谷歌凭借其自研TPU在AI算力领域发起对英伟达GPU的强力挑战，其最新的商业化策略正加速专用芯片的崛起，预示着AI计算将进入效率与通用性并重的多核时代，并可能重塑产业链的价值分配，最终推动AI应用的广泛爆发。

OpenAI为GPU资源内斗惨烈，一年烧光70亿美元仍算力告急。危急关头，“金主爸爸”微软部署了全球首台GB300超级AI集群专供OpenAI，这台算力巨兽能让万亿参数模型训练时间从数周缩短到数天。这波操作不仅缓解了OpenAI的燃眉之急，也再次将AI领域的算力军备竞赛推向了新高潮。

谷歌耗时十年研发的TPU芯片正大举进军AI算力市场，直接挑战英伟达GPU的霸主地位，此举不仅引发了花旗对英伟达的调降预测，更预示着包括Meta、微软等科技巨头在内的ASIC芯片将可能在2026年超越GPU出货量，深刻重塑万亿美元的AI算力产业格局，掀起一场关于未来AI硬件架构的决定性商业战争。

英伟达二季度营收强势，凸显其在AI训练领域的主导地位，但随着云计算巨头为优化成本和战略自主而自研ASIC芯片，其在AI推理市场的增长正面临挑战。GPU与ASIC之争揭示了AI芯片市场正从通用型走向专用型与通用型并存的异构计算时代，这不仅将改变市场份额分配，也将重塑整个AI产业的投资逻辑与商业模式。

AI云计算服务商CoreWeave凭借其庞大的GPU算力，在AI浪潮中估值飙升，CEO Michael Intrator在极短时间内财富激增至百亿美元。尽管公司财务状况面临巨额亏损和高息债务，并高度依赖英伟达和少数大客户，其成功仍成为当前AI基础设施投资狂热的象征，引发了对市场泡沫和可持续性的深思。