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　　【新智元导读】当谷歌不再只满足于「TPU自己用」ღღ◈，TPU摇身一变成了英伟达王座下最锋利的一把刀ღღ◈！CUDA护城河还能守住吗？读完这篇SemiAnalysis的分析ღღ◈，你或许会第一次从「算力账本」的视角ღღ◈，看懂谷歌暗藏的杀招ღღ◈。

　　尤其是TPUv7更是人们讨论关注的焦点ღღ◈，这款专门为AI设计的芯片是否能够打破英伟达多年来的GPU形成的垄断？

　　众所周知ღღ◈，SemiAnalysis是一家在科技界ღღ◈，尤其是半导体和人工智能领域极具影响力的精品研究与咨询公司ღღ◈。

　　它以硬核ღღ◈、深度的数据分析著称ღღ◈，不同于泛泛而谈的科技媒体凯发K8旗舰厅AGღღ◈，它更像是一个服务于华尔街投资者ღღ◈、芯片巨头和AI从业者的「行业智库」ღღ◈。

　　谷歌打破长期以来的内部自用惯例ღღ◈，开始向Anthropic等外部客户大规模出售TPU硬件及算力ღღ◈，后者已部署超过1GW的TPU集群ღღ◈。

　　尽管在单芯片理论参数上TPU未必碾压英伟达公交车最后一排被Cღღ◈，但谷歌凭借卓越的系统级工程（如ICI互联和光路交换）实现了极高的实际模型算力利用率（MFU）ღღ◈，且总体拥有成本（TCO）比英伟达GB200系统低约30%-40%ღღ◈。

　　谷歌正通过支持PyTorch原生环境和vLLM等开源生态ღღ◈，积极修补软件短板ღღ◈，试图从根基上瓦解CUDA的护城河ღღ◈。

　　目前ღღ◈，世界上最顶尖的两个模型——Anthropic的Claude 4.5 Opus公交车最后一排被Cღღ◈，以及谷歌的Gemini 3ღღ◈，它们绝大部分训练和推理基础设施ღღ◈，都运行在谷歌的TPU和亚马逊的Trainium上ღღ◈。

　　英伟达还专门为此发布了一条官方推文ღღ◈，恭喜谷歌在AI领域的进展ღღ◈，同时不忘强调自己依然遥遥领先凯发K8旗舰厅AGღღ◈。

　　在推文中ღღ◈，英伟达强调自己仍在持续向谷歌供应硬件ღღ◈，并表示自己依然领先行业一代ღღ◈，是唯一能够运行所有AI模型ღღ◈、并能在各种计算场景中使用的平台ღღ◈。

　　同时ღღ◈，强调GPU比专用芯片（ASIC）在性能ღღ◈、通用性和可替代性上更强ღღ◈，这句话明显是对谷歌TPUღღ◈、AWS Trainium等专用芯片的回应ღღ◈。

　　在过去的几个月里ღღ◈，谷歌DeepMind的Gemini 3ღღ◈、谷歌云以及TPU综合体ღღ◈，赚足了眼球ღღ◈，也将谷歌母公司Alphabet的市值推高至接近4万亿美元ღღ◈。

　　TPU产量大幅上调ღღ◈，Anthropicღღ◈、Metaღღ◈、SSIღღ◈、xAIღღ◈、OAI等TPU的客户名单正在不断扩大ღღ◈，这些推动了谷歌和TPU供应链的大幅重新评级ღღ◈，无疑也将压制以英伟达GPU为重点的供应链ღღ◈。

　　除了面对TPU的压力ღღ◈，英伟达还面临着通过「循环经济」造成AI泡沫的质疑ღღ◈，许多质疑者认为英伟达通过资助烧钱的AI初创公司公交车最后一排被Cღღ◈，本质上是将钱从一个口袋转移到另一个口袋ღღ◈。

　　英伟达旨在通过股权投资而非降价来保护其在基础实验室的主导地位——降价将拉低毛利率并引发投资者普遍恐慌ღღ◈。

　　虽然OpenAI目前尚未部署TPUღღ◈，但仅凭「转向TPU」这一可能ღღ◈，就已在其英伟达集群成本上节省约30%ღღ◈。

　　简单来说ღღ◈，OpenAI并没有真的把谷歌的TPU芯片插进服务器里跑任务ღღ◈，而是把「我随时可能改用TPU」作为一个巨大的谈判筹码ღღ◈，迫使英伟达为了留住这个大客户ღღ◈，变相给予了巨额优惠ღღ◈。

