谷歌殺瘋了！百萬TPU訂單落地，市值暴漲萬億

哈嘍，大家好，今天小睿這篇評論，主要來分析一下沉睡的谷歌，這次真醒了！不僅讓OpenAI坐立難安，現在還敢伸手搶英偉達的飯碗，這兩個月的谷歌，勢頭簡直擋都擋不住。

11月下旬那一周，谷歌的好消息就沒斷過。有消息說Meta要花數十億美元買谷歌的TPU芯片，消息一出，英偉達股價直接跌了近7%，谷歌母公司Alphabet市值當天就漲了數百億美元。

沒過幾天，股價接著漲，市值都快摸到4萬億美元了。從10月中旬到現在，這公司市值硬生生漲了近1萬億美元。

這波暴漲不是空穴來風，底氣全在Gemini 3模型上。這款模型在LMArena等主流AI排行榜上穩坐前排，推理、編程這些硬實力都得到了業內認可。

要知道，過去兩年里，谷歌“掉隊”的聲音就沒停過。2022年底ChatGPT橫空出世后，就算谷歌是Transformer技術的發明者，也只能看著OpenAI把技術商業化引爆市場。當時谷歌匆忙推出的Bard，在ChatGPT面前更像個追趕者。

現在能翻身，靠的是谷歌CEO皮查伊反復強調的“全棧式AI策略”。這話真不是吹的，谷歌從AI應用到底層模型，再到云計算和自研芯片，全鏈條都攥在自己手里。

就說大家常用的NotebookLM筆記工具，還有火出圈的Nano Banana，都是谷歌自己的AI應用。反觀OpenAI，再強也得靠微軟的云服務和英偉達的芯片。

最關鍵的王牌就是TPU芯片。谷歌從2015年就開始自己用，最初是給搜索引擎提速。十年時間迭代到第七代“Ironwood”，早就從只能做推理的芯片，變成能扛大規模訓練任務的利器。谷歌所有Gemini模型都靠TPU訓練，這實力不用多說。

以前TPU只供谷歌內部用，現在Gemini火了，谷歌終于舍得往外推了。今年10月，AI公司Anthropic直接宣布要用上100萬顆TPU，這筆交易價值數百億美元。

Anthropic用這些TPU訓練Claude 3模型時，發現訓練效率比用傳統GPU提升了20%，這也是他們下定決心合作的關鍵。

除了Anthropic，Ilya Sutskever創辦的Safe Superintelligence、Salesforce這些公司也成了TPU的客戶。其中最重磅的就是Meta的潛在訂單，要是成了，就是TPU最大的一筆外部生意。

谷歌今年還推出了TPU@Premises計劃，允許客戶把TPU裝在自己的數據中心里，高盛這些對數據安全要求極高的金融機構，已經開始試用這套方案。

對谷歌云來說，TPU就是破局的關鍵，第三季度谷歌云收入152億美元，同比增長34%，但始終排在微軟和亞馬遜AWS后面。要是能靠TPU拉來更多大客戶，不僅能增收入，還能提升行業地位。

谷歌云內部甚至有個目標，要搶下英偉達10%的年收入，按英偉達2025年490億美元的AI相關收入算，這就是近50億美元的生意，比現在TPU的業務規模還大。

谷歌還有個別人比不了的優勢，就是數據。搜索引擎、Android手機、YouTube每天產生的海量數據，全是訓練AI的好素材，而且谷歌不用像其他公司那樣花錢買，這成本優勢誰能比？

但谷歌想穩贏還早得很，麻煩事不少，先看消費者市場，Gemini還差著一截。谷歌說Gemini有6.5億用戶，可OpenAI的ChatGPT每周就有8億用戶。Sensor Tower的數據顯示，10月Gemini下載量7300萬次，ChatGPT是9300萬次，差距很明顯。

TPU的商業化更是難題重重。雖然有了本地部署計劃，畢竟這還是新項目，大部分開發者只能通過谷歌云租用。而且用了TPU，就得綁定谷歌的軟件體系，想換平臺成本極高。英偉達的GPU就不一樣了，隨便哪個云平臺都能用，開發者換起來毫無壓力。

Meta就算真要合作，也沒那么容易切換。Meta現在有龐大的GPU集群，TPU的環形網絡拓撲和GPU集群架構完全不同。

就算Meta的PyTorch框架能在TPU上用，也得通過轉換層，性能會打折扣，開發難度也直線上升。有消息說Meta最早2027年才會把TPU集成到數據中心，短期內根本換不了。

之前聽說OpenAI要用水冷式TPU，英偉達立馬砸出1000億美元投資，換來了OpenAI用下一代GPU的承諾。Anthropic和谷歌合作后，英偉達又投了數十億美元，還聯合微軟給Anthropic提供300億美元的Azure計算容量，硬生生把客戶留住。

谷歌的翻身仗打得漂亮，但TPU想撼動英偉達的地位，還有很長的路要走。AI芯片這場大戰，才剛剛進入白熱化階段。