Benny 
2025年，一則關於Meta計劃大規模採購Google TPU的消息震驚AI產業界，英偉達股價應聲大跌，Google則逆勢大升。市場不禁疑問？Google TPU是否將取代英偉達GPU，成為AI算力新霸主？
真相真的如此簡單？
TPU確實能撼動英偉達的地位，卻永遠無法完全取代。這場競爭是生態、時機與戰略的深度較量。
Google TPU的核心優勢
與英偉達GPU追求通用性不同，TPU從2012年設計之初就專注於大規模矩陣，這正是AI大模型計算的核心。通過放棄圖形渲染等通用功能，TPU在特定場景下實現了極致的能效比和性能表現。實際數據顯示，在超大模型訓練任務中，TPU v5p的token成本定價低於英偉達GPU，這為Google Cloud帶來了顯著的市場競爭力。
Google超強的互聯技術
Google TPU採用獨特的光路交換技術，用光互聯將成千上萬顆TPU動態編織在一起。最新TPU v5p單個Pod可容納8960顆芯片，並能擴展至數萬卡的超級集群。相比英偉達的電互聯方案，光互聯在超大規模並行訓練中展現出更高的帶寬利用率和靈活性，且布線極其整潔，大幅降低了維護複雜性。
完整的軟硬一體生態
Google有XLA編譯器及JAX框架，可以將計算圖直接編譯為TPU機器碼，最大化硬件性能。與此同時，採用函數式編程，在超大規模並行計算中具有先天優勢。不僅Google自家Gemini系列模型完全基於TPU訓練，連Apple在訓練Apple Intelligence基礎模型時也選擇了TPU v4和v5p集群
TPU的劣勢 CUDA難取代
CUDA生態經過20年更新完善，已成為AI開發的操作系統級標準。PyTorch對CUDA的原生支持使得開發者只需幾行Python代碼就能調用底層算力。TPU生態要求開發者從零擁抱JAX/XLA，遷移成本極高。除了大型開發企業，中小型初創公司沒有財才完成這種工作，繼續使用NVDA的CUDA。
現有PyTorch+CUDA項目需要重寫底層代碼，好大可能兼容性問題頻發，模型訓練可能因數值溢出或系統崩潰而失敗。一次全量模型訓練耗時數月、成本千萬美元，試錯成本企業難以承受。
Google TPU的客戶極其有限
Amazon、Microsoft是Google Cloud的競爭對手，絕不可能採用TPU，會開發自家的ASIC晶片。OpenAI是Google的頭號宿敵，xAI與Google積怨已久。Meta雖有採購意向，但作為Google廣告業務的直接對手，且正在開發自研芯片MTIA，不太可能全面依賴Google。
目前主要客戶僅剩Anthropic（Google是大金主）和大學及科研機構。
TPU將成為英偉達的議價籌碼
Google TPU在超大模型訓練這一垂直領域成為唯一能與英偉達交手的，預期10%-15%市占率。TPU的存在將迫使英偉達降低其75%的驚人利潤率，成為Meta等其他企業議價籌碼。
小結
Google TPU與英偉達GPU的關係，不是零和博弈，好大機會互補共生。Google TPU的崛起是AI算力市場走向成熟的重要標誌。Meta也沒有可能全面依賴Google。
未來十年，英偉達繼續統治通用場景，TPU在超大模型專用領域佔據一席之地，其他自研芯片則在特定應用場景發揮作用。
