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刘君杰
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猫眼影戏记者 王桂平 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
彻底醒来的谷歌 ，不但让 OpenAI 最先焦虑 ，现在还要来抢英伟达的饭碗了 。
11 月下旬的一周 ，谷歌一连收获了几条好新闻 。有报道称 Meta 正在思量采购谷歌的 TPU 芯片 ，生意金额可能抵达数十亿美元 。这条新闻让英伟达股价下跌近 7% ，也让谷歌母公司 Alphabet 的市值单日增添数百亿美元 。几天后 ，Alphabet 股价继续上涨 ，市值迫近 4 万亿美元大门 。自 10 月中旬以来 ，这家公司的市值已经增添了近 1 万亿美元 。
图丨英伟达与 Alphabet 一年股票比照（泉源：Semafor）
更早些时间 ，谷歌宣布的 Gemini 3 模子在业内引发了不小的震惊 。这款模子在 LMArena 等主要 AI 排行榜上压倒一切 ，在推理、编程等方面的体现获得了普遍认可 。
关于一家在已往两年里被重复质疑“落伍了”的公司来说 ，现在的时势可谓是一场相当漂亮的翻身仗 。
自从 ChatGPT 在 2022 年底横空出生以来 ，关于谷歌“落伍”的声音就没停过 。甚至谷歌自己的工程师和前 CEO 都曾果真表达过担心 。事实 ，只管神经网络的焦点手艺 Transformer 最早由谷歌研究职员发明 ，但率先将其商业化并引爆市场的却是 OpenAI 。
在相当长一段时间里 ，ChatGPT 险些成了 AI 谈天机械人的代名词 ，而谷歌的 Bard 则被视为一个慌忙推出的追赶者 。
但现在情形最先爆发转变 。Counterpoint Research 剖析师 Neil Shah 的评价道：“谷歌可以说一直是这场 AI 竞赛中的黑马 ，一个甜睡的巨人 。现在它彻底醒了 。”
谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊在上季度财报聚会上强调 ，公司接纳的是“全栈式”的 AI 战略 。这个“全栈”绝非虚言 。谷歌既开发 AI 应用（好比广受接待的 Nano Banana、NotebookLM） ，也训练底层模子 ，还运营云盘算基础设施 ，甚至自己设计芯片 。
相比之下 ，OpenAI 虽然模子能力强 ，但需要依赖微软的云效劳和英伟达的芯片 。这种笔直整合给了谷歌更大的控制权和潜在的本钱优势 。
TPU 就是这个全栈能力的一个要害部分 。谷歌从 2015 年就最先在内部使用这种自研芯片 ，最初是为了加速搜索引擎的运算 。
十年已往 ，TPU 已经迭代到第七代 ，从纯粹的推理芯片生长成能够胜任大规模训练使命的加速器 。谷歌的 Gemini 系列模子完全在 TPU 上训练 ，自己也证实晰这些芯片的能力 。
图丨谷歌的第七代 TPU“Ironwood”（泉源：Google）
恒久以来 ，TPU 主要效劳于谷歌内部 。但随着 Gemini 模子的乐成和 AI 需求的爆发 ，谷歌最先更起劲地向外推广 TPU 。今年 10 月 ，AI 公司 Anthropic 宣布将使用多达 100 万颗 TPU ，生意价值数百亿美元 。
Ilya Sutskever 建设的 Safe Superintelligence ，以及 Salesforce 等公司也成了客户 。Meta 的潜在采购则可能是迄今为止最大的一笔外部订单 。
这些希望对谷歌云营业来说意义重大 。谷歌云第三季度收入 152 亿美元 ，同比增添 34% ，但仍然排在微软和亚马逊 AWS 之后 。若是能通过 TPU 吸引更多大客户 ，不但能增添收入 ，还能提升谷歌云在市场上的职位 。
据报道 ，谷歌云的一些认真人内部讨论过 ，希望 TPU 能抢下英伟达年收入的 10% 。英伟达 2025 年 AI 相关收入预计抵达 490 亿美元 ，10% 就是近 50 亿美元 ，这个数字已经凌驾了现在 TPU 营业的估算规模 。
谷歌的数据优势也禁止小觑 。搜索引擎、Android 手机、YouTube ，这些产品天天爆发的数据为训练 AI 模子提供了富厚的素材 。更主要的是 ，谷歌往往把这些数据留给自己用 ，而不是像一些竞争敌手那样需要付费获取训练数据 。
不过 ，手艺上的前进并不自动转化为市场上的乐成 ，谷歌要想在各方面取得领先 ，还需要支付更多的起劲 。在消耗者层面 ，Gemini 仍然落伍于 ChatGPT 。
谷歌上周宣布 Gemini 应用有 6.5 亿用户 ，OpenAI 则说 ChatGPT 每周有 8 亿用户 。凭证 Sensor Tower 的数据 ，今年 10 月 Gemini 应用的月下载量为 7,300 万次 ，而 ChatGPT 是 9,300 万次 。
