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谁主宰下一个十年?谷歌与英伟达芯片战争的利器,TPU的前世今生

发布时间:2025-12-02 19:20:00  浏览量:29

司的就是国际这条线;马上追踪热点

秘闻背后的事;我给你说透

欢迎各位看官收看今天的【司马秘事】

文:司马秘事

编辑:司马秘事

好家伙!2025年11月AI圈炸了个大新闻,Meta居然要从2027年起,在自家数据中心装谷歌的TPU芯片。

这笔交易据说高达数十亿美元,2026年还打算先租谷歌云的TPU算力先用着。

消息一出,英伟达股价直接跌了近7%,数百亿美元市值说没就没,而谷歌母公司Alphabet股价反倒涨了超4%。

更有意思的是,一个月前Anthropic刚跟谷歌签了数百亿美元的合同,要拿100万个TPU训练Claude大模型。

谁能想到谷歌的TPU,居然是被逼到绝境才搞出来的。

2015年的时候,谷歌内部发现了个大麻烦,深度学习在搜索、广告这些核心业务里用得越来越多。

要是全用神经网络模型,全球数据中心的电费得涨十倍,就算把市面上所有GPU都买下来也不够用,成本更是高得吓人。

无奈之下,谷歌高层拍板,自己设计一款专门用于深度学习推理的芯片。

目标很明确,不追求性能最强,只求能效高、成本低,还能大规模部署。

2016年第一代TPU上线,专门服务谷歌翻译,算是验证了这条路行得通。

本来以为这只是谷歌的内部工具,没想到2017年Transformer架构一出来,算是给TPU量身定做了适配方案。

从第二代TPU开始,谷歌就放开了思路,不仅给云客户用,还支持训练任务,连编译器、散热系统都一并自研。

到了第七代TPUv7,单芯片算力已经略超英伟达B200,一个芯片集群的性能更是能碾压竞品。

我觉得这波操作真的绝了,谷歌不是硬拼硬件,而是把整个系统打通了,这才是真正的降维打击。

英伟达在AI芯片圈独占鳌头十年,靠的可不只是性能,还有让人又爱又恨的“CUDA税”。

简单说,一颗GPU生产成本几千美元,卖给云厂商就能卖到数万美元,毛利率高得离谱。

全球搞AI的公司,不管怎么优化模型,都得给英伟达交这笔“过路费”,OpenAI的算力开支甚至超过了总营收,这生意做得也太香了。

谷歌的思路完全不一样,TPU从设计到制造,再到数据中心部署,全都是自己把控。

没有中间环节的溢价,成本自然降了下来。

有专业机构测算,TPU服务器的总拥有成本比英伟达的低不少,就算加上谷歌自己的利润,客户用起来还是比直接买GPU划算。

现在AI行业拼的早就不是训练能力了,推理成本才是生死线。

一家公司一年在推理上花上亿,要是换TPU能省三成以上,换谁都会心动。

谷歌就是抓住了这个痛点,把自己的成本优势变成了客户的红利,这才吸引了Meta、Anthropic这些巨头主动投靠。

AI芯片圈现在形成了三足鼎立的局面,英伟达、谷歌、亚马逊各走各的路,打法完全不同。

英伟达秉持生态锁定策略,其GPU具备强大兼容性,可支持多元计算任务。

而CUDA生态犹如强力磁石,以其独特优势吸引开发者,令他们难以割舍,形成稳固的生态依赖。

就像苹果的iOS系统一样,一旦用惯了,想换平台都难。

然而,GPU并非专为推理而设计,从能效比层面考量,其表现并非处于最优状态,在能耗与性能的平衡上存在一定提升空间。

谷歌秉持专用化路线,其推出的TPU专为Transformer架构精心打造。

它并不谋求面面俱到的全能性,而是聚焦AI计算领域,将效率发挥到极致。

更关键的是谷歌的全栈整合能力,芯片、模型、数据中心全打通,能做到99.999%的年可用性。

全年停机时间不到六分钟,这在行业里简直是天花板级别的表现。

亚马逊秉持别样思路,开展自研芯片工作,此举旨在降低云服务成本,削减运营开支

同时减少对英伟达的依赖,增强自身供应链的自主性与稳定性。

他们的芯片设计更灵活,兼顾通用性和经济性,走的是规模化路线。

这三家各有各的优势,短期内谁也替代不了谁,但行业的天平已经开始倾斜了。

随着生成式AI爆发,推理市场的重要性越来越凸显,现在行业竞争的核心已经从训练转向推理,从性能转向成本。

英伟达虽然在训练市场仍占主导,但谷歌已经在推理市场撕开了一道口子。

Meta、Anthropic这些巨头的转向,可能会引发连锁反应,越来越多企业会跟着换平台。

我觉得AI芯片的下一个十年,拼的不再是单芯片性能,而是系统级的效能和商业模式创新。

谷歌用十年时间,把一个“自救项目”做成了挑战巨头的王牌,靠的就是精准抓住了行业痛点。

若英伟达仍执着于“CUDA税”,执迷不悟,长此以往,市场规律将发挥作用。

它迟早会在激烈的市场竞争中得到深刻教训,为自己的短视付出代价。

如此看来,AI行业的竞争只会越来越激烈,但最终受益的会是整个行业。

有竞争才有创新,消费者才能用上更便宜、更高效的AI服务。

谷歌TPU的崛起告诉我们,在技术领域,没有永远的巨头,只有不断适应变化的赢家。

在未来的算力竞赛中,笑到最后的必定是那些能够持之以恒地化解行业痛点的参与者。

谁能做到持续破题,谁就能在这场激烈角逐中脱颖而出、拔得头筹。

世界从不平静,司马为您解析,今天到此为止,下期我们再见!

标签: 谷歌 芯片 英伟达 tpu 战争
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