谷歌TPU亮剑：挑战英伟达霸权，Meta率先倒戈
谷歌不再满足于仅做“云服务提供商”，推出激进的TPU@Premises计划，欲将AI算力芯片直接部署到Meta等巨头的数据中心，目标是抢占英伟达10%的营收份额。旗舰TPU v7在算力与显存上已追平英伟达B200，谷歌用参数对标证明，在尖端硬件领域，黄仁勋不再一家独大。通过兼容PyTorch打破CUDA壁垒，谷歌正以“私有化部署+同级性能”的策略，冲击英伟达的芯片帝国。
在万亿美金的AI赛道上，英伟达长期占据着绝对优势，黄仁勋的芯片帝国曾享受着“无敌的寂寞”。
训练顶尖AI模型，需采购英伟达的GPU；若觉得采购成本过高，也只能租用云厂商手中的英伟达GPU。
但这个深秋，谷歌改变了角色定位，从“云服务房东”转型为“算力军火商”。
据知情人士透露，谷歌正推进一项名为TPU@Premises的计划，旨在打破英伟达对高端AI芯片市场的垄断。
该计划的核心是允许客户将TPU芯片部署到自家数据中心，而非仅在谷歌云平台使用。
这一策略的首个目标，便是英伟达的重要客户——Meta。
扎克伯格的布局：数十亿美元的芯片赌注
Meta正与谷歌展开一场可能重塑行业格局的谈判。
消息显示，Meta考虑在2027年前斥资数十亿美元，将谷歌TPU芯片引入自家数据中心。
这释放出关键信号。
此前行业普遍认为，仅英伟达GPU能支撑前沿模型训练，其他芯片仅适用于推理任务。
但谷歌Gemini 3的发布，打破了这一认知。该模型在技术上与OpenAI产品持平，且完全基于TPU集群训练。
Meta显然洞察到这一点，谈判中不仅涉及租用，更聚焦“私有化部署”。
对于拥有海量敏感数据和严格合规要求的企业而言，将芯片部署在自家机房，比在公有云运行更具安全性。
性能对决：TPU v7与B200的正面交锋
谷歌敢于挑战英伟达的底气，源于其硬件技术的突破。
从核心参数来看，谷歌最新的Ironwood TPU v7与英伟达旗舰Blackwell B200已处于同一梯队，部分指标形成直接对标。
算力方面，FP8精度下TPU v7峰值算力约4.6PFLOPS，略高于B200的4.5PFLOPS；显存均为192GB HBM3e，满足大模型训练需求；互联架构上，谷歌ICI技术支持单Pod内数千芯片以9.6Tb/s带宽连接，保障大规模集群效率。
谷歌Ironwood TPU v7
这意味着，对Meta等客户而言，选择TPU并非“降配”，而是性能相当甚至集群效率更优的替代方案。
破解CUDA生态壁垒
英伟达的核心优势在于CUDA软件生态。
谷歌并未强推自有JAX语言，而是兼容Meta开发的PyTorch框架，通过“TPU Command Center”软件降低开发者使用门槛，实现类似GPU的操作体验。
这一策略有效利用开源生态，减少客户迁移成本。谷歌云高管表示，计划通过此组合拳从英伟达夺取10%市场份额。
黄仁勋的应对与行业变局
英伟达已感受到竞争压力，市值4.44万亿美元的行业龙头正积极反击。
黄仁勋近期通过巨额投资绑定OpenAI、Anthropic等企业，确保其对GPU的长期依赖。谷歌向Anthropic提供TPU后，英伟达迅速跟进数十亿美元投资。
谷歌也开始采用类似策略，如与Fluidstack达成协议，提供32亿美元租金兜底，复制英伟达绑定合作伙伴的模式。
黄仁勋在播客中承认谷歌TPU的技术积累，称“七代产品值得尊重”，背后实则是对竞争的警惕。
当TPU v7性能获认可，Meta等企业尝试“去英伟达化”，AI芯片市场的垄断格局正被打破。
参考资料：https://www.theinformation.com/articles/google-encroaches-nvidias-turf-new-ai-chip-push
本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，36氪经授权发布。
本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。
免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com