Meta有意向Google購買晶片，Nvidia回應了

 The Information日前報導，Meta正式與Google協商，打算斥資數十億美元購買Google所開發的張量處理單元（Tensor Processing Unit，TPU）。不管是Meta或Google都沒有回應此事，但Nvidia回應了，表示對Google的成功感到很開心，同時強調Nvidia領先該產業一個世代，仍是唯一一個能在所有運算環境中，完整支援並運行各種AI模型的平臺。

GPU原本為加速3D繪圖而設計，其平行運算架構非常適合矩陣運算；Nvidia在2006年推出CUDA，首度讓研究人員能夠以GPU進行科學與機器學習運算；深度卷積網路AlexNet在2012年的圖片分類挑戰賽ImageNet中，使用了兩張Nvidia GPU進行訓練，大幅降低了錯誤率，此後深度學習模型普遍依賴GPU進行訓練與推論。

CUDA開啟了GPU的通用運算時代，隨著AI模型規模自2016年開始快速成長，GPU逐漸面臨成本及擴展性瓶頸，市場開始發展專為AI運算設計的加速器，TPU即是Google自2015年針對AI加速所開發的客製化晶片，最初用來支援搜尋及翻譯等內部服務，2016年正式對外公開，並應用在Google Cloud上。

其它還包括AWS替AI訓練及推論所開發的Trainium與Inferentia晶片，微軟自行設計的AI加速器Maia 100，Meta開發的MTIA ，且AMD及Intel也相繼搭上了AI列車。

上個月AI新創Anthropic便宣布要大幅擴充使用Google Cloud的TPU，計畫取得多達100萬顆TPU的使用權，並於2026年啟用超過1GW算力，估計合作金額達數百億美元。

根據報導，Meta也打算自2027年起於自家資料中心採用Google TPU，但會先於明年租用Google Cloud的TPU。市場分析則認為，若Meta與Google真能達成協議，TPU將更有機會成為Nvidia晶片的替代方案。

消息一出，Google母公司Alphabet股價連日上漲，從上周五（11/21）收盤時的299.65美元，漲到周二（11/25）的323.64美元。反之Nvidia周二股價下滑了2.59%，跌至177.82美元。

Nvidia則在聲明中表示，Google在AI領域取得長足進展，他們對Google的成功感到開心；Nvidia領先業界一個世代，是唯一能在所有運算環境中完整支援並運行各種AI模型的平臺。相較於僅針對特定AI框架或功能設計的各式ASIC，Nvidia提供更高的效能、多功能性與更強的彈性。Nvidia並強調，將持續向Google提供產品與服務。

另一方面，Google發言人則向華爾街日報（WSJ）表示，市場對Nvidia GPU及TPU的需求都在上升，該公司將同時支援兩者。