据悉，谷歌前不久发布了最新的大语言模型Gemini 3，多位业内权威人士认为其已经“超越”了OpenAI的GPT模型。并且Gemini 3全程使用谷歌自研TPU(而非英伟达GPU)。
另有消息称，谷歌开始向Meta与大型金融机构等，推介在其自有数据中心部署TPU的方案。Meta正在与谷歌探讨使用TPU训练新AI模型，计划在2027年斥资数十亿美元在其数据中心使用TPU，并于明年从谷歌云租用谷歌芯片。
随着谷歌背后大动作曝光，无疑暗示着其正奋力抢占AI芯片算力市场的高地上。内部知情人透露，这类业务可能为谷歌带来数十亿美元的年收入，帮助谷歌拿下英伟达10%的年营收盘子。
AI需求强劲，巨头持续交锋
另一边，当地时间11月26日，英伟达通过官方渠道发声，强调其技术平台在人工智能领域的领先地位。英伟达在声明中虽对谷歌表示祝贺，但明确指出，与谷歌 TPU 这类专用芯片相比，其产品在性能、通用性和可替代性上更具优势。
英伟达官方表示，其技术依然领先行业一代，是唯一能够运行所有人工智能(AI)模型并应用于所有计算场景的平台。并且英伟达CEO黄仁勋一直密切关注谷歌TPU的技术进展，并积极拉拢可能使用TPU的大客户，如OpenAI、Anthropic、Meta等。
黄仁勋还透露，与谷歌 DeepMind CEO 保持着密切沟通，双方认同“规模化法则”依然成立——即更多的芯片和数据能训练出更强大的模型，这一共识预示着市场对算力的需求将持续增长，对英伟达构成长期利好。
如今，随着大模型规模指数级增长，AI需求强劲，算力需求呈现“狂奔”态势，训练模型规模的持续扩大要求强有力的算力底座，对安全性的要求也越来越高。对此，业内人士认为，产业链对算力的需求足够旺盛，市场空间广阔，算力基础设施市场尚未触及天花板，仍属于高速扩张的增量市场。
微美全息为算力建设注入新动能
在此背景下，资料显示，拥有AI全栈布局能力的厂商微美全息，重点聚焦高性能算力基地、边缘计算芯片与多模态垂类模型适配，构建从云端到终端的普惠算力生态。近年来，该企业打造了“人工智能高端算力基地”——全息云平台，具备高精度、高算力、高兼容性优势，支持大模型训练与推理任务，并特别适配具身智能、多模态等垂类模型的应用需求。
此外，微美全息积极推进“自研+开源”双模式，加速生成式AI芯片集群建设，并融合脑机接口、机器人技术，形成开源生态协同优势。同时其采用国际先进芯片搭建多元算力架构，实现毫秒级算存数据传输，为智能制造、家庭与工业巡检等核心场景，提供低成本、高性能的普惠算力解决方案，不断助力AI行业数字化升级。
结语
总体而言，在算力狂奔的时代浪潮中，随着AI技术逐渐接近规模化发展，AGI时代将在未来5到20年内实现。因而，相关企业仍需抓紧进行一系列技术突破，充分展现了自身在算力基础设施的建设成果，为各行业的智能化转型提供坚实可靠的技术底座，共创AI算力智能未来。
