一場震動科技行業的風暴正在上演——隨著meta被曝計劃在2027年投入數十億美元采購谷歌TPU芯片，英偉達的市值在短短幾日內蒸發6200億美元，這一數字相當于整個特斯拉的市值。而更令人震驚的是，AI獨角獸企業Anthropic已與谷歌簽訂了100萬顆TPU的采購協議，配套的電力容量高達1GW的超算集群，合同金額更是達到數百億美元。這些訂單的背后，是谷歌第七代Ironwood TPU的驚人性能：單芯片算力高達4614TFLOPS，能效比達到29.3TFLOPS/W，組網后整體算力可達到42.5ExaFLOPS，相當于當前世界最強超算ElCapitan的24倍。
谷歌的逆襲并非偶然。早在2013年，這家科技巨頭就敏銳地發現，通用GPU在運行AI模型時，高達90%的能耗被浪費在數據搬運而非計算本身。初代TPU通過定制化架構，將能效提升了10倍，直接擊中了AI產業高昂電力成本的痛點。2017年，谷歌發表《Attention Is All You Need》論文，正式提出Transformer架構，而此時的TPU已經迭代至第三代。其脈動陣列結構與Transformer的注意力機制高度契合，形成了“算法-芯片”協同迭代的良性循環。如今，在大模型訓練成本中，TPU集群相比GPU方案可節省近40%的電力，這一優勢在算力需求爆炸式增長的今天顯得尤為關鍵。
谷歌的競爭策略遠不止于技術層面。為了打破傳統芯片巨頭的生態壁壘，谷歌向數據中心運營商Fluidstack提供了32億美元的擔保，承諾承擔其采用TPU的租金風險。更有傳言稱，谷歌計劃將TPU業務與DeepMind分拆，獨立上市，估值或達9000億美元。這種“既當裁判又當球員”的激進打法，讓競爭對手難以招架。一位行業分析師指出：“谷歌正在重新定義芯片行業的游戲規則，它不僅提供硬件，還通過算法優化和生態支持，構建了一個難以復制的閉環系統。”
面對谷歌的強勢進攻，英偉達并未坐以待斃。為了綁定大客戶，英偉達向Anthropic注資數十億美元，試圖通過資本手段鞏固GPU的采購協議。同時，英偉達加速研發NVLink Fusion技術，旨在實現異構計算，提升GPU在特定場景下的競爭力。英偉達還對云廠商推出了“鎖價三年”的優惠條款，試圖通過價格戰穩住市場份額。然而，谷歌TPU的優勢已難以撼動——當單個TPU Pod的造價相當于3艘航母時，后來者連參與競爭的門檻都難以觸及。
這場較量的本質，是專用芯片與通用芯片的路線之爭。谷歌工程師曾放言：“我們不是在改進芯片，是在重新發明計算機。”這句話或許并非狂言。隨著AI計算進入zettascale時代，專用芯片的定制化優勢將愈發明顯。就像數碼相機顛覆柯達的故事一樣，技術路線的選擇往往決定著企業的命運。在這場算力霸權的爭奪戰中，科技巨頭們不僅在地下埋設高壓電纜，在沙漠建造核電站，更在重新定義計算的邊界。而對于普通開發者而言，如何在這片由芯片定義的AI大陸上找到自己的生存坐標，或許才是更值得思考的問題。
