中国“黑豹Ⅱ”机器人挑战世界冠军 镜识科技展现“超物种”实
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当谷歌开始尝试把自研的 AI 芯片 TPU(Tensor Processing Unit)卖向更广阔的市场,这场原本只发生在云端的“芯片暗战”正在被推到台前,并对AI芯片霸主英伟达构成实质性挑战。
科技媒体The Information最新文章分析称,英伟达无法忽视的是,全球最先进的两个AI模型——来自谷歌和Anthropic的模型,完全或部分使用谷歌自研的TPU芯片开发,而非英伟达的GPU。这一现实已促使英伟达最大客户之一Meta认真考虑使用谷歌的TPU来开发新模型。
这意味着,TPU 的角色已从“谷歌内部工具”升级为一个可以被大型AI公司认真考虑的替代方案。据摩根士丹利此前分析,谷歌计划2026年生产超过300万片TPU,2027年约500万片,而英伟达目前的GPU产量约为谷歌TPU的三倍。
虽然单颗TPU不及最强GPU,但谷歌借助超大规模集群和更高性价比,正在撬动英伟达的定价权和市场控制力。真正的战场在生态与商业模式——英伟达靠CUDA锁定用户,谷歌则用TPU + Gemini打开新入口。英伟达在通用性和生态成熟度上占据明显优势,但当越来越多头部客户开始“试水”TPU,任何一丝松动,都会被市场迅速放大。
从纯粹的算力来看,最先进TPU(代号 Ironwood)在每秒浮点运算次数(FLOPS)上约为英伟达Blackwell GPU的一半。
但这并不意味着TPU就处于下风。
The Information称,谷歌的策略是通过“集群化”来放大性能优势:数千颗TPU可以被串联成一个“超级Pod”,在训练超大模型时具备出色的性价比与能效比。而英伟达单个系统最多只能直接连接约256颗GPU芯片,尽管用户可以通过额外的网络设备扩展规模。
在大模型时代,已经很难用“单芯片性能”简单定胜负,系统级设计、互连能力和能效比,正在成为新的核心指标。
真正构成英伟达“护城河”的,不只是硬件,而是深度绑定的CUDA软件生态。
The Information文章称,对已使用英伟达Cuda编程语言运行AI的客户而言,租用英伟达芯片更具成本效益。而有时间和资源重写程序的开发者可通过使用TPU节省成本。
对Anthropic、苹果和Meta等技术水平较高的TPU客户,使用TPU的挑战相对较小,因为它们更善于为AI应用编写服务器芯片软件。TPU在运行针对其优化的谷歌Gemini模型时成本效率尤其突出。
然而软件兼容性仍是TPU面临的主要挑战。TPU仅能与TensorFlow等特定AI软件工具顺畅配合,而大多数AI研究人员使用的PyTorch在GPU上运行效果更佳。多名工程师表示,如果开发者花时间编写定制软件充分利用GPU,其性能可能超过TPU。
在制造成本上,TPU与GPU其实相差不大。Ironwood使用了比Blackwell更先进、也更昂贵的制程技术,但由于芯片体积更小,同一片晶圆上可切割出更多TPU,从而部分抵消了成本劣势。
两者都使用高带宽内存(HBM),而在工艺和封装方面,博通扮演了极其关键的角色——不仅参与封装设计,还提供了 SerDes(高速数据传输核心技术)等关键 IP。分析机构估算,博通从 TPU 项目中获得的收益至少达到 80 亿美元。
值得注意的是,英伟达当前的硬件业务毛利率高达63%,而谷歌云整体只有24%。这也解释了,为什么英伟达能在价格战中仍保持极强的盈利能力。
在晶圆代工端,台积电并不会将所有产能押注在单一客户上。即使英伟达需求极其旺盛,也很难获得“无限供应”。这意味着,市场上始终会留出空间给其他方案——包括 TPU。
根据摩根士丹利的预测,谷歌计划在2026年生产300万颗TPU,到2027年达到500万颗,甚至可能更高。目前,英伟达GPU的产量大约是TPU 的3倍左右,差距正在缩小。
当供应开始变得多元化,客户自然也会更加愿意比较、议价与分散风险。
The Information认为,如果谷歌真的想大规模对外销售TPU,它需要几乎重建一整套产业链——包括服务器厂商、分销网络、企业级售后支持等,这基本就是“复制一个英伟达”。
此外,如果客户把TPU部署在自己的数据中心,谷歌将失去部分云服务收入(如存储、数据库服务等),这就意味着:未来TPU很可能并不会走“低价路线”,而是通过其他费用来弥补收入缺口。
换句话说,这并不是一门“便宜就能赢”的生意,而是一场复杂的战略选择。
从更高维度看,TPU 对谷歌的意义并不只在硬件收入本身。更重要的是:可以成为与英伟达谈判的筹码;有助于推广 Gemini 及其 AI 生态让谷歌在 AI 基础设施上拥有更大自主权。只要客户愿意“多一个选项”,英伟达就不再拥有绝对定价权。
这,或许才是谷歌真正想要的。
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