英伟达的竞争盘、TPU 的挑战，以及 AI 基础设施的终局
简单聊聊英伟达的竞争盘、竞争对手。结合此前有小伙伴让我聊TPU，那么不妨一次性把这个问题说清楚。并尽我所能，解答以下问题：
TPU会挑战英伟达吗？ 大厂自研潮会演进到什么程度，ASIC会挑战GPU吗？ 英伟达未来毛利率会下降吗？ 产业终局是什么样，英伟达市占率会降低吗？ 英伟达的真正竞争对手是谁？
本质都指向一件事：AI 基础设施正处在扩张期，而非稳态期。只有把 TPU 放回全局图景里，才能真正看清英伟达的竞争盘。
一、TPU 与 GPU 的路线正在收敛，TPU 不再是早期那条“差异化路线”
早期的 TPU 通过系统优化与超大规模一致化吞吐来区别于 GPU，而非堆单芯片性能。但这种路线在 TPU v6/v7 迭代时已不复存在。Google 同样在卷单芯片性能、卷先进工艺、卷 2.5d 封装（CoWoS）、卷 HBM，也越来越像 GPU 的架构形态。更重要的是，TPU 也开始面临与 GPU 相同的工程现实——只要追求极限性能，就绕不开封装、内存、互联、电力这些物理约束。这意味着 TPU 不再是一条“替代性技术路线”，而是与英伟达走上同一条赛道（当然英伟达也在融合 Google 的技术，在网络上高歌猛进，本质上还是在趋同、收敛），只是 TPU 体量尚小，尚未撞到 GPU 所面对的全部天花板。
二、大厂自研的核心推力之一，不是因为英伟达不够好，而是英伟达产能未出清，大家“买不到”
当前竞争热闹，并不是 GPU 不行，而是 GPU 产能不够。英伟达的供给速度追不上需求的超预期爆发，大厂急需算力，只能被迫选择 AMD、被迫自研 ASIC。真正推动自研潮的是无奈与缺货。而英伟达之所以缺货，是因为它正被三个产业级“卡脖子点”限制：
CoWoS 封装产能有限、HBM 供应极度集中并且扩产缓慢、数据中心基础设施（供电/散热/网络）跟不上 GPU 功耗的飞升。任何未来挑战者，只要想做到与英伟达相同的性能等级，也会撞上这三大瓶颈。
给一张图：
除了眼下的瓶颈，未来还会有先进工艺、2.5d 向 3d 封装升级、CPO、更精细化的散热工程难题在远方等待。
三、最终决定胜负的是规模：规模 → 最低 TCO → 供应链锁定 → 更大规模
英伟达的优势不仅来自性能，而是来自规模，规模解决一切问题。它能用最大规模拿到最低单位成本（token）。它最早大规模下单 CoWoS、HBM，使得供应链天然站在它这边，并让供应商优先为它优化工艺路线。CUDA 锁死开发者、锁死云厂商，形成软件路径依赖。而大量客户买股押宝英伟达，又进一步强化客户路径依赖。结果就是典型的产业路径依赖三连锁：供应链路径依赖 + 软件路径依赖 + 客户路径依赖，赢家越赢越大，后来者连“赌的资格”都没有。未来当产能真正出清时，规模效应会彻底压死竞争者，尤其在算力终局只剩 TCO 一个指标的情况下，最大规模者会自然成为终极赢家。
四、AI 的产业终局可能比手机更单极：TCO 将推动行业走向高度收敛
手机终局是 iOS/Android 二元格局，但利润几乎全被苹果攫取。而 AI 是更极端的产业，因为它不是消费市场，不需要审美、品牌、渠道这些维度，最终只剩一个绝对指标：TCO（单位 token 成本）。当产业以 TCO 为唯一评价体系时，公式会自然收敛为：规模最大 → 成本最低 → 供应链最稳 → 系统效率最高。因此 AI 的终局不仅会出现像手机一样的收敛，甚至可能比手机更“单极”。
历史早就给了我们例子：上世纪 90 年代有七八十家 GPU 公司，最终只活下来两家；而苹果在双平台时代的利润不仅没下降，反而因为规模与供应链控制力持续制霸。AI 的经济逻辑与前 AI 时代的 GPU、智能手机的逻辑高度一致 —— 规模决定毛利，毛利反过来强化规模，从而形成极强的路径依赖。
唯一阻止英伟达此刻就进入稳态统治的，是供应链还没出清，尤其是 CoWoS/HBM 在 2027 年前仍将长期紧平衡。也就是说，距离“终局”还有数年的窗口期。在 2027-2030 年左右的这个周期里，瓶颈缓解、供应链趋于稳定，英伟达仅凭一轮有策略的降价，就足以让很多小玩家难以为继（不一定会这么简单，年限时点也是现在的一致预期，供需变化随时可变。至于英伟达的价格战，只做头脑实验，我的意思是小玩家根本没有实力抵御市场风险，理解即可）。
在这样的结构里，英伟达的毛利率未必像许多人笃定的那样会掉下来，甚至可能像苹果一样，随着规模扩张而进一步稳固，或逐渐进入一个良性区间，促成规模、利润最大化，实现单位体积算力最大，单位 token 成本最低。
五、英伟达确实强大，但诸如 OpenAI 等实体是可能改变游戏规则的变量
证据和推演指向英伟达的最终稳态统治，但整个产业链中仍然存在一个不从供应链路径竞争、而是从需求侧改变计算结构的特殊变量：OpenAI。它不是英伟达的替代者，却有能力重新定义 AI 模型对硬件的需求——2022 年的 ChatGPT 打开“大模型时代”，而 2024–2025 的多模态、视频模型与 Agent，又推动整个基础设施被迫重构。OpenAI 的优势不在于制造芯片，而在于它能够改变行业需要什么样的芯片。这意味着它可能绕开英伟达最强的供应链与规模护城河，直接推动新型计算范式出现。如果未来真的有人能让硬件体系不再围绕传统 GPU 架构构建，那家机构更可能来自“定义需求”的一侧，而不是“争夺供应链”的一侧。OpenAI 正是这个产业里最具颠覆性的潜在变量。