原创 中国应放弃英伟达?谷歌等如何降低英伟达依赖
创始人
2025-09-18 19:04:27

最近,

这一战,谷歌准备了十年。

英伟达30~50倍投资回报率,每投资1亿美元可带来50亿美元收益。

英伟达AI芯片一家独大的局面下,科技巨头们也希望芯片供应更加多元化。

谷歌始于10年前的AI硬件布局,开始到了收获的时间。

中国应开发专为大语言模型训练定制的新型处理器,而非继续依赖原本针对图形处理设计的 GPU 架构。

……

谷歌开始对外出售TPU了!英伟达靠着高性能GPU,如同掌握了AI世界的“水电煤”,但风水轮流转,一家独大、一卡难求,谷歌、Meta、亚马逊不甘只做英伟达的客户,开始高调亮出自研AI芯片,这个时候,GPU和ASIC成了AI世界新的硬通货,最近谷歌的第七代TPU,代号“Ironwood”成为头号热门。本期《AI料王半月谈》,看@半导体产业纵横,@芯东西,拆解芯片底层谁能笑到最后?

1、谷歌的TPU等了十年?

@半导体产业纵横:早在2006年谷歌的内部就讨论过在自家的数据中心中部署GPU、FPGA或ASIC的可能性。不过当时只有少数应用程序能够在这些特殊硬件上运行,而谷歌大型数据中心的过剩算力也完全够用,所以部署特殊硬件的计划被搁置。

到了2013年,谷歌的研究人员发现如果每天使用语音搜索并通过深度神经网络进行3分钟的语音识别,那么当时谷歌的数据中心需要双倍的算力才能满足日益增长的计算需求。而如果仅通过扩大数据中心规模来满足算力需求,不但耗时而且成本高昂。于是,在这个背景下,谷歌开始了TPU的设计。

2、谁在争抢TPU?

@半导体产业纵横:AI独角兽Anthropic最近在招聘TPU内核工程师;马斯克旗下的xAI也对采购TPU表现出兴趣。这一切都说明了业界对于TPU的认可。而谷歌自身也有意在公司内部进行从英伟达GPU到自研TPU的迭代。谷歌的对外战略,就是对那些使用英伟达芯片的数据中心供应TPU。

3、TPU真能打赢GPU?

@半导体产业纵横:2025年谷歌TPU的全年出货量预计为250万片。第七代Ironwood是谷歌迄今为止性能最强、能效最高且最节能的TPU芯片。适用于复杂的推理任务如大型语言模型和混合专家模型。事实上,Ironwood的整体性能已经十分接近英伟达B200,甚至在一些方面还有所超越。

@芯东西:英伟达发布新GPU,是专为长上下文推理和视频生成应用设计的新型专用GPU,与英伟达GB300 NVL72系统相比,这款专用GPU还提供了3倍更快的注意力机制,从而提升了AI模型处理更长上下文序列的能力,而且速度不会降低。

4、英伟达生态链和谷歌军火库,谁更猛?

@半导体产业纵横:当然英伟达的统治力不仅在于其硬件性能,更在于整个CUDA生态。谷歌深知这一点,因此,它也构建了JAX这样的,能在TPU上运行的高性能计算Python库。谷歌发布了模型流水线解决方案“Pathway”,有了的一整个“军火库“,谷歌终于可以和英伟达掰掰手腕了。

@芯东西:RubinCPX和NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX平台中的英伟达Vera CPU和Rubin GPU协同工作,进行生成阶段处理,形成一个完整的高性能分解式服务解决方案;还和英伟达旗舰GPU搭配用,在计算密集型长上下文阶段实现专业的加速,并将该专用GPU无缝集成到分解式基础架构中。

TPU性能对比

5、万亿市场规模,全球去英伟达化?

@芯东西:英伟达的业绩一直处于高速增长状态,已经持续了整整2年。全球AI算力需求仍在不断扩张,英伟达成为这一市场中的最大赢家。然而,英伟达也需要回应贸易政策等不确定因素,对其业绩和市场预期带来的负面影响。

@半导体产业纵横:对谷歌TPU的积极接受,反映出越来越多的公司想摆脱英伟达一卡难求的困境,寻求更高的性价比和更多元、稳定的供应链。借此机会挑战英伟达的不只有谷歌一家公司。Meta将推首款ASIC芯片MTIA T-V1,微软、亚马逊同样有自研的ASIC芯片,正在对这片被GPU霸占的市场虎视眈眈。无论是万亿美元的市场规模,还是未来AI时代硬件结构的定义权,都值得几大巨头为之疯狂。这一战,谁都有不能输的理由。

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