谷歌TPU正以驚人的速度崛起，向英偉達(dá)在AI硬件領(lǐng)域的統(tǒng)治地位發(fā)起挑戰(zhàn)。隨著谷歌Gemini 3的發(fā)布，其背后的TPU技術(shù)再次成為全球科技界關(guān)注的焦點(diǎn)。資本市場(chǎng)迅速做出反應(yīng)，谷歌股價(jià)上漲，引發(fā)了關(guān)于TPU能否與英偉達(dá)GPU抗衡的熱烈討論。
SemiAnalysis，這家在半導(dǎo)體和人工智能領(lǐng)域頗具影響力的研究機(jī)構(gòu)，發(fā)布了一篇由12位作者共同撰寫的深度分析文章。文章指出，TPUv7首次對(duì)英偉達(dá)發(fā)起了實(shí)質(zhì)性挑戰(zhàn)，并深入探討了谷歌TPU如何改變AI硬件的競(jìng)爭(zhēng)格局。核心問題在于：英偉達(dá)的CUDA護(hù)城河能否被打破？TPUv8與英偉達(dá)下一代AI新品Vera Rubin誰將更勝一籌？
目前，全球最頂尖的兩個(gè)AI模型——Anthropic的Claude 4.5 Opus和谷歌的Gemini 3，其訓(xùn)練和推理基礎(chǔ)設(shè)施主要依賴于谷歌的TPU和亞馬遜的Trainium。尤其是Gemini系列模型，完全基于TPU進(jìn)行訓(xùn)練。谷歌不僅在內(nèi)部大規(guī)模使用TPU，還開始向多家公司出售商用TPU硬件，這標(biāo)志著英偉達(dá)在AI硬件領(lǐng)域的王座迎來了新的挑戰(zhàn)者。
谷歌的TPU發(fā)展歷程可追溯至2006年，當(dāng)時(shí)公司就有了建立AI專用基礎(chǔ)設(shè)施的想法。然而，直到2013年，谷歌才開始為TPU芯片奠定基礎(chǔ)，并于2016年將其投入生產(chǎn)。同年，亞馬遜也啟動(dòng)了Nitro計(jì)劃，專注于開發(fā)芯片以優(yōu)化通用CPU計(jì)算和存儲(chǔ)。如今，谷歌通過推進(jìn)TPU商業(yè)化，已成為英偉達(dá)最具威脅的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
Gemini 3的發(fā)布引發(fā)了市場(chǎng)的強(qiáng)烈反響。英偉達(dá)為此發(fā)布了一條官方推文，祝賀谷歌在AI領(lǐng)域的進(jìn)展，同時(shí)強(qiáng)調(diào)自己依然遙遙領(lǐng)先。英偉達(dá)表示，其GPU在性能、通用性和可替代性上優(yōu)于專用芯片（ASIC），并強(qiáng)調(diào)自己仍是唯一能夠運(yùn)行所有AI模型、適用于各種計(jì)算場(chǎng)景的平臺(tái)。
在過去的幾個(gè)月里，谷歌DeepMind的Gemini 3、谷歌云以及TPU綜合體成為焦點(diǎn)，推動(dòng)了谷歌母公司Alphabet的市值接近4萬億美元。TPU產(chǎn)量的大幅上調(diào)，以及Anthropic、meta、SSI、xAI、OAI等公司的加入，擴(kuò)大了TPU的客戶名單。這不僅推動(dòng)了谷歌和TPU供應(yīng)鏈的重新評(píng)級(jí)，也對(duì)以英偉達(dá)GPU為重點(diǎn)的供應(yīng)鏈構(gòu)成了壓力。
英偉達(dá)不僅面臨TPU的壓力，還因通過“循環(huán)經(jīng)濟(jì)”造成AI泡沫的質(zhì)疑而陷入爭(zhēng)議。許多批評(píng)者認(rèn)為，英偉達(dá)通過資助燒錢的AI初創(chuàng)公司，本質(zhì)上是將資金從一個(gè)口袋轉(zhuǎn)移到另一個(gè)口袋。對(duì)此，SemiAnalysis分析認(rèn)為，英偉達(dá)旨在通過股權(quán)投資保護(hù)其在基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)室的主導(dǎo)地位，而非通過降價(jià)，因?yàn)榻祪r(jià)將拉低毛利率并引發(fā)投資者恐慌。
TPUv7 Ironwood被視為一個(gè)優(yōu)秀系統(tǒng)內(nèi)的強(qiáng)大芯片。盡管在參數(shù)上可能落后于英偉達(dá)，但谷歌的系統(tǒng)級(jí)工程使得TPU堆棧在性能和成本效率方面能夠與英偉達(dá)相匹配。這種組合為Anthropic提供了引人注目的性能和總擁有成本（TCO），因此贏得了其大規(guī)模訂單。谷歌自2017年TPUv2以來，一直在機(jī)架內(nèi)和跨機(jī)架擴(kuò)展TPU，其ICI擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)也成為英偉達(dá)NVLink的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
在芯片設(shè)計(jì)理念上，谷歌相對(duì)于英偉達(dá)更為保守。歷史上，TPU的峰值理論FLOPs和內(nèi)存規(guī)格低于相應(yīng)的英偉達(dá)GPU。然而，進(jìn)入大模型時(shí)代后，谷歌的設(shè)計(jì)理念發(fā)生了明顯轉(zhuǎn)變。TPUv6 Trillium和TPUv7 Ironwood的推出，標(biāo)志著谷歌在FLOPs、內(nèi)存和帶寬方面幾乎完全縮小了與英偉達(dá)旗艦GPU的差距。
對(duì)于谷歌來說，在最具挑戰(zhàn)性的硬件問題之一中悄悄建立性能領(lǐng)先地位，確實(shí)是一個(gè)令人印象深刻的壯舉。盡管谷歌通過Broadcom采購TPU并支付高額利潤(rùn)，但這明顯低于英偉達(dá)在整個(gè)系統(tǒng)上賺取的利潤(rùn)。從谷歌的角度來看，每顆芯片在全規(guī)模部署下的TCO比英偉達(dá)GB200服務(wù)器低44%，這足以彌補(bǔ)峰值FLOPs和峰值內(nèi)存帶寬約10%的不足。
