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TPU芯片挑事兒,谷歌向英偉達“宣戰(zhàn)”

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萬億級AI算力市場的戰(zhàn)鼓已經(jīng)擂響,谷歌不再甘于只做英偉達的最大買家之一,而是亮出了自己的芯片武器。

01

谷歌TPU打破英偉達AI霸權(quán)

谷歌用十年時間悄悄打造的TPU帝國,正以32億美元的資金擔保為撬棍,試圖掀翻英偉達把持的AI算力王座。

“我們必須在真正應該尊重的地方表示尊重?!庇ミ_CEO黃仁勛在談及谷歌TPU時這樣說道。這番看似客氣的表態(tài)背后,是一場正在重塑全球AI芯片格局的激烈戰(zhàn)爭。

2025年9月,谷歌與倫敦云服務商Fluidstack達成協(xié)議,以32億美元資金擔保為條件,在紐約數(shù)據(jù)中心部署其第七代Ironwood TPU。這標志著谷歌TPU生態(tài)首次突破自家數(shù)據(jù)中心限制,直接打入英偉達GPU的“鐵桿用戶群”。

隨后,谷歌在11月發(fā)布的Gemini 3大語言模型完全基于TPU訓練,表現(xiàn)接近甚至超越OpenAI的ChatGPT。這一技術(shù)突破引發(fā)市場劇烈反應,谷歌股價單日飆升6.3%,創(chuàng)下歷史新高,而英偉達股價當月下跌近10%。

02

十年磨劍

TPU從自用武器到開放生態(tài)的裂變

英偉達憑借GPU和CUDA生態(tài)系統(tǒng),壟斷了AI數(shù)據(jù)中心80%-90%的市場份額。其技術(shù)支撐著從ChatGPT到自動駕駛的關鍵AI訓練與推理任務。截至2025年,云端AI訓練市場中,英偉達憑借CUDA生態(tài)占據(jù)的份額高達92%。

谷歌的TPU最初只是一個“自救項目”。2013年,谷歌研究人員發(fā)現(xiàn),如果人們每天使用語音搜索并進行3分鐘語音識別,谷歌數(shù)據(jù)中心需要雙倍算力才能滿足需求。而如果僅通過擴大數(shù)據(jù)中心規(guī)模來滿足算力需求,成本將高昂到無法承受。

于是,谷歌在2015年啟動了TPU項目,目標不是制造“最強通用芯片”,而是打造“可大量部署在數(shù)據(jù)中心、用于特定矩陣運算的高能效芯片”。這種專用芯片設計讓谷歌避免了昂貴的“CUDA稅”(即英偉達GPU的高額溢價),并在成本結(jié)構(gòu)上相對于依賴GPU的企業(yè)形成巨大優(yōu)勢。

如今,谷歌的TPU戰(zhàn)略正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變——從“自產(chǎn)自用”轉(zhuǎn)向“開放共贏”。谷歌不僅通過Google Cloud向蘋果、Midjourney等公司出租TPU算力,更開始直接與依賴英偉達的小型云服務商談判,試圖將TPU植入對方的數(shù)據(jù)中心。

03

性能突破

第七代Ironwood的技術(shù)飛躍

第七代Ironwood TPU展現(xiàn)了谷歌在AI芯片領域的巨大投入和技術(shù)積累。這款芯片是谷歌迄今為止性能最強、能效最高的TPU,其峰值算力達到4614 TFLOPs,內(nèi)存容量為192GB,帶寬高達7.2 Tbps。

Ironwood最高配集群可擁有9216個液冷芯片,峰值算力可達42.5 ExaFLOPS,是世界上最大的超級計算機El Capitan的24倍以上。其支持大規(guī)模并行處理和高效內(nèi)存訪問,適用于復雜的推理任務如大型語言模型和混合專家模型。

從架構(gòu)上看,Ironwood采用了“脈動陣列”設計。該架構(gòu)由大量簡單的處理單元構(gòu)成網(wǎng)格,數(shù)據(jù)在每個時鐘周期同步流經(jīng)相鄰處理單元。這種設計使得數(shù)據(jù)在陣列內(nèi)部被高度復用,最大限度地減少了對高延遲、高功耗主內(nèi)存的訪問,從而實現(xiàn)了驚人的處理速度。

更為重要的是,Ironwood首次支持FP8計算格式,并在張量核和矩陣數(shù)學單元中實現(xiàn)這一功能,這使得其在處理大規(guī)模推理任務時更加高效。對于推理成本正成為全球AI公司最大單項支出的今天,這一優(yōu)化具有重大意義。

04

市場入侵

谷歌鏈挑戰(zhàn)英偉達鏈

谷歌的TPU戰(zhàn)略正在全面升級:從云端租賃擴展到本地部署。谷歌已開始向包括Meta和大型金融機構(gòu)在內(nèi)的客戶推銷一項新方案——讓他們在自己的數(shù)據(jù)中心使用TPU。

