根據最新報道,谷歌正從內部芯片用戶轉變爲芯片零售商,直接挑戰英偉達的市場主導地位。谷歌最新推出的 TPUv7“鐵木” 處理器的存在,已經對 AI 計算能力的價格產生了影響,導致市場價格下滑。
過去,谷歌的張量處理單元(TPUs)幾乎只用於自身的 AI 模型,但如今的策略已經改變。分析機構 SemiAnalysis 的研究顯示,谷歌正積極向第三方銷售其 TPU 芯片,力圖在市場上與英偉達展開競爭。新客戶之一的 Anthropic,已簽署了約一百萬個 TPU 的協議,涉及直接硬件購買和通過谷歌雲平臺租賃的模式。

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這種競爭效應也在市場中顯現。SemiAnalysis 的報告指出,OpenAI 通過威脅轉向 TPU 或其他替代方案,成功談判獲得了其英偉達硬件的約30% 折扣。分析師戲謔道:“購買 TPU 越多,節省的英偉達 GPU 成本就越多。”
谷歌的 TPU 證明其可以支撐頂級 AI 模型的訓練。最近推出的兩個強大 AI 模型,谷歌的 Gemini3Pro 和 Anthropic 的 Claude4.5Opus,主要依賴於谷歌的 TPU 和亞馬遜的 Trainium 芯片。TPUv7在理論計算能力和內存帶寬方面幾乎與英偉達的 Blackwell 系列相當,但在成本方面更具優勢。
根據 SemiAnalysis 的模型,TPU 的每個芯片擁有大約44% 的總擁有成本(TCO)優勢,相較於英偉達 GB200系統即便是外部客戶如 Anthropic 也能享受30% 至50% 的低成本。谷歌的系統能夠將9216個芯片連接在一起,形成一個密集網絡,相較於傳統的英偉達系統,這種架構更便於分佈式 AI 訓練。
爲了促進 TPU 的推廣,谷歌正在開發與流行的 PyTorch 框架的原生支持,並與推理庫如 vLLM 進行整合,旨在消除開發者在遷移到 TPU 時的阻礙。
然而,面對谷歌的挑戰,英偉達正準備進行技術反擊,其下一代 “Vera Rubin” 芯片預計將在2026或2027年推出。與此同時,谷歌的 TPUv8計劃面臨延遲,但依然希望通過與 Broadcom 和 MediaTek 的合作推出新版本,來保持其市場競爭力。
劃重點:
💡 谷歌從內部芯片用戶轉型爲零售商,推出 TPUv7挑戰英偉達市場主導地位。
📉 OpenAI 通過轉向 TPU 談判,成功獲得約30% 成本折扣。
⚙️ 谷歌積極推進 TPU 的開發與推廣,尋求突破軟件適配障礙。
