谷歌TPU正以全新姿态向英伟达的AI硬件霸主地位发起冲击。随着Gemini 3模型的成功，这款专为人工智能设计的芯片引发行业高度关注，资本市场也随之波动——谷歌股价的攀升让"TPU能否挑战英伟达GPU"的讨论再度升温。
科技研究机构SemiAnalysis最新发布的深度分析指出，TPUv7标志着谷歌首次向英伟达发起实质性挑战。这篇由12位作者联合撰写的报告显示，谷歌已打破长期内部自用的传统，开始向Anthropic等外部客户大规模供应TPU硬件及算力服务。据披露，Anthropic部署的TPU集群规模已超过1GW，这成为TPU商业化进程的重要里程碑。
在性能对比中，TPUv7虽在单芯片理论参数上未必超越英伟达，但谷歌通过系统级工程创新实现了弯道超车。其自主研发的ICI互联架构与光路交换技术，使实际模型算力利用率（MFU）达到行业领先水平。更关键的是，TPU系统的总体拥有成本（TCO）较英伟达GB200方案低30%-40%，这对成本敏感的大型AI实验室构成强烈吸引。
软件生态的突破成为另一关键战场。谷歌正全力补强TPU的软件短板，通过支持PyTorch原生环境和vLLM等开源框架，逐步瓦解英伟达CUDA生态的护城河。这种策略已显现成效——OpenAI虽未实际部署TPU，但仅凭"可能转向TPU"的谈判筹码，就从英伟达处获得约30%的成本优惠。
追溯发展历程，谷歌的AI芯片战略始于2006年的初步构想，2013年正式立项研发，2016年首款TPU投入生产。与亚马逊同期启动的Nitro芯片计划形成呼应，但谷歌直到近期才加速商业化进程。这种迟来的转型正收获回报：除Anthropic外，meta、xAI等企业均已成为TPU客户，推动谷歌市值逼近4万亿美元关口。
面对挑战，英伟达采取双重应对策略。一方面通过官方渠道强调自身"领先一代"的技术优势，宣称其GPU在性能、通用性和可替代性方面仍具压倒性优势；另一方面被质疑通过"循环经济"模式制造AI泡沫，即通过投资AI初创公司形成资金闭环。对此，分析人士认为英伟达更可能通过股权投资而非降价来维护市场地位，避免毛利率下滑引发投资者恐慌。
技术细节对比显示，TPUv7（Ironwood）在微架构层面已接近英伟达Blackwell旗舰芯片。虽然谷歌在设计理念上长期偏向保守，注重硬件可靠性和可用性，但最新两代TPU显著提升了算力规格。TPUv6的FLOPs性能已接近H100，TPUv7则进一步缩小了与Blackwell在内存带宽等关键指标上的差距，尽管上市时间落后约一年。
Anthropic的选择颇具代表性。该机构不仅看中TPU的单位算力成本优势，更依赖其强大的工程团队开发自定义内核，从而在模型FLOPs利用率（MFU）和每PFLOP成本等核心指标上超越商用GPU方案。这种深度优化能力，使得TPU在实际部署中展现出超越理论参数的竞争力。
谷歌的软件战略转型同样值得关注。过去封闭的TPU生态正逐步开放：PyTorch原生支持项目获得重点投入，vLLM推理框架的代码贡献量自3月起显著增长，5月更推出官方统一后端。但分析指出，XLA编译器等核心组件仍未开源，这在一定程度上制约了开发者生态的扩张速度。
