Gemini 3.0 震撼登場！谷哥 TPU 全面反攻 輝達霸權有鬆動跡象？
2025/12/02
AI 賽道大換軌！Google 推 Gemini 3.0 輝達的高速成長故事必須重寫？。（圖片來源：iStock）
谷哥（Google）發佈的最新大型語言模型 Gemini 3.0，實質上是對全球晶片生態投下的一枚深水炸彈，Gemini 3.0 並非站在GPU上改善，而是更進一步「全面繫在谷哥自研 TPU 上」。也就是說，谷哥正在把最核心的算力基礎從全球最熱門的GPU中軸線，逐漸轉向自家的 ASIC 生態。
這樣做的目的，就是為了實現「軟硬體一條龍」的最高效率，最控制成本的一種方式，並試圖擺脫對單一外部供應商輝達（Nvidia）的依賴。
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輝達不再只賣顯卡！AI 野心大爆發，台積電是如何被「鐵血捆綁」的？
AI 進入「雙軸算力時代」 GPU 與 ASIC 的角力正式開始。（圖片來源：iStock）
輝達的 AI 擴張戰略，與谷哥（Google）全面導入自研 AI 系統的做法形成鮮明對比，直接把一個核心問題拉上檯面：當雲端巨頭與 AI 實驗室紛紛投入自製特殊應用晶片（ASIC）之際，輝達是否還能僅靠 GPU的霸主地位維持其成長軌道？
GPU的確擁有高度通用性，但成本與功耗始終是最明顯的限制，如今，產業的算力賽道正從「通用 GPU 為核心」逐步轉向「專用 ASIC 主導效率」的新局，這意味著，AI 晶片戰爭已經進入第二階段，不再是單一架構的獨角戲，而是多路並行、效率優先的全面競爭。
在這樣的變化下，輝達的超高速成長故事，正面臨一個結構性的挑戰，如果雲端業者能以自研 ASIC 取得更高能效、更低成本的算力，對 GPU 的需求可能未來會出現下修的可能性。
Google 推 TPU 新模組 AI賽道未來將從GPU轉向ASIC。（圖片來源：iStock）
Google 為何非做 TPU 不可？為其擺脫外部晶片依賴、直攻專用算力效率
TPU 會誕生，最根本的原因，就是谷哥不想永遠依賴外部晶片供應，谷哥要的是一顆能完全符合自己 AI 框架（TensorFlow、JAX）需求的晶片，而不是被迫使用市面上通用型、誰都能用的 GPU。
隨著 Gemini 3.0 模型規模越做越大、參數量不斷膨脹，TPU 的專用算力優勢被推到極限，也真正展現出為什麼谷哥必須走向自研晶片。
在訓練自家模型時，TPU 帶來的兩大直接優勢。運算機制和能源效率的提升，對於動輒花費數千萬甚至上億美元訓練的模型來說，這成本削減確實是天文數字，也是谷哥得以持續推進 AI 創新的基礎。
AI 晶片成熟化來臨 ASIC與GPU的並存格局（圖片來源：iStock）
Gemini 3.0 引爆算力新階段：多架構並起，輝達面臨高競爭成長時代
谷哥 Gemini 3.0 與 TPU 的案例，本質上是 AI 晶片市場走向成熟後的必然結果。AI 需求仍在強力擴張，但賽局已從早期的「有無算力」轉向「算力效率」的全面競爭，並且正牽動 AI 模型的成本結構重新洗牌。如今，市場從單一路線的 GPU，進入到 GPU、TPU、各類 ASIC 共同角力的多架構時代。
這場競賽並不是零和遊戲，但它確實預示著，輝達過去那種「超高速業績成長期」未來難以再複製同樣的爆發力度。取而代之的，會是一個由多方競逐、效率決勝負的「高競爭成長期」。
*以上資訊僅供參考，投資人應獨立判斷，審慎評估並自負投資風險。
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Carolyn卡洛琳
喜歡工作帶來的成就感，也確信唯有存下更多金錢，才能對生活更有選擇權。曾經連股票是紅是綠的意思都看不懂，但卻越來越喜歡研究總體經濟發展和產業概況，持續朝向財富自由之路邁進，始終相信「只要願意踏出正確理財的第一步，任何人都是潛力股。」