這一戰(zhàn)略調(diào)整直擊英偉達的核心客戶群。對于Meta這類大型科技公司,在自己的數(shù)據(jù)中心部署TPU不僅能滿足更高的安全性和合規(guī)標準,特別是對敏感數(shù)據(jù)的處理,還能大幅降低AI計算成本。

據(jù)報道,谷歌在推銷時強調(diào),TPU可能對在自有設施運行AI模型的高頻交易公司特別有幫助。這些公司對低延遲和高效率有極致追求,而TPU在推理任務上的優(yōu)異表現(xiàn)正好滿足這一需求。

華爾街已經(jīng)對谷歌的TPU攻勢做出反應。谷歌股價今年累計漲幅達68%,遠超“七巨頭”指數(shù)22%的漲幅和納斯達克綜合指數(shù)18%的漲幅。D.A. Davidson分析師Gil Luria估計,如果將谷歌DeepMind AI研究實驗室和TPU銷售業(yè)務作為獨立部門,其價值將接近1萬億美元。

05

英偉達反擊

黃仁勛的防御與進攻

面對谷歌的強勢進攻,英偉達CEO黃仁勛已迅速采取行動。在谷歌與Anthropic達成提供多達100萬個TPU的協(xié)議后,黃仁勛立即宣布向Anthropic投資數(shù)十億美元,并獲得了這家AI初創(chuàng)公司使用英偉達GPU的承諾。

類似的,在OpenAI計劃從谷歌云租用TPU的消息傳出后,黃仁勛與OpenAI達成了高達1000億美元的投資意向,以幫助其開發(fā)自己的數(shù)據(jù)中心。

黃仁勛也公開承認了谷歌在AI芯片方面的進展。他在一次播客中表示,考慮到谷歌已經(jīng)生產(chǎn)了七代TPU,“我們必須在真正應該尊重的地方表示尊重”。但他也指出,谷歌Gemini模型仍需同時部署在英偉達GPU上。

英偉達還從技術(shù)角度展開反擊。公司強調(diào)其GPU在通用性、靈活性及性能上均優(yōu)于谷歌的ASIC類芯片,并表示英偉達的平臺是“唯一能在所有環(huán)境運行所有AI模型的解決方案”。英偉達指出,以2020年發(fā)布的A100芯片為例,仍在數(shù)據(jù)中心以高利用率運行,并能在2至3年之外繼續(xù)產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟價值。

06

生態(tài)較量

CUDA壁壘與JAX的突圍

英偉達真正的護城河不在硬件,而在生態(tài)。

CUDA擁有3000萬開發(fā)者,92%的AI訓練市場份額,以及從高校到企業(yè)的全鏈滲透。其工具鏈如cuDNN、TensorRT持續(xù)優(yōu)化,形成難以撼動的“開發(fā)生態(tài)霸權(quán)”。

谷歌則選擇差異化突圍,聚焦推理場景,以JAX框架為核心,通過兼容TensorFlow、PyTorch等主流框架,降低開發(fā)者遷移成本。JAX今年開發(fā)者活躍度提升96%,谷歌還通過TPU研究云(TRC)提供免費算力,吸引研究者加入生態(tài)。

谷歌還發(fā)布了其模型流水線解決方案“Pathway”,用于向外部開發(fā)者訓練大型語言模型。將其作為訓練模型的必備手冊,研究人員無需重新設計模型即可開發(fā)Gemini等LLM。這一舉措旨在降低開發(fā)者從CUDA生態(tài)遷移到TPU生態(tài)的門檻。

對于開發(fā)者而言,谷歌已告知客戶,他們可以使用與PyTorch相關的軟件來操作TPU,而無需成為Jax專家。這種兼容性策略對降低生態(tài)遷移門檻至關重要。

05

點評

AI算力市場的雙軌制發(fā)展

AI芯片市場正呈現(xiàn)“雙軌制”發(fā)展態(tài)勢:英偉達憑借通用性和生態(tài)優(yōu)勢,維持“通用計算溢價”;谷歌則通過TPU在推理場景建立能效壁壘。到2027年,推理市場中ASIC占比預計升至45%,邊緣計算、自然語言處理等垂直領域?qū)⒊蔀閷S眯酒闹鲬?zhàn)場。

野村證券的最新報告預計,到2026年,ASIC總出貨量很可能會第一次超過GPU。這標志著AI計算市場正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變。

谷歌的TPU制造合作伙伴博通股價今年上漲了63%以上,這也反映出市場對定制ASIC芯片前景的看好。博通不僅僅是谷歌TPU的代工廠商,它實際上擁有著目前世界上最頂尖的高速混合信號IP,是定制芯片生態(tài)中不可或缺的一環(huán)。

未來AI芯片的競爭,不再是單純算力的比拼,而是生態(tài)、場景、能效的綜合較量。英偉達的生態(tài)壁壘、谷歌的場景優(yōu)化、AMD的性價比策略,都將在各自領域找到生存空間。

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