根據最新報道，谷歌正從內部芯片用戶轉變為芯片零售商，直接挑戰英偉達的市場主導地位。谷歌最新推出的 TPUv7“鐵木” 處理器的存在，已經對 AI 計算能力的價格產生了影響，導致市場價格下滑。

過去，谷歌的張量處理單元（TPUs）幾乎只用于自身的 AI 模型，但如今的策略已經改變。分析機構 SemiAnalysis 的研究顯示，谷歌正積極向第三方銷售其 TPU 芯片，力圖在市場上與英偉達展開競爭。新客戶之一的 Anthropic，已簽署了約一百萬個 TPU 的協議，涉及直接硬件購買和通過谷歌云平臺租賃的模式。

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這種競爭效應也在市場中顯現。SemiAnalysis 的報告指出，OpenAI 通過威脅轉向 TPU 或其他替代方案，成功談判獲得了其英偉達硬件的約30% 折扣。分析師戲謔道:“購買 TPU 越多，節省的英偉達 GPU 成本就越多。”

谷歌的 TPU 證明其可以支撐頂級 AI 模型的訓練。最近推出的兩個強大 AI 模型，谷歌的 Gemini3Pro 和 Anthropic 的 Claude4.5Opus，主要依賴于谷歌的 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與英偉達的 Blackwell 系列相當，但在成本方面更具優勢。

根據 SemiAnalysis 的模型，TPU 的每個芯片擁有大約44% 的總擁有成本（TCO）優勢，相較于英偉達 GB200系統即便是外部客戶如 Anthropic 也能享受30% 至50% 的低成本。谷歌的系統能夠將9216個芯片連接在一起，形成一個密集網絡，相較于傳統的英偉達系統，這種架構更便于分布式 AI 訓練。

為了促進 TPU 的推廣，谷歌正在開發與流行的 PyTorch 框架的原生支持，并與推理庫如 vLLM 進行整合，旨在消除開發者在遷移到 TPU 時的阻礙。

然而，面對谷歌的挑戰，英偉達正準備進行技術反擊，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計劃面臨延遲，但依然希望通過與 Broadcom 和 MediaTek 的合作推出新版本，來保持其市場競爭力。

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