在人工智能芯片领域，谷歌与英伟达之间的复杂关系正逐步显现。作为英伟达的重要客户，谷歌不仅大量采购其芯片，还通过Google Cloud将这些芯片租赁给包括OpenAI和meta Platforms在内的多家企业。然而，谷歌并未止步于此，而是积极推动自家AI芯片——张量处理单元（TPU）的发展。
据知情人士透露，谷歌近期与多家以租赁英伟达芯片为主的小型云服务商进行了接触，表达了希望他们能在数据中心部署TPU的意愿。这一举措引发了业界的广泛关注，因为这意味着谷歌正试图通过外部渠道扩大TPU的应用范围。
据悉，谷歌已经与至少一家云服务商达成了协议，总部位于伦敦的Fluidstack便是其中之一。Fluidstack将在其纽约的数据中心部署谷歌的TPU，以满足市场对高效AI计算能力的需求。这一合作不仅为Fluidstack带来了谷歌的技术支持，还为其数据中心增添了新的竞争力。
除了Fluidstack外，谷歌还曾尝试与其他专注英伟达芯片的云服务商达成类似协议。这些公司包括为OpenAI打造大量英伟达芯片数据中心的Crusoe公司，以及向微软和OpenAI租赁英伟达芯片的CoreWeave。尽管这些谈判的结果尚未公开，但谷歌的这一举措无疑加剧了与英伟达在AI芯片市场的竞争。
关于谷歌为何选择在其他云服务商的数据中心部署TPU，业界存在多种猜测。一种观点认为，谷歌自建数据中心的速度无法跟上对芯片需求的快速增长；另一种观点则认为，谷歌希望通过这一举措为TPU寻找更多新客户，特别是AI应用开发者。这种做法与云服务商租赁英伟达显卡的模式相似，但更为直接地触及了英伟达的核心市场。
值得注意的是，越来越多的云服务商和大型AI开发商对TPU表示出浓厚兴趣，希望借此摆脱对英伟达的依赖。在与多家前沿人工智能实验室的研究人员和工程师交流后，投资公司D.A. Davidson的股票研究分析师团队发现，业内对谷歌这款为机器学习和AI定制的加速芯片评价颇高。他们甚至认为，如果谷歌将TPU业务与旗下AI研究机构DeepMind合并并单独剥离上市，市场将有强劲需求，潜在估值可达9000亿美元。
然而，英伟达首席执行官黄仁勋对谷歌的竞争芯片项目持谨慎态度。他认为，AI应用开发者更偏好GPU，因为其用途更广、支持的软件也更强大。尽管如此，谷歌似乎并未受到这一观点的影响，而是继续推进其TPU扩张计划。
为了拉拢英伟达的重点扶持对象——新兴云服务商，谷歌采取了积极的谈判策略。这些公司与Google Cloud和Amazon Web Services不同，它们几乎只租赁英伟达芯片，并更愿意采购多样化的英伟达产品。谷歌通过提供资金支持和优先供应热门芯片等方式，试图吸引这些公司加入其TPU生态系统。
随着谷歌内部对TPU需求的不断增加，该公司也开始考虑扩大TPU业务以增加收入并减少云计算部门对英伟达芯片的依赖。据前高管透露，谷歌曾探讨过将TPU直接销售给Google Cloud以外的客户的可能性。这一举措将进一步加剧谷歌与英伟达在AI芯片市场的竞争。
谷歌的TPU芯片需求正在持续上升。自去年12月向外部客户开放以来，第六代Trillium TPU芯片的需求强劲。分析师预计，专为大规模AI推理任务设计的第七代Ironwood TPU的需求将显著上升。这些芯片不仅算力高达42.5 exaflops（百亿亿次浮点运算），还大幅提升了高带宽内存容量和成本效率，吸引了更多前沿实验室的关注。
一些初创公司也开始考虑转向TPU。例如，Anthropic近期正在招聘TPU内核工程师，这可能意味着他们正考虑从使用Amazon Web Services提供的Trainium芯片转向TPU。同时，马斯克的xAI公司也对购买TPU表现出兴趣，部分原因在于JAX-TPU工具支持的显著改进。这些动态进一步证明了TPU在AI芯片市场的竞争力和吸引力。
