高盛：成本暴降70%！GoogleTPU強勢追趕，性價比已追平輝達

高盛表示，Google/Broadcom 的TPU正在迅速縮小與輝達GPU在推理成本上的差距。從TPU v6升級至TPU v7，單位代幣推理成本下降約70%，與輝達GB200 NVL72基本持平。這並不意味著輝達地位被動搖，但它清晰地表明，AI晶片競爭核心評價體系正在從“誰算得更快”，轉向“誰算得更便宜、更可持續”。

在AI資本開支仍維持高位、但商業化壓力不斷上升的當下，市場關注點正在發生一場悄然卻深刻的轉移：大模型還能不能繼續“無視成本地跑下去”。

據追風交易台，高盛最新發佈的AI晶片研究報告，並未延續市場熟悉的“算力、製程、參數規模”對比，而是從更貼近商業現實的角度切入——推理階段的單位成本。通過建構一條“推理成本曲線”，高盛試圖回答一個對AI產業至關重要的問題：在模型進入高頻呼叫階段後，不同晶片方案在折舊、能耗和系統利用率等約束下，每處理一百萬個token究竟需要付出多少真實成本。

研究結論指向了一次正在加速、但尚未被充分消化的變化：Google/Broadcom 的TPU正在迅速縮小與輝達GPU在推理成本上的差距。從TPU v6升級至TPU v7，單位token推理成本下降約70%，使其在絕對成本層面與輝達GB200 NVL72基本持平，部分測算情形下甚至略具優勢。

這並不意味著輝達的地位被動搖，但它清晰地表明，AI晶片競爭的核心評價體系正在從“誰算得更快”，轉向“誰算得更便宜、更可持續”。當訓練逐漸成為前期投入，而推理成為長期現金流來源，成本曲線的斜率，正在取代峰值算力，成為決定產業格局的關鍵變數。

一、從算力領先到成本效率，AI晶片競爭的評價標準正在切換

在AI發展的早期階段，訓練算力幾乎決定了一切。誰能更快訓練出更大的模型，誰就擁有技術話語權。然而，隨著大模型逐步進入部署與商業化階段，推理負載開始遠遠超過訓練本身，成本問題被迅速放大。

高盛指出，在這一階段，晶片的性價比不再只由單卡性能決定，而是由系統層面的效率共同塑造，包括算力密度、互聯效率、記憶體頻寬以及能源消耗等多重因素。基於這一邏輯建構的推理成本曲線顯示，Google/Broadcom TPU在原始計算性能和系統效率上的進步，已經足以在成本維度上與輝達正面競爭。

相比之下，AMD和亞馬遜Trainium在代際成本下降幅度上仍較為有限。從現階段測算結果看，兩者的單位推理成本仍明顯高於輝達和Google方案，對主流市場的衝擊相對有限。

二、TPU成本躍遷的背後，是系統工程能力而非單點突破

TPU v7實現大幅降本，並非來自單一技術突破，而是系統級最佳化能力的集中釋放。高盛認為，隨著計算晶片本身逐步逼近物理極限，未來推理成本能否繼續下降，將越來越依賴“計算相鄰技術”的進步。

這些技術包括：更高頻寬、更低延遲的網路互聯；高頻寬記憶體（HBM）和儲存方案的持續整合；先進封裝技術（如台積電CoWoS）；以及機架級解決方案在密度與能效上的提升。TPU在這些方面的協同最佳化，使其在推理場景中展現出明顯的經濟性優勢。

這一趨勢也與Google自身的算力部署高度一致。TPU在Google內部工作負載中的使用比例持續上升，已廣泛用於Gemini模型的訓練與推理。同時，具備成熟軟體能力的外部客戶也在加速採用TPU方案，其中最引人注目的案例是Anthropic向Broadcom下達的約210億美元訂單，相關產品預計將在2026年中開始交付。

不過，高盛同時強調，輝達仍然掌握“上市時間”優勢。在TPU v7剛剛追平GB200 NVL72之際，輝達已經推進至GB300 NVL72，並計畫在2026年下半年交付VR200 NVL144。持續的產品迭代節奏，仍是其維持客戶黏性的關鍵籌碼。

三、投資含義再平衡：ASIC崛起，但輝達的護城河尚未被擊穿

從投資視角看，高盛並未因TPU的快速追趕而下調對輝達的判斷。該機構仍維持對輝達與Broadcom的買入評級，認為兩者最直接繫結AI資本開支中最具可持續性的部分，並將長期受益於網路、封裝和系統級技術升級。

在ASIC陣營中，Broadcom的受益邏輯尤為清晰。高盛已將其2026財年每股收益預期上調至10.87美元，較市場一致預期高出約6%，並認為市場仍低估了其在AI網路與定製計算領域的長期盈利能力。

AMD和亞馬遜Trainium當前仍處於追趕階段，但高盛也指出，AMD的機架級方案存在後發優勢的可能性。預計在2026年末，基於MI455X的Helios機架方案有望在部分訓練與推理場景中實現約70%的推理成本下降，值得持續跟蹤。

更重要的是，這份研報給出的並非“贏家通吃”的結論，而是一幅逐漸清晰的產業分工圖景：GPU繼續主導訓練與通用算力市場，而定製ASIC在規模化、可預測的推理負載中不斷滲透。在這一過程中，輝達的CUDA生態與系統級研發投入仍構成堅實護城河，但其估值邏輯也將持續接受“推理成本下行”的現實檢驗。

當AI真正進入“每一個token都要算回報”的階段，算力競爭終究要回到經濟學本身。TPU成本暴降70%，並不是一次簡單的技術追趕，而是一次對AI商業模式可行性的關鍵壓力測試。而這，或許正是GPU與ASIC之爭背後，市場最應認真對待的訊號。 (invest wallstreet)