谷歌TPU产能爆发，英伟达AI芯片霸主地位面临严峻挑战

摩根士丹利近期发布的一份研究报告，在AI芯片领域投下了一枚重磅炸弹。报告揭示，谷歌自研的张量处理单元（TPU）产能即将迎来前所未有的扩张，供应链的稳定性已得到根本性解决。这意味着，谷歌将有能力大规模对外销售其TPU芯片，正式从内部自用走向广阔的商用市场。

摩根士丹利大幅上调了对谷歌TPU产量的预测：预计到2027年，TPU年产量将达到500万块，2028年更将飙升至700万块。这一预测较此前分别上调了67%和120%。未来两年，谷歌计划生产的TPU总量将达到惊人的1200万块，远超过去四年790万块的总和。

这背后是巨大的商业潜力。据测算，谷歌每售出50万块TPU芯片，预计在2027年就能带来约130亿美元的营收，并推动每股收益增加0.40美元。谷歌的战略意图清晰：将TPU作为独立产品，直接销售给第三方数据中心，以此作为其谷歌云平台（GCP）业务的有力补充，全面切入价值数千亿美元的AI算力市场。

从训练到推理：AI算力市场的范式转移

长期以来，英伟达凭借其强大的GPU和CUDA生态，牢牢占据着AI模型训练市场的领导地位。训练如同一次性的“冲刺”，需要海量计算资源来“教会”模型。然而，AI产业的焦点正悄然从训练转向“推理”——即模型训练完成后的实际部署与应用阶段。

推理是一场“永无止境的马拉松”。每一次用户与ChatGPT对话、每一次Midjourney生成图像，都在消耗推理算力。其成本是持续且呈指数级增长的。数据显示，OpenAI在2024年的推理支出高达23亿美元，是其训练GPT-4成本（1.5亿美元）的15倍以上。预计到2030年，推理将消耗全球75%的AI计算资源，催生一个规模达2550亿美元的市场。

TPU的制胜之道：为推理时代量身定制的ASIC芯片

谷歌TPU之所以能成为英伟达GPU的强劲挑战者，根源在于其底层架构的差异。TPU是一种专用集成电路（ASIC），从设计之初就只为执行神经网络的核心运算——张量运算而优化。

• 极致效率：与GPU“通用但开销大”的指令解码模式不同，TPU的硬件电路直接执行固定操作，消除了大量不必要的能耗。在执行相同AI推理任务时，TPU的能效比GPU高出60-65%。
• 成本优势：在运行大语言模型（LLM）等任务时，TPU的性价比可达英伟达旗舰H100 GPU的4倍。其按需使用价格具有显著竞争力，且无需支付额外的软件授权费。
• 低延迟与高扩展性：TPU采用的脉动阵列设计确保了数据流的确定性，大幅降低了实时推理的延迟。同时，TPU Pod可通过定制互连实现近乎线性的扩展，满足超大规模数据中心的需求。

巨头的选择：行业风向标已开始转向

市场用脚投票，最能说明趋势。全球顶尖的AI公司正在用实际行动重新评估其算力基础设施：

• Midjourney：在将部分推理工作负载迁移至TPU后，其月度推理成本骤降65%，从200万美元降至70万美元。
• Anthropic：与谷歌达成价值数百亿美元的合作，计划部署高达百万量级的TPU，为其Claude模型提供算力。
• Meta：作为英伟达的最大客户之一，正就价值数十亿美元的TPU采购进行深入谈判，考虑采用“GPU训练 + TPU推理”的混合架构以优化成本。

投资者的警觉：华尔街的“撤退”信号

资本市场的嗅觉最为敏锐。包括彼得·蒂尔（Peter Thiel）旗下的基金、日本软银在内的多家顶级投资机构，已在近期大规模减持或清仓英伟达股票，涉及金额超过60亿美元。他们的担忧集中于：在推理主导的未来，英伟达高达70-80%的毛利率可能因TPU等高效专用芯片的价格竞争而受到挤压；同时，客户多元化采购的趋势，正在削弱英伟达收入的集中度和确定性。

未来格局：混合架构与生态竞争

展望未来，AI算力市场不会是非此即彼的替代，而是走向更加精细化的分工与混合部署：

• GPU：在模型训练、前沿研究、以及需要高度灵活性的复杂任务中，仍将扮演不可替代的角色。
• TPU等ASIC芯片：将在规模化、成本敏感的生产环境推理中成为主流选择。

企业的最优策略将是根据自身工作负载的特点，构建混合算力平台。例如，使用英伟达GPU进行模型研发与训练，而将成熟稳定、调用量大的模型推理服务部署在谷歌TPU上，以实现成本与性能的最佳平衡。

常见问题解答（FAQ）

问：TPU在所有AI任务上都比GPU好吗？
答：并非如此。TPU在张量密集型的推理任务上优势明显，但在需要高度灵活性的模型训练和实验性研究中，GPU凭借其通用性和成熟的CUDA生态，仍是更优选择。

问：迁移到TPU的难度和成本如何？
答：迁移通常需要将代码从PyTorch/CUDA适配到TensorFlow/JAX框架，对于大型部署，整个过程可能需要2-6个月。但对于像Midjourney这样推理成本高昂的公司，节省的成本往往能在3-4个月内覆盖迁移投入。

问：英伟达如何应对这一挑战？
答：英伟达正通过推出Blackwell等新一代针对推理优化的架构来提升竞争力。然而，由于ASIC芯片的专用性优势，TPU在纯推理场景下的成本效率领先可能仍将持续。

结论：AI算力战争的下半场已经打响，战场从“训练”转向了“推理”。谷歌TPU凭借其针对推理场景的深度定制、惊人的能效比和成本优势，正撼动英伟达一家独大的市场格局。一个由专用芯片（ASIC）主导推理、通用芯片（GPU）专注训练与创新的多元化、混合化算力时代正在加速到来。对于企业、开发者和投资者而言，理解并适应这一转变，将是把握下一个AI浪潮的关键。

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本文来源：机器之心

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/d943c607-a711-4ed5-ac98-42dff8923725