在人工智能芯片領域，一場激烈的市場競爭正在上演。谷歌正悄然改變其在芯片領域的角色，從原本的內部芯片使用者，大步邁向芯片零售市場，直接向行業巨頭英偉達發起挑戰。其最新推出的TPUv7“鐵木”處理器，已然成為攪動AI計算能力價格市場的關鍵因素，引發了市場價格的波動。
過去，谷歌的張量處理單元（TPUs）主要服務于自身AI模型的訓練與運行，幾乎不對外銷售。但如今，谷歌的戰略發生了重大轉變。據分析機構SemiAnalysis的研究，谷歌正積極拓展業務，向第三方大力銷售其TPU芯片，意圖在芯片市場中與英偉達一較高下。其中，Anthropic成為了谷歌的新客戶之一，雙方已簽署了涉及約一百萬個TPU的協議，購買模式既包括直接硬件采購，也涵蓋通過谷歌云平臺租賃的方式。
這種競爭態勢在市場中迅速產生了連鎖反應。SemiAnalysis的報告顯示，OpenAI憑借其可能轉向TPU或其他替代方案的策略，在與英偉達的談判中成功爭取到了約30%的硬件成本折扣。有分析師幽默地表示：“購買TPU的數量越多，在英偉達GPU上節省的成本就越多?！?/p>
谷歌的TPU在性能上也有著出色的表現，足以支撐頂級AI模型的訓練。近期推出的兩個強大AI模型，谷歌的Gemini3Pro和Anthropic的Claude4.5Opus，在訓練過程中主要依賴谷歌的TPU和亞馬遜的Trainium芯片。TPUv7在理論計算能力和內存帶寬方面，幾乎能與英偉達的Blackwell系列相媲美，而且在成本上更具競爭力。
從成本效益來看，SemiAnalysis的模型分析表明，TPU的每個芯片在總擁有成本（TCO）上擁有大約44%的優勢。即便對于外部客戶如Anthropic，使用TPU也能享受30%至50%的成本降低。谷歌的系統具備獨特的架構優勢，能夠將9216個芯片連接成一個密集網絡，相較于傳統的英偉達系統，這種架構更有利于分布式AI訓練的開展。
為了進一步推動TPU的廣泛應用，谷歌在軟件開發方面也下足了功夫。谷歌正在開發對流行PyTorch框架的原生支持，并將其與推理庫如vLLM進行整合，旨在消除開發者在遷移到TPU平臺時可能遇到的障礙，降低使用門檻。
面對谷歌的強勢挑戰，英偉達并未坐以待斃，正籌備進行技術反擊。其下一代“Vera Rubin”芯片預計將在2026或2027年推出。與此同時，谷歌的TPUv8計劃遭遇了延遲，不過谷歌希望通過與Broadcom和MediaTek的合作推出新版本，以維持自身在市場中的競爭力。
