尤其是芯片層，百度和谷歌都明白，要保持 AI 領(lǐng)先，就必須掌握底層硬件，自己設(shè)計(jì)芯片，自己優(yōu)化軟件，跑自己的模型，這能帶來(lái)更高的性能和更低的成本。
百度的昆侖芯已累計(jì)完成數(shù)萬(wàn)卡部署，支持百度內(nèi)部絕大多數(shù)的大模型推理任務(wù)，也通過(guò)百度智能云為招商銀行、中國(guó)移動(dòng)等客戶進(jìn)行服務(wù)，僅需32 臺(tái)服務(wù)器即可完成千億參數(shù)模型的全參數(shù)訓(xùn)練。而 2026 年和 2027 年，百度昆侖芯將分別上市 M100 和 M300 兩款芯片，持續(xù)夯實(shí) AI 技術(shù)底座。
控制底層硬件的本質(zhì)，都是減少對(duì)英偉達(dá)的依賴。對(duì)谷歌來(lái)說(shuō)，自主設(shè)計(jì)的芯片銷(xiāo)售成本更低，還可以針對(duì)內(nèi)部應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過(guò)垂直整合更快速的進(jìn)行周期迭代。
而對(duì)于百度來(lái)說(shuō)，其與華為和阿里一樣，都是要探索中國(guó)技術(shù)自給自足的大命題，填補(bǔ)英偉達(dá)因出口限制而留下的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。
早于 2018 年第一代百度昆侖芯，谷歌的定制 AI 芯片 TPU 系列在 2016 年就推出了，如今已經(jīng)進(jìn)化到了第 7 代，開(kāi)始為谷歌云的利潤(rùn)率提升帶來(lái)顯著影響，最新一季度的利潤(rùn)率，已經(jīng)提升到了 23.7%。
在過(guò)去一年，谷歌云客戶使用的 Token（模型理解文字的最小片段）已經(jīng)達(dá)到了 1 萬(wàn)億，而與此同時(shí)，谷歌花在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施上的支出，也達(dá)到了 910—930 億美元，而且 2026 年這一支出還要顯著增長(zhǎng)，其中 60% 都要花在 TPU 在內(nèi)的服務(wù)器上。
谷歌已經(jīng)顯露出與英偉達(dá)爭(zhēng)奪市場(chǎng)的意圖，今年 9 月，谷歌還接觸那些主要租賃英偉達(dá)芯片的小型云服務(wù)提供商，對(duì)外出售自己 TPU 系列，總部位于倫敦的云服務(wù)商 Fluidstack，將在紐約的數(shù)據(jù)中心部署谷歌的 TPU 系列。
但事實(shí)上，谷歌沒(méi)有披露過(guò)其自主芯片與采購(gòu)英偉達(dá)芯片之間的比例，而且即便 TPU 提升產(chǎn)能，谷歌預(yù)計(jì)第四季度和 2026 年依然面對(duì)供需緊張的局面，也就是說(shuō)，產(chǎn)能無(wú)法滿足不斷增長(zhǎng)的需求。
全棧自研，都是要把確定性握在手里。當(dāng) AI 進(jìn)入下一輪競(jìng)賽，搜索的格局將被重寫(xiě)，自動(dòng)駕駛的投入將繼續(xù)蠶食利潤(rùn)，而芯片的研發(fā)始終是一場(chǎng)看不到盡頭的「無(wú)限游戲」。百度和谷歌都在以巨額投入、多年虧損，來(lái)?yè)Q取未來(lái)生態(tài)的不可替代。
它們不像過(guò)去那樣對(duì)峙，卻又在同一條時(shí)間線上，被同一個(gè)時(shí)代的 AI 浪潮推動(dòng)著重新定義自己。
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