四川
2026年2月，Meta与谷歌签署了一项价值“数十亿美元”的多年期协议，租用谷歌的TPU（张量处理单元）用于开发新一代AI模型，甚至计划最早于2027年直接采购TPU部署在自有数据中心。这意味着Meta从英伟达的“铁杆盟友”变成了全球首个同时绑定英伟达、AMD、谷歌三大算力供应商的巨头。
值得注意的是，Meta并非要把英伟达一脚踢开——它同时承诺未来数年采购数百万颗英伟达GPU。但其战略意图已经非常明确：不再把几千亿美元的AI算力身家性命全部押在一个篮子里。市场分析指出，Meta宁愿花天价扶持第二、第三个供应商，本质是在用海量资本强行砸出一个充分竞争的硬件市场，打破英伟达的“垄断溢价”。
背后驱动因素复杂：英伟达Blackwell芯片的部署爬坡曾让部分客户遇到过技术难题；Meta自研AI训练芯片推进不顺；更重要的是，谷歌TPU近期大幅优化了对PyTorch框架的原生支持，让Meta的研发团队可以顺滑地将模型迁移到非英伟达硬件上。谷歌正加速TPU商业化，与投资机构组建合资公司对外出租TPU，目标抢走英伟达年收入的约10%。
OpenRouter数据显示，2026年7月第三周，中国AI大模型周调用量达36.11万亿Token，环比增长30.93%，连续十二周超过美国并稳居全球首位。同期美国AI大模型周调用量仅为7.28万亿Token。全球调用量排名前五均为中国大模型。
调用量反超的背后，是中国算力产业链的系统性崛起。
芯片端，格局已发生根本性逆转。集邦咨询（TrendForce）预测，华为和寒武纪领衔的国产芯片供应商，加上互联网巨头自研的定制化芯片，2026年将合计占据中国AI服务器芯片市场近80%的份额；海外供应商份额将从2025年的34%骤降至21%。摩根士丹利预测，华为昇腾2026年将占据国内AI加速芯片市场62%的份额，英伟达从95%的绝对垄断骤降至8%。英伟达CEO黄仁勋在采访中坦言，英伟达在中国AI加速器市场的份额已经降至零。
算力成本端，东数西算战略将西部绿电和冷凉气候转化为算力优势。西部数据中心的综合运营成本比东部一线城市低30%到40%。国产芯片在单位IT功耗的资本支出上较进口芯片低40%至50%。中国AI企业得以将算力调用价格压到极低水平，这是大模型调用量迅速扩张的基础条件。
算法和开源生态同样构成护城河：阿里千问在HuggingFace的总下载量超10亿，国产开源模型已覆盖大部分常规企业需求。
算力赛道的游戏规则已经改变。无论Meta“倒戈”谷歌TPU，还是中国算力产业链的系统性崛起，指向同一个趋势——算力不再是被单一供应商“卡脖子”的稀缺资源，而是正在被多路线竞争拉低的“能效商品”。
但对国产芯片的真实能力仍需冷静看待。高盛报告指出，国产芯片单位算力的资本支出是进口芯片的2至4倍，单位功耗产生的算力仅为进口芯片的10%至30%，华为昇腾服务器的日均Token产出量约仅为英伟达H800的六分之一到三分之一。这意味着国产芯片的性价比优势目前更多来自“价格低”，而非“性能强”，距离全面替代仍有相当距离。
资本市场的反应也印证了这一分化。英伟达预期市盈率已跌至18倍，为2019年以来最低，但分析师平均目标价仍暗示未来12个月有逾50%上涨空间。资本在“英伟达还能走多远”与“竞争对手能否真正挑战”之间博弈。可以确定的是：英伟达的“铁王座”已经出现了裂痕，但这场算力竞赛才刚刚进入最残酷的阶段。
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