這一戰，谷歌準備了十年

哈姆郎 · 2025-09-15T14:10:48Z

AI 運算市場規模是一個萬億美元的市場，足以容納多個巨頭。個人仍傾向繼續持有。文章來源：半導體產業縱橫，作者：俊熹 https://m.ofweek.com/ai/2025-09/ART-201717-8500-30670699.html Google 和 Nvidia 的 AI 晶片大戰這篇文章探討了 Google 和 Nvidia 在 AI 運算市場的競爭，以下是重點整理： 1.Google 進軍 AI 晶片市場： Google 出售 TPU：Google 開始向外部雲端服務商出售自家的 AI 處理器 TPU（Tensor Processing Unit），試圖打破 Nvidia 在市場上的主導地位。此舉已造成影響，例如花旗銀行因競爭加劇將 Nvidia 的目標股價下調。 TPU 的優勢：專為 AI 而生：TPU 是一種 ASIC 晶片，專門針對 AI 運算設計，尤其擅長矩陣乘法，具備高運算吞吐量和卓越的能源效率。高性價比：TPU 的算力成本約為使用 GPU 的 1/5，能耗比也優於同代 GPU。 TPU 發展歷程： 2015-2017 (v1-v3)：從專為推理任務設計，逐步擴展至支援模型訓練，並建立大型 TPU Pod 系統。 2020s (v4-v6)：引入光學電路交換技術（OCS）提升容錯與效率，並分化出高性能 (p) 與高效能 (e) 系列，以滿足不同應用場景。 2025 (Ironwood)：發表第七代 TPU，整體性能接近甚至超越 Nvidia 的 B200，且在能效上有顯著優勢。 2.Google 的生態系策略軟體生態：Google 建立了JAX等高效能運算函式庫，並提供 Pathway模型流水線解決方案，方便外部開發者在 TPU 上訓練大型語言模型。積極拓展市場：Google 正在推動內部從 Nvidia GPU 轉向自研 TPU，同時向外部夥伴提供 TPU，甚至提供財務擔保來確保合作。有報告指出，TPU 受到業界看好，許多 AI 實驗室和獨角獸公司（如 Anthropic 和 xAI）對其表現出興趣。 3.市場競爭格局 ASIC 挑戰 GPU：文章預測，到 2026 年，ASIC 晶片的總出貨量可能首次超過 GPU，這顯示越來越多公司尋求擺脫對 Nvidia 的單一依賴，追求更高的性價比和多元供應鏈。其他挑戰者：除了 Google，Meta、微軟和 Amazon等科技巨頭也在研發自家的 ASIC 晶片，試圖搶佔 AI 運算市場。 Nvidia 的反擊： Nvidia 推出NVLink Fusion，允許其 GPU 與第三方晶片混合使用，打破硬體生態壁壘。 Nvidia 高層強調自家 GPU 仍具備更高的性價比優勢。