隨著人工智能競賽升溫，算力成為科技巨頭角力核心。研究機構Epoch AI最新估算顯示，截至2025年第四季度，谷歌已掌握全球約四分之一的AI算力，成為全球最大單一算力持有者，規模明顯領先競爭對手。
報告基於「AI Chip Owners」資料庫，追蹤全球主要科技企業所持有的AI專用晶片，包括英偉達及AMD數據中心GPU、谷歌TPU、亞馬遜Trainium與Inferentia晶片，以及華為AI晶片。機構指出，這五大類型已覆蓋全球絕大多數AI算力。
數據顯示，谷歌約擁有380萬顆TPU及130萬顆英偉達GPU，整體算力規模居首；微軟則以約320萬顆GPU排名第二。值得留意的是，谷歌與其他雲服務商最大不同，在於其算力主要來自自研TPU，而非依賴外部供應的GPU，形成明顯差異化優勢。
業界分析認為，谷歌早年在AI領域的長期投入開始開花結果。Google Cloud行政總裁庫里安（Thomas Kurian）接受訪問時指出，公司通過自建晶片、數據中心、基礎模型及應用產品，形成完整AI技術體系，與僅作為技術轉售平台的雲服務商有所不同。
他強調，谷歌擁有自主知識產權的模型與晶片，令公司毋須將大部分收入支付予外部模型開發商或晶片供應商，從而保留更多利潤再投資，進一步強化競爭力。
推動Google Cloud大幅增長
AI亦成為推動Google Cloud增長的關鍵引擎。2025年第四季度，該業務收入達177億美元，按年大增48%；全年收入達587億美元，市場預期2026年有望突破700億美元。在全球約4,180億美元規模的雲計算市場中，Google Cloud市佔率已由數年前約7%提升至14%，但仍落後於亞馬遜AWS及微軟Azure。
技術方面，谷歌近期在Cloud Next 2026大會上發布第八代TPU，包括專用於模型訓練的TPU 8i，以及強化推理能力的TPU 8t，顯示其持續強化算力基礎設施。庫里安認為，TPU配合Gemini模型，已在性能與成本上領先競爭對手方案，包括AWS的Trainium與Nova模型，以及微軟的Maia晶片與MAI模型。
相較之下，谷歌亦不需依賴與OpenAI或Anthropic的合作，亦降低對英偉達GPU的依賴。庫里安指出，集團過去12年持續投資DeepMind，使其能不斷優化晶片與模型，並以更低成本提供AI產品。
不過，谷歌與英偉達之間關係亦出現微妙變化。英偉達行政總裁黃仁勳近日質疑TPU性能缺乏獨立測試，並指其需求主要來自Anthropic。庫里安則反駁稱，全球十大AI實驗室中有九家採用TPU，顯示其市場競爭力。
在資本投入方面，谷歌預計2026年資本支出將升至1,850億美元，用於擴展AI基建。庫里安認為，相關投資在強勁需求與收入支持下屬合理決策。
他同時警告，依賴外部資金支持的AI公司將面臨更嚴峻財務壓力。OpenAI與Anthropic雖已合共融資逾1,500億美元，但長期虧損模式難以持續，未來一至兩年或出現行業洗牌。（編輯部）
下載APP