　　在过去的几个月里ღღ◈，谷歌已经动员了整个堆栈的努力ღღ◈，通过谷歌云平台或作为商用供应商销售完整的TPU系统ღღ◈，开启了TPU大规模商用的步伐ღღ◈。

　　与此同时ღღ◈，谷歌的顶级客户Anthropic也在继续推动摆脱对英伟达单一依赖ღღ◈，两者在采用TPU上一拍即合ღღ◈。

　　TPUv7 Ironwood是一个优秀系统内的强大芯片ღღ◈，即使芯片在参数上落后于英伟达ღღ◈，谷歌的系统级工程也使得TPU堆栈在性能和成本效率方面都能与英伟达相匹配ღღ◈。

　　与英伟达通过GB200扩展其GPU生态一样ღღ◈，谷歌自2017年TPUv2以来ღღ◈，也一直在机架内和跨机架扩展TPUღღ◈。

　　自2024年5月GPT-4o以来ღღ◈，OpenAI的顶尖研究人员尚未完成广泛用于新前沿模型的成功全规模预训练运行公交车最后一排被Cღღ◈，而TPU平台则通过了这一测试ღღ◈。

　　对于谷歌来说ღღ◈，在最具挑战性的硬件问题之一中悄悄挤入并建立性能领先地位ღღ◈，确实是一个令人印象深刻的壮举ღღ◈。

　　虽然谷歌一直在推动系统和网络设计的边界ღღ◈，但从一开始ღღ◈，谷歌在芯片方面的设计理念相对于英伟达就更为保守ღღ◈。

　　第二个原因ღღ◈，直到2023年ღღ◈，谷歌的主要AI工作负载是为其核心搜索和广告资产提供动力的推荐系统模型ღღ◈。

　　与大模型工作负载相比ღღ◈，RecSys工作负载的算术强度要低得多ღღ◈，这意味着相对于传输的每一位数据ღღ◈，需要的FLOPs更少凯发K8旗舰厅AGღღ◈。

　　商用GPU提供商希望为其芯片营销尽可能好的性能规格ღღ◈，这激励他们将营销的FLOPs提高到尽可能高的数字ღღ◈。

　　TPUv7 Ironwood是下一次迭代ღღ◈，谷歌在FLOPsღღ◈、内存和带宽方面几乎完全缩小了与相应英伟达旗舰GPU的差距ღღ◈，尽管全面上市比Blackwell晚了1年ღღ◈。

　　虽然谷歌通过Broadcom采购TPU并支付高额利润ღღ◈，但这明显低于英伟达不仅在他们销售的GPU上ღღ◈，而且在整个系统（包括CPUღღ◈、交换机ღღ◈、NIC公交车最后一排被Cღღ◈、系统内存ღღ◈、布线和连接器）上赚取的利润ღღ◈。

　　英伟达的优势源于CUDA护城河和开箱即用的广泛开源库公交车最后一排被Cღღ◈，帮助工作负载高效运行公交车最后一排被Cღღ◈，实现高FLOPs和内存带宽ღღ◈。

　　相比较之下ღღ◈，TPU软件堆栈开箱即用的性能较弱ღღ◈，然而Anthropic拥有强大的工程资源和前谷歌编译器专家ღღ◈，他们既了解TPU堆栈ღღ◈，也很好地理解自己的模型架构ღღ◈。

　　他们可以投资自定义内核以驱动高TPU效率凯发K8旗舰厅AGღღ◈，这使得他们可以达到比采用其他商用GPU更高的MFU（模型FLOPs利用率）和更好的每PFLOP成本性能（$/PFLOP）ღღ◈。

　　谷歌此后修改了针对外部客户的软件战略ღღ◈，并已经对其TPU团队的KPI以及他们如何为AI/ML生态系统做出贡献做出了重大改变ღღ◈。

　　谷歌在软件战略方面仍然处理不当的一个地方是ღღ◈，他们的XLA图编译器ღღ◈、网络库和TPU运行时仍然没有开源ღღ◈，也没有很好的文档记录ღღ◈。

　　就像PyTorch或Linux开源迅速增加了采用率一样ღღ◈，为了加速用户的采用ღღ◈，谷歌或许应该将其开源ღღ◈，用户采用率的增加将超过他们公开和免费提供的所有软件IP凯发K8旗舰厅AGღღ◈。AG凯发k8真人娱乐ღღ◈！凯发k8国际首页登录ღღ◈，凯发天生赢家一触即发ღღ◈！ChatGPTk8凯发智慧生活凯发k8娱乐官网app下载ღღ◈。