在AI算力领域，英伟达似乎是那个不可一世的霸主。但在聚光灯之外，科技巨头谷歌正在用一种更为隐秘却极具破坏力的方式，重新定义AI芯片的战争规则。

　　如果你以为这只是谷歌为了省钱搞的“备胎”，那就大错特错了。根据最新披露的深度资料，谷歌最新的TPU v7不仅在显存容量上追平了英伟达的B200，更在能效比上实现了对GPU的降维打击。甚至连黄仁勋本人也曾暗示，在ASIC领域，谷歌TPU是一个“特殊的存在”。

　　从TPU v6 到最新曝光的 TPU v7 ，谷歌不仅是在造芯，更是在为即将到来的“AI推理时代”构建一道几乎不可逾越的护城河。

　　缘起：一场“被迫”的生存自救

　　TPU的故事并非始于芯片制造的突破，而是始于一道令谷歌高层惊出一身冷汗的数学题。

　　2013年，Jeff Dean与Google Brain团队进行了一次推演：如果每一位Android用户每天只使用3分钟的语音，谷歌就需要将全球数据中心的容量翻倍才能应对算力负载。

　　当时的谷歌依赖通用的CPU和GPU，但这些芯片对于深度学习中海量的矩阵乘法运算来说，效率太低了。如果沿用旧硬件扩张，财务和物流成本将是一场噩梦。

　　于是，谷歌决定走一条从未走过的路：为TensorFlow神经网络量身定制一款ASIC芯片。

　　这个项目进展神速，从设计概念到数据中心部署仅用了15个月。2015年，在外界还一无所知时，TPU就已经在默默支撑谷歌地图、照片和翻译等核心业务了。

　　架构之争：甩掉“包袱”，让数据像血液一样流动

　　为什么TPU的能效能吊打GPU？这要从底层架构说起。

　　GPU是为图形处理设计的“通用”并行处理器，为了处理从游戏纹理到科学模拟的各种任务，它背负了沉重的“架构包袱”——比如复杂的缓存、分支预测和线程管理，这些都消耗了大量的芯片面积和能耗。

　　而TPU则极其“极简主义”。它剥离了光栅化、纹理映射等所有无关硬件，采用了一种独特的“脉动阵列”架构。

　　在传统GPU中，每次计算都需要在内存和计算单元之间搬运数据，形成了著名的“冯·诺依曼瓶颈”。而在TPU的脉动阵列中，数据像血液流过心脏一样流过芯片。这大幅减少了对HBM的读写次数，让芯片把时间花在计算上，而不是等待数据上。

　　这种设计让TPU在“每焦耳运算量”上拥有碾压级的优势。

　　虽然谷歌对性能数据一向讳莫如深，但根据Semianalysis和内部透露的数据，谷歌最新的TPU v7 展现出了惊人的代际跨越。

　　在互联技术上，谷歌使用了光路交换机和3D环面网络。

　　与英伟达的InfiniBand相比，OCS极其节省成本和功耗，因为它消除了光电转换。虽然牺牲了一定的灵活性，但在处理特定AI任务时，配合谷歌的编译器，其效率无人能敌。

　　更值得注意的是能效。谷歌在Hot Chips 2025上透露，v7的每瓦性能比v6e提升了100%。有前谷歌高管直言：“针对特定应用，TPU能提供比GPU高出1.4倍的每美元性能。”对于动态模型训练，TPU的速度甚至是GPU的5倍。

　　逃离“英伟达税”，重回高毛利时代

　　对于投资者和云厂商而言，TPU最大的价值不仅仅是快，而是利润率。

　　在AI时代，云巨头们面临着从“寡头垄断”向“大宗商品化”的滑坡。因为必须采购英伟达的GPU，高达75%的毛利被英伟达拿走了，云厂商的AI业务毛利从传统的50-70%骤降至20-35%，甚至更像是一个收过路费的“公用事业公司”。

　　如何回到高毛利时代？自研ASIC是唯一的解药。

　　谷歌通过掌控TPU的全栈设计，成功绕开了“英伟达税”。与此同时，Broadcom的毛利远低于英伟达，这让谷歌能够将算力成本压到极致。

　　一位客户在使用对比后坦言：

　　如果我用8张H100，对比使用一个v5e Pod，后者的每美元性能不仅更高，而且随着谷歌推出新一代TPU，旧款不仅不会淘汰，反而会变得极其便宜。有时候如果愿意多等几天训练时间，成本甚至能降到原来的五分之一。

　　尽管TPU面临着生态系统和多云部署的挑战，但随着AI工作负载从“训练”向“推理”转移，CUDA的重要性在降低。

　　谷歌在超大规模计算厂商中的芯片霸权无人能及，TPU v7在性能上足以与Nvidia Blackwell处于同一梯队。

　　在AI算力这场万亿美金的博弈中，英伟达虽然领跑，但手握TPU利剑的谷歌，或许是唯一一个能完全掌握自己命运的玩家。