客户与竞争对手这两种身份间的微妙对抗，始终是外界分析英伟达时无法回避的关键话题。
微软、谷歌、亚马逊等云计算巨头，在过去一年中几乎都在大量采购英伟达的GPU。然而，它们也同时秘密推进着各自的芯片自主研发计划。黄仁勋曾直白表态：英伟达面临的竞争，“比地球上任何人都多”。
即便在英伟达当前如日中天的形势下，这一局面仍在持续。7月29日，路透社报道称：苹果在一篇研究论文中透露，其正在开发的AI大模型，底层采用了谷歌的TPU（张量处理器），而非业界通常选择的英伟达GPU（图形处理器）。
作为最晚加入AI竞赛的科技巨头，苹果在公开信息中并无大规模采购英伟达GPU的记录。苹果AI技术究竟选择哪家芯片方案，始终是市场关注的焦点。报道指出，为了构建能在iPhone及其他设备上运行的AI模型，苹果使用了2048个TPUv5p和8192个TPUv4芯片，用于模型的训练与推理过程。
截至目前，英伟达并未对该消息作出任何回应。
回顾历史，TPU最初是谷歌为其TensorFlow机器学习框架量身打造的专用芯片。自2015年问世以来，TPU已演进至第六代，基本保持每年一次的迭代频率。早期TPU主要供谷歌内部使用，后来虽通过与谷歌云服务绑定对外开放，但并未进行大规模的外部扩张。
去年AI大模型的爆发式增长，使得AI芯片市场陷入激烈争夺。高端GPU供不应求，英伟达顺势占据了超过80%的市场份额，霸主地位毋庸置疑。然而，谷歌在TPU领域的布局也在暗中发力。据Techinsights统计，去年谷歌自用的TPU芯片数量预估超过200万颗，市场份额仅次于英伟达和英特尔，已跃升为全球第三大数据中心芯片设计商。
有趣的是，尽管谷歌拥有自研的TPU芯片，它仍是全球最大的英伟达GPU采购方之一。市场研究机构Omdia的报告显示：去年抢购英伟达H100 GPU的主要客户中，Meta和微软各以15万块的采购量并列榜首；谷歌、亚马逊、甲骨文和腾讯则分别购入5万块，并列第二。
谷歌云与英伟达的合作关系一直十分紧密。一方面，谷歌内部正在使用英伟达的GPU；另一方面，它也在自家云服务平台上提供基于英伟达GPU的解决方案，以满足客户对高性能计算与AI应用的需求。
除谷歌外，亚马逊AWS、微软等云巨头也在基于Arm架构研发自有芯片。云计算巨头纷纷投身芯片自研，自然被外界视为英伟达的潜在威胁。然而，英伟达始终认为：面对竞争，自身拥有独家优势。
早在2017年谷歌推出第二代TPU时，黄仁勋就在接受CNBC采访时表示“并不担心谷歌TPU的竞争”。他认为，尽管一些云计算大客户可能自研AI服务器芯片，从而降低对英伟达芯片的依赖，但英伟达仍可凭借GPU的卓越性能，维持其在AI领域的领先地位。
成本同样是英伟达反复强调的杀手锏。遵循黄仁勋“买得越多，省得越多”的逻辑，规模经济效应使得平均成本不断下降。企业大量采购英伟达GPU，尽管初期投入可能较大，但从长远看，高性能GPU使用寿命长、维护成本低，客户整体的总拥有成本（TCO）反而更低。黄仁勋的原话十分直接：即便竞争对手免费提供产品，最终核算下来，仍然不够便宜。
