在人工智能芯片领域，一场激烈的市场竞争正在上演。谷歌正悄然改变其在芯片领域的角色，从原本的内部芯片使用者，大步迈向芯片零售市场，直接向行业巨头英伟达发起挑战。其最新推出的TPUv7“铁木”处理器，已然成为搅动AI计算能力价格市场的关键因素，引发了市场价格的波动。
过去，谷歌的张量处理单元（TPUs）主要服务于自身AI模型的训练与运行，几乎不对外销售。但如今，谷歌的战略发生了重大转变。据分析机构SemiAnalysis的研究，谷歌正积极拓展业务，向第三方大力销售其TPU芯片，意图在芯片市场中与英伟达一较高下。其中，Anthropic成为了谷歌的新客户之一，双方已签署了涉及约一百万个TPU的协议，购买模式既包括直接硬件采购，也涵盖通过谷歌云平台租赁的方式。
这种竞争态势在市场中迅速产生了连锁反应。SemiAnalysis的报告显示，OpenAI凭借其可能转向TPU或其他替代方案的策略，在与英伟达的谈判中成功争取到了约30%的硬件成本折扣。有分析师幽默地表示：“购买TPU的数量越多，在英伟达GPU上节省的成本就越多。”
谷歌的TPU在性能上也有着出色的表现，足以支撑顶级AI模型的训练。近期推出的两个强大AI模型，谷歌的Gemini3Pro和Anthropic的Claude4.5Opus，在训练过程中主要依赖谷歌的TPU和亚马逊的Trainium芯片。TPUv7在理论计算能力和内存带宽方面，几乎能与英伟达的Blackwell系列相媲美，而且在成本上更具竞争力。
从成本效益来看，SemiAnalysis的模型分析表明，TPU的每个芯片在总拥有成本（TCO）上拥有大约44%的优势。即便对于外部客户如Anthropic，使用TPU也能享受30%至50%的成本降低。谷歌的系统具备独特的架构优势，能够将9216个芯片连接成一个密集网络，相较于传统的英伟达系统，这种架构更有利于分布式AI训练的开展。
为了进一步推动TPU的广泛应用，谷歌在软件开发方面也下足了功夫。谷歌正在开发对流行PyTorch框架的原生支持，并将其与推理库如vLLM进行整合，旨在消除开发者在迁移到TPU平台时可能遇到的障碍，降低使用门槛。
面对谷歌的强势挑战，英伟达并未坐以待毙，正筹备进行技术反击。其下一代“Vera Rubin”芯片预计将在2026或2027年推出。与此同时，谷歌的TPUv8计划遭遇了延迟，不过谷歌希望通过与Broadcom和MediaTek的合作推出新版本，以维持自身在市场中的竞争力。
