Meta đã công bố kế hoạch thuê và cuối cùng sẽ mua lại các Bộ xử lý Tensor của Google Cloud (TPUs) bắt đầu từ năm 2026, đây là một bước đi thu hút sự chú ý lớn trong lĩnh vực AI và công nghệ. Đáp lại, Nvidia— một nhà sản xuất chip AI hàng đầu— đã phát biểu ủng hộ các bước tiến trong lĩnh vực AI của Google, đồng thời khẳng định vị thế chi phối hiện tại của mình bằng cách tuyên bố là "nền tảng duy nhất chạy mọi mô hình AI. " Điều này nhấn mạnh sự đa năng của GPU đa dụng của Nvidia so với các ASIC đặc thù của Google như TPU, được thiết kế cho các nhiệm vụ AI cụ thể. Thời điểm của Nvidia cho thấy có sự lo ngại về các thay đổi tiềm năng trên thị trường do thỏa thuận Meta-Google mang lại. Thông báo này đã đẩy giá cổ phiếu của Alphabet (công ty mẹ của Google) và Meta lên cao, thể hiện sự tin tưởng của nhà đầu tư, trong khi cổ phiếu của Nvidia giảm 3%, phản ánh mối lo ngại về sự cạnh tranh ngày càng gia tăng. Các GPU Blackwell của Nvidia vẫn rất linh hoạt và được tích hợp vào hệ sinh thái AI thông qua nền tảng CUDA của Nvidia, cung cấp cho các nhà phát triển công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa các mô hình AI và duy trì vị thế dẫn đầu của Nvidia. Ngược lại, các TPU của Google là các ASIC tập trung vào hiệu quả, đã được các công ty AI như Anthropic sử dụng để xử lý các tác vụ AI tùy chỉnh. Thỏa thuận Meta-Google cho thấy ngành công nghiệp đang mở rộng đón nhận các lựa chọn ngoài phần cứng của Nvidia, nhằm tối ưu hóa các tác vụ AI thông qua các thiết bị chuyên dụng có thể mang lại hiệu suất hoặc tiết kiệm năng lượng. Nếu thành công, sự chuyển đổi này có thể thách thức sự thống trị của Nvidia bằng cách đa dạng hóa các tùy chọn phần cứng cho phát triển AI. Sự quan tâm của Meta đối với TPU của Google Cloud là một nỗ lực chiến lược nhằm nâng cao khả năng AI của mình bằng cách tận dụng phần cứng chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc quá trình học máy một cách hiệu quả.

Động thái này phù hợp với xu hướng chung nơi các ông lớn công nghệ kết hợp phần cứng đa dụng và phần cứng chuyên dụng để tối ưu hạ tầng AI, qua đó có thể tiết kiệm chi phí và cải thiện hiệu suất, thúc đẩy sự đổi mới trong các sản phẩm AI. Các nhà phân tích ngành nhìn nhận sự hợp tác Meta-Google như một bước ngoặt then chốt có thể định hình lại cuộc cạnh tranh về phần cứng AI. Dù Nvidia vẫn giữ vị thế vững chắc nhờ hệ sinh thái GPU linh hoạt, sự xuất hiện của các lựa chọn thay thế như TPU tạo ra những áp lực cạnh tranh có thể thúc đẩy sáng tạo, thay đổi giá cả và đa dạng hóa các giải pháp phần cứng AI. Sự phát triển này làm nổi bật tầm quan trọng ngày càng tăng của phần cứng dành riêng cho AI, phù hợp với các yêu cầu tính toán đa dạng của các mô hình AI ngày càng phức tạp. Các công ty như Meta cần đánh giá và lựa chọn phần cứng phù hợp nhất với khối lượng công việc và mục tiêu chiến lược của họ. Tổng thể, việc Meta đàm phán tích hợp TPU của Google đánh dấu một bước phát triển quan trọng trong hạ tầng AI. Phản ứng cẩn thận của Nvidia— ca ngợi sự đổi mới của Google đồng thời khẳng định tính linh hoạt của nền tảng của mình— phản ánh các động thái thị trường hiện tại. Cảnh quan phát triển này dự báo sẽ gia tăng cạnh tranh và đổi mới trong lĩnh vực phần cứng AI, mang lại lợi ích cho sự phát triển và triển khai AI trong tương lai.