谷歌TPU逆袭，挑战英伟达霸权

谷歌TPU正悄然改写AI芯片格局。随着Gemini 3横空出世，这款曾深藏幕后的自研芯片终于站上舞台中央。市场风声频传：谷歌加速向客户推销TPU，Meta拟豪掷数十亿美元采购，摩根士丹利更预测2027年外销量将达百万颗。英伟达迅速回应，强调GPU在性能与通用性上的优势，但资本市场已用下跌回应对算力霸主地位动摇的担忧。

一切始于十二年前的一场“算力焦虑”。2013年，深度学习爆发，谷歌发现若亿级用户使用语音识别，所需算力竟是全数据中心总和的两倍。传统GPU受限于架构瓶颈，效率低下，转而押注定制化ASIC成为破局关键。仅用15个月，初代TPU便从立项落地至数据中心。2016年AlphaGo击败李世石，背后正是TPU首次惊艳亮相。此后Transformer架构兴起，与TPU高度契合，推动其从专用加速器跃升为谷歌AI基建核心。

谷歌并未止步于技术突破。TPU陆续接入搜索、广告等核心业务，实现商业反哺。液冷超节点、环形网络等黑科技加持下，算力持续飙升。V6及后续版本更是瞄准“推理时代最省成本”的目标全力冲刺。十年磨一剑，谷歌靠的不是宏大叙事，而是始终如一的成本精算。极简脉动阵列设计舍弃通用性，只为极致能效。这种“芯片-云-模型-应用”全栈自研模式，筑起 rivals 难以复制的生态护城河，也让谷歌手握定义下一代AI基础设施的话语权。