文章核心观点 - 在人工智能计算效率日益重要的背景下，Alphabet凭借其垂直整合的战略和自研的TPU芯片，拥有显著的结构性成本优势，有望成为AI领域最大的赢家 [1][3][9] AI计算发展趋势 - AI发展的最大瓶颈已从芯片短缺转变为电力短缺，因此计算效率变得至关重要 [4] - 在AI模型训练阶段，GPU的高能耗尚可接受，但在持续进行的推理阶段，计算效率的重要性将大幅提升 [4] Alphabet的竞争优势 - 公司超过十年时间为其TensorFlow框架开发自研AI芯片，目前TPU已发展到第七代 [5] - TPU针对公司的云计算基础设施和工作负载进行了优化，不仅提升性能，还显著提高能效，形成巨大的成本优势 [6][7] - 通过不直接销售TPU，而是要求客户在Google Cloud上运行工作负载来获取使用权，公司得以捕捉AI领域多重收入机会 [7] 垂直整合战略 - Alphabet利用自研TPU为其内部AI工作负载（如Gemini AI模型）提供动力，在模型开发和推理成本上优于依赖GPU的竞争对手（如OpenAI和Perplexity AI） [8] - 公司拥有最完整的AI技术栈，包括近期发布的广受好评的Gemini 3基础模型、Vertex AI软件平台以及大规模光纤网络 [9][10] - 对领先云安全公司Wiz的收购计划将进一步增强其AI技术栈实力 [10] 行业影响与认可 - OpenAI开始测试TPU的消息促使英伟达迅速与OpenAI达成协议并进行投资，此举显示出行业对Alphabet TPU技术的重视 [9]