谷歌TPU全面出击，英伟达AI芯片霸主地位动摇

2025年，AI芯片领域正迎来一个微妙而关键的转折时刻。

一方面，NVIDIA凭借Blackwell架构持续占据技术和市场的绝对主导地位；但另一方面，谷歌TPU的全面商业化正在逐步动摇NVIDIA长期稳固的定价权。

据半导体研究机构SemiAnalysis估算，OpenAI仅通过“威胁采购TPU”这一策略，便迫使NVIDIA生态系统在价格上做出妥协，使其计算集群的总拥有成本（TCO）降低了约30%。

随着Anthropic大规模采购超过1GW的TPU，谷歌彻底褪去“云服务商”的外衣，正式转型为一家对外提供高性能芯片与系统的商用芯片供应商。

当OpenAI凭借“威胁采购”获得30%的GPU折扣，Anthropic利用TPU训练出超越GPT-4的模型，谷歌开放软件生态并提供金融杠杆时，NVIDIA高达75%的毛利率神话也开始出现裂痕。

对于NVIDIA而言，曾经最大的客户谷歌，如今已变成最了解其软肋的竞争对手。

谷歌发起主动进攻

长久以来，TPU如同谷歌搜索算法一样，是深藏不露的“核武级”技术。然而，根据SemiAnalysis的供应链情报，这一策略已发生根本性逆转。

最典型的案例来自Anthropic：该公司将部署超过100万颗TPUv7“Ironwood”，具体分配如下：

• 约40万颗由博通（Broadcom）直接销售给Anthropic，交易额约100亿美元
• 约60万颗通过谷歌云以租赁形式提供，对应约420亿美元的履约承诺

这意味着谷歌正通过“混合销售”模式，将最先进的算力系统全面对外开放。除了Anthropic，Meta、SSI、xAI等一线AI实验室也都在考虑采购TPU。

而NVIDIA则首次表现出明显的防御姿态，其财务团队甚至罕见地发布长文回应“循环经济融资”的质疑，可见谷歌的动作已触及NVIDIA的核心利益。

成本：决定生死的核心因素

对客户而言，选择TPU的理由非常简单：性能只是入场券，TCO才是真正的生死线。

SemiAnalysis的模型测算表明：

• TPUv7服务器的TCO相比NVIDIA GB200低约44%
• 即便通过云租赁，采用TPU的TCO仍比直接采购GB200低约30%

这种优势并非来自压低芯片价格，而是源于谷歌独有的“超级云厂商兜底”金融工程：

• GPU集群寿命通常仅为4-5年
• 数据中心租约却长达15年
• 新兴算力服务商面临融资困境

谷歌通过“信用担保”（IOU）形式承诺兜底租金，促使加密矿场、电力运营商与AI企业之间的算力需求顺畅对接，从而构建了一个独立于NVIDIA体系之外的低成本基础设施生态。

系统级优势：超越芯片的竞争

系统工程能力是谷歌最深厚的护城河。

尽管单颗TPUv7的理论峰值算力略低于NVIDIA Blackwell，但谷歌凭借更高的模型算力利用率（MFU）和更先进的系统架构，成功抹平了这一差距。

据美股大数据获悉，谷歌的ICI光互连系统才是真正的杀手锏：

• 自研OCS光交换机
• 采用3D Torus拓扑结构
• 单个TPUv7 Pod可扩展至9216颗芯片（远超NVIDIA的64/72卡架构）
• 网络支持毫秒级动态重构，可自动绕过故障点
• 光信号无需光电转换，功耗与延迟显著降低

Gemini 3和Claude 4.5 Opus两大最强模型均在TPU上完成预训练，这无疑是对TPU系统能力的最有力背书。

软件障碍终被清除：谷歌的最后一道防线

过去，外界不采用TPU的最大痛点在于软件生态。谷歌长期坚持JAX，而开发者普遍使用PyTorch+CUDA。

如今，在巨大的商业利益驱动下，谷歌的态度发生了彻底转变：

• 软件团队的KPI从“内部服务”转向“全面拥抱开源”
• 全力支持PyTorch Native在TPU上运行（不再依赖低效的Lazy Tensor）
• XLA将直接对接PyTorch的eager mode
• 大量投入vLLM、SGLang等开源推理框架
• 谷歌正在逐步填平CUDA护城河。

美股投资网 TradesMax.com 总结：硅谷王座争夺战才刚刚开始

2025年，AI芯片市场格局首次出现根本性松动：

• TPU正式开放商业化
• Anthropic、Meta、xAI等前沿实验室纷纷加入TPU阵营
• OpenAI用“TPU威胁”逼出NVIDIA TCO 30%的折扣
• 谷歌在系统、成本、软件三条战线上发起全面反击
• NVIDIA的“循环经济”模式受到市场质疑
• TPUv8与Nvidia Rubin的下一轮正面对决已在路上

这是NVIDIA面临的史上最强对手，也是AI基础设施市场十年来最大结构性变化的开端。