英伟达新一代Blackwell芯片及其后续产品将在明年重塑AI训练的成本结构，有望终结谷歌TPU在成本上的优势。

　　12月9日，科技投资大佬Gavin Baker接受播客时表示，谷歌凭借TPU芯片在AI训练领域占据了低成本优势。

　　Baker指出，在半导体时代，谷歌TPU芯片相当于拥有四代喷气式战斗机，而英伟达的Hopper芯片还停留在二战时代的P-51野马水平。这种成本优势使谷歌能够以负30%的利润率运营AI业务，有效抽干AI生态系统的经济氧气。

　　但Baker强调随着英伟达Blackwell芯片集群在2026年初开始投入训练使用，以及更易部署的GB300芯片随后上市，这一局面即将逆转。一旦谷歌失去成本优势，可能重塑AI产业的竞争格局和经济模型。

　　Blackwell的复杂转型造就谷歌窗口期

　　Blackwell的延迟部署为谷歌创造了意外的优势窗口。

　　Baker认为，从Hopper到Blackwell的过渡是科技史上最复杂的产品转型之一：数据中心机架重量从约1000磅增至3000磅，功耗从30千瓦跃升至130千瓦，冷却方式从风冷转为液冷。Baker形象地比喻：

　　这就像要使用新iPhone，你必须将家中所有插座改为220伏，安装特斯拉电池墙、备用发电机、太阳能板和全屋加湿系统，还要加固地板。

　　正因为这些技术挑战，谷歌利用已成熟部署的TPU v6和v7，确立了其低成本的运营方式。然而，Baker预计这一优势即将随着Blackwell的规模化应用而终结。

　　Baker强调，Blackwell并非仅仅是性能的提升，更像是从代际的跨越。随着预训练扩展定律被Gemini 3证实依然有效，Blackwell带来的算力飞跃将极大地降低单位计算成本。

　　特别是未来上线芯片，它具有即插即用的兼容性，能够直接替换现有GB 200机架，无需额外的基础设施改造，这将极大加速大规模部署的进程，使采用该方案的企业迅速获得成本领先优势。

　　在这一进程中，XAI扮演了至关重要的破局者角色。

　　Baker认为，由于新一代芯片往往需要6到9个月的时间进行调试和软件优化才能达到最佳性能，谁能最快完成大规模集群的建设，谁就能最先释放新硬件的潜力。

　　Baker表示，xAI凭借惊人的基建速度，将成为英伟达Blackwell架构的首个真正受益者。XAI不仅将率先推出基于Blackwell训练的模型，其大规模部署还将作为行业的“探路者”，帮助英伟达解决液冷、网络协同等复杂问题。

　　一旦xAI完成这一过程，其他科技巨头将迅速跟进，届时市场上将出现一批在成本结构上优于谷歌的AI模型，打破谷歌目前的定价护城河。

　　TPU架构决策限制未来竞争力

　　谷歌在TPU开发上的保守设计选择和供应链策略，可能限制其长期竞争力。

　　虽然自研芯片在早期提供了差异化优势，但随着英伟达和AMD采取激进的“一年一迭代”策略，ASIC的研发周期正变得难以跟上GPU的进化速度。

　　Baker分析指出，谷歌在TPU研发上采用了保守设计，且依赖博通进行后端设计。

　　据估算，博通在相关业务上保持着50%至55%的毛利率，这意味着谷歌支付了巨额的“中间商差价”。

　　Baker强调，尽管谷歌试图引入中国台湾联发科以降低成本，但这种供应链的调整和保守的技术路线在未来难以与英伟达后续架构抗衡。

　　目前，除谷歌TPU和亚马逊的Trainium外，大多数自研ASIC项目正面临巨大压力。面对英伟达全栈式的快速迭代，单一功能的ASIC芯片显得越发力不从心。

　　Baker分析，随着Blackwell及其继任者Rubin的推出，通用GPU与专用ASIC之间的性能差距将显著拉大，市场天平将再次向英伟达倾斜。