TPU踢馆GPU：谷歌亮出底牌，英伟达霸主时代终结？

作者：雨林 | 法学硕士

根据Anthropic公司此前计划，其向谷歌采购的庞大TPU算力集群将在2026年全面部署到位。这是一场与时间赛跑的基础设施冲刺——从芯片量产、服务器组装到数据中心构建与调试，一个超级AI算力体，正在紧锣密鼓地变为现实。

TPU，全称“张量处理单元”，是谷歌2015年专为AI计算从零设计的芯片。你可以把它想象成一个数学天才，特别擅长矩阵乘法这类AI核心运算。在很长一段时间里，这位天才却是个“偏科生”——它在推理任务上表现出色，但在更复杂的模型训练方面显得力不从心。业界普遍认为，TPU只能当配角，干不了重活。

直到Gemini大模型的横空出世，一切开始改变。Gemini2用上了第六代TPU，训练和推理首次全面打通。这个被称为“谷歌最强大模型”的系统，从训练到推理全流程都跑在谷歌自研的TPU上，证明了TPU不仅能做推理，更能承担最前沿的大模型训练任务。这就像一名田径运动员，原本只擅长短跑，突然在马拉松赛场上也打破了纪录。Gemini的成功，彻底改变了TPU的行业定位，它证明了TPU v4/v5系列芯片不仅能做某一环节，更能独立、高效地支撑从零训练一个顶尖大模型到实际部署服务的全过程。它不再是“专用加速器”，而成为了谷歌“全栈AI基础设施”。

过去，使用TPU有个很高的门槛——你得学习谷歌的JAX框架。这就像进入一个俱乐部必须说俱乐部内部的语言，对习惯了PyTorch和TensorFlow的开发者来说，成本太高。谷歌做出了关键转变：让TPU直接支持PyTorch，这是全球AI开发者最熟悉的框架。现在，开发者几乎可以“零成本”将原本为GPU编写的代码迁移到TPU上运行。

这一举措不亚于在英伟达的CUDA生态围墙上打开了一扇大门。CUDA曾是英伟达最坚固的护城河，数百万开发者基于它编写代码，形成了强大的用户惯性。生态的开放让TPU从谷歌的内部工具变成了行业公共选择。有消息称，连Meta这样的科技巨头也在考虑引入TPU，用于自建数据中心，因为“自建算力比云上更安全”。

谷歌的真正实力不在于单一技术突破，而在于构建了一个罕有对手能及的完整AI闭环。

这个闭环有三层：右手握着自研的TPU芯片，完全掌控算力成本和迭代节奏；左手打造Gemini系列大模型，作为技术输出的核心载体；顶层则是谷歌搜索、邮箱、YouTube等海量用户产品，提供了真实、即时的模型落地场景和反馈循环。这种闭环让谷歌能够以模型需求定义芯片设计，再以芯片效能反哺模型突破。当Anthropic这样的顶尖AI公司选择以百万量级大规模采购谷歌的TPU时，标志着市场开始认可这一闭环的产出。

最让英伟达紧张的是谷歌商业模式转变。过去，TPU“只租不卖”，只能通过谷歌云服务使用；现在，谷歌主动出击，直接向企业销售算力方案。这好比从前只出租厨房，现在连厨具也一起打包出售。

百万TPU芯片的订单像一记重拳，打在曾经看似铜墙铁壁的AI算力战场上，英伟达的统治地位正在受到多方面冲击。最直接的是分流核心客户。以前，英伟达的GPU凭借CUDA生态几乎垄断AI算力市场，现在一些大客户开始将部分订单转向TPU，分走了了英伟达的蛋糕。

价格体系也面临压力。TPU的高性价比——在某些场景下成本可低至GPU方案的1/4——迫使英伟达为留住大客户提供折扣。Open AI等公司因此获得了更强的议价能力。

更深层次的冲击在于改变了游戏规则本身。当TPU证明专用AI芯片能够端到端支持大模型全流程，市场的选择就不再是“是否用GPU”，而是“什么场景用什么芯片更优”。

英伟达的应对策略是强化其通用性和生态优势，通过NVLink技术、新一代Blackwell和Rubin架构维持领先。但一家独大的时代正在过去，多元算力的时代已然开启。

因此，这场始于芯片、升维于体系的对决，其真正的胜负并不在于一方取代另一方。当谷歌以TPU撕开缺口，市场便已告别英伟达的“单极时代”。未来的AI算力版图，注定是一场围绕不同场景、不同预算和不同技术信仰的“混合战争”。这种竞争，最终会将定价权逐步交还给市场，将创新节奏推向白热化，迫使每一位参与者亮出真正的底牌。而这，正是技术进步最好的催化剂。

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