 像Google这样的主要超大规模业者，不太可能大规模对外销售自家专有加速器，以让直接竞争对手形成真正的外部市场[3] Google与OpenAI的竞争格局 - 市场关于Google通过Gemini击败OpenAI的观点被严重夸大[2] - Google在壮大的同时面临“创新者困境”，其搜寻业务与广告营收高度绑定[2] - 若Google将广告模式转向类似聊天机器人的体验，单次搜寻查询的服务成本将暴增至原来的100倍[2] - Google必须将商业模式转向更高度整合的购物体验，但即便Gemini近期取得一定成功，Google仍不具备这样的信任基础[2] - OpenAI核心在于强调可信资讯，而非推送广告，仍有其优势[2] - 就平台动能而言，现阶段仍是OpenAI“领先一大截”，平台建设、开发者采用、企业用户组合转变以及对稀缺运算资源的掌握都对OpenAI有利[6] - OpenAI因平台执行力及企业需求而保持领先，其先行者优势正逐步转化为更持久的竞争力[7] - 模型品质已成为基本门槛，真正的竞争焦点在于模型周边的软件与服务[7] Google面临的商业模式挑战 - Google的困境在于如何以不损害其获利引擎的前提下，让主导模式过渡到更完善的模式[5] - Google获利引擎建立在与搜寻行为挂钩的广告变现上，但互动模式转向ChatGPT式的体验会使成本结构发生巨大变化[5] - 从经典搜寻转向助手式的交互模式会改变单位经济效益，从而可能破坏其盈利引擎[5]