谷歌TPU崛起，英偉達要坐不住

AI芯片圈，變天了。

11月，市值天平劇烈傾斜，谷歌母公司Alphabet單月猛增約5300億美元，直奔4萬億美元，而英偉達卻蒸發6200億美元市值。這波“冰火兩重天”，全因谷歌一張牌：第七代TPU芯片Ironwood。

它一亮相，就捅破了英偉達的壟斷神話。過去五年，英偉達憑借GPU通用性與CUDA生態，攥著全球超80%的AI芯片市場份額。財報顯示，截至2025年10月26日的第三季度，英偉達GAAP毛利率和非GAAP毛利率分別為73.4%和73.6%，堪稱科技圈的“印鈔機”。

谷歌TPU的崛起，顯然成為了AI芯片破局的關鍵變量。

2013年，隨著深度學習在谷歌應用加速滲透，研究人員預測：若業務全面搭載AI模型，全球數據中心的功耗將暴漲，成本也加劇。當時市面上有3個選擇：繼續使用CPU、購買英偉達GPU，或者自研ASIC芯片。綜合來看，谷歌已被逼到“不得不自研”的絕境。

正是這份緊迫感，2015年TPU“救命”項目誕生。

2016年，TPU v1正式落地。同年，著名的人機圍棋對決讓AI進入公眾視野，AlphaGo擊敗了世界圍棋冠軍李世石，正是初代TPU在提供算力支持。2021年，TPU v4直接把谷歌帶入超大規模AI時代。2023到2024年，TPU v5p應用到賺錢產品線，性能較v4翻倍。

谷歌用每一代產品完成一次能力躍遷。

今年，谷歌發布第七代TPU芯片產品Ironwood，它被稱為“迄今為止性能最強、能效最高的定制芯片”。單芯片層面，其FP8稠密算力達4.6 petaFLOPS，略超英偉B200的4.5 petaFLOPS；192GB HBM3e內存與7.4 TB/s帶寬，也與B200僅一步之遙。

如果說性能是Ironwood的“矛”，那成本優勢就是它最鋒利的“刃”。

對AI企業而言，推理成本已成為最大單項支出，而Ironwood恰好踩中了痛點。依托2d/3d環面拓撲結合光路交換（OCS）網絡，Ironwood將芯片間通信損耗降到最低。同等負載下推理成本較GPU旗艦系統低30%-40%，極端場景下甚至更高。有行業測算顯示，谷歌內部的AI算力成本，僅為依賴英偉達GPU的OpenAI的兩成。

TPU的凌厲攻勢，直接刺中了英偉達的“命門”。

長期以來，英偉達的護城河不僅是GPU硬件，更是綁定全行業的CUDA生態——開發者為CUDA優化模型后，切換芯片架構的成本極高。但TPU的突破，讓“替代選項”從概念變成現實，最直接的沖擊已體現在議價桌上。據半導體研究機構SemiAnalysis爆料，OpenAI甚至尚未正式部署TPU，僅憑將其列為備選方案，就成功在與英偉達的談判中，將算力機隊整體成本壓低了30%。

這種“性能能打、價格能打”的優勢，正快速轉化為市場吸引力。

據行業消息，Meta考慮2027年在自有數據中心部署TPU，2026年先通過谷歌云租用算力。Anthropic更直接，宣布未來Claude系列模型的訓練與部署，將采用多達一百萬顆TPU。就連巴菲特都用行動投票，伯克希爾·哈撒韋首次建倉Alphabet股票，市場普遍認為TPU帶來的增長潛力是關鍵考量因素。

有趣的是，谷歌并未擺出“趕盡殺絕”的姿態，反而釋放了“競合”信號。

其發言人表示：谷歌將繼續和英偉達保持合作關系，同時致力于為客戶提供TPU與英偉達GPU兩種選擇。很顯然，TPU的目標并不是行業通用芯片，而是成為全球AI推理和訓練最具效能的專用芯片，從而讓谷歌的AI系統性能領先、成本降低、部署更廣。

“未來真正決定價值創造的，將是人工智能、機器人和航天。”馬斯克此前的預判，正在AI芯片領域逐步成為現實。谷歌用TPU的崛起證明，AI芯片的競爭早已不是單卡性能的“單兵作戰”，而是系統級整合能力的“團戰對決”。

這場算力博弈遠未結束，谷歌TPU的進攻，不僅讓市場有了更優選擇，更將倒逼整個AI芯片行業進入“技術創新+成本優化”的新階段。

來源：星河商業觀察