企业市场的情形也类似 。虽然谷歌云增添不错 ，但在企业 AI 接纳方面 ，谷歌仍然面临微软和 Anthropic 的竞争 。微软与 OpenAI 的深度绑定让企业客户更容易接入 AI 能力 ，而 Anthropic 的 Claude 模子已经在一些企业应用场景中获得了普遍的认可 ，险些成为企业的首选项之一 。
TPU 的商业化同样面临挑战 。虽然谷歌今年推出了 TPU@Premises 妄想 ，允许客户在自己的数据中心安排 TPU ，但这照旧个新项目 ，大部分开发者现在仍然只能通过谷歌云租用 。
并且即即是自建安排 ，也需要依赖谷歌的软件栈和支持系统 ，某种水平上仍然被锁定在谷歌的生态里 。相比之下 ，英伟达的 GPU 可以在任何云平台使用 ，转换本钱要低得多 。
关于 Meta 这样已经拥有重大 GPU 集群的公司来说 ，大规模迁徙到 TPU 尚有现实的手艺障碍 。TPU 使用环形网络拓扑和光电路交流手艺来毗连大宗芯片 ，这与古板的 GPU 集群架构完全差别 。
虽然 Meta 开发的 PyTorch 框架可以在 TPU 上运行 ，但需要通过一个转换层 ，这可能带来特另外性能开销和开发重漂后 。
更要害的是 ，英伟达的 CUDA 软件平台已经成为 AI 开发的事实标准 ，全球数百万开发者熟悉这套工具 。谷歌虽然提供了兼容计划 ，但 TPU 的软件生态仍然小众得多 。
一位业内人士坦言 ，若是要从 GPU 迁徙到 TPU ，需要投入大宗人力重新优化代码 ，这对许多公司来说是笔不小的本钱 。
The Register 的剖析指出 ，即便 Meta 真的在谈判 ，更可能的场景是让 Llama 模子能在 TPU 上更好地运行推理使命 ，利便企业客户安排 ，而不是在自己的数据中心大规模替换 GPU 。Meta 自己也在开发 MTIA 自研芯片 ，若是真要镌汰对英伟达的依赖 ，自研芯片可能是更合理的恒久选择 。
并且英伟达也不会对谷歌的动向坐以待毙 ，此前 OpenAI 妄想使用 TPU 的新闻传出后不久后 ，财力雄厚的英伟达就宣布将向 OpenAI 投资最高 1,000 亿美元 ，换取后者使用英伟达下一代芯片的允许 。
Anthropic 与谷歌告竣 TPU 协议后 ，英伟达很快宣布向其投资数十亿美元 ，同样换来了继续使用英伟达 GPU 的允许 。今年 11 月 ，英伟达又宣布与微软相助 ，向 Anthropic 提供 300 亿美元的 Azure 盘算容量 。
英伟达在果真声明中体现得相当自信：“我们为谷歌的乐成感应兴奋——他们在 AI 领域取得了重大前进 ，我们将继续向谷歌供货 。英伟达领先行业整整一代——它是唯一能运行所有 AI 模子并在任何地方执行盘算的平台 。
相比专用集成电路（ASIC） ，英伟达提供更强的性能、通用性和可替换性 。”这番亮相既是对谷歌的礼貌性捧场 ，也强调了自己在通用性和生态系统上的优势 。
图丨相关推文（泉源：X）
但现在所有主要玩家都在同时押注差别的计划 ，这对谷歌来说是个难堪的时机 。Anthropic 既用 TPU 也用英伟达 GPU ，还从亚马逊租用 Trainium 芯片 。谷歌既安排 TPU 也采购英伟达 GPU 。
亚马逊开发了自研芯片但仍在 AWS 上提供英伟达效劳 。这种“对冲”反应了一个现实：AI 芯片市场的名堂还远未定型 ，没人敢把宝全压在一种计划上 。
对谷歌来说 ，TPU 的商业化只是其重新找回竞争力的一个侧面 。真正让市场重新审阅这家公司的 ，是它在模子能力、云效劳、数据优势、芯片手艺等多个维度上展现出的全栈整合能力 。
从 ChatGPT 宣布到现在 ，谷歌用了快要两年时间调解偏向、重整旗鼓 。现在这个“甜睡的巨人”已经醒来 ，接下来的竞争会越发强烈 。至少可以确定的是 ，没人会再敢说谷歌“落伍了” 。
参考资料：
1.https://www.theinformation.com/articles/google-encroaches-nvidias-turf-new-ai-chip-push?rc=jn0pp4
2.https://www.theinformation.com/articles/googles-meta-talks-put-ball-nvidias-court?rc=jn0pp4
3.https://www.theregister.com/2025/11/25/nvidia_google_tpu_meta/
4.https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-25/google-the-sleeping-giant-in-global-ai-race-now-fully-awake
5.https://www.semafor.com/article/11/25/2025/google-is-coming-for-nvidia
运营/排版：何晨龙
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