哈喽大家好，今天小无带大家聊聊AI芯片圈的一场大戏。
最近科技圈都在聊，谷歌的TPU能不能干翻英伟达，成为AI芯片圈的新老大。我寻思着，这事儿纯属想多了，俩芯片根本不在一个赛道上，就像特种部队再能打，也替代不了常规部队守疆土一样。
纯属赛道错配
先说说英伟达，人家的增长全靠三驾马车，每一辆都踩在刚需上。第一驾是高端AI训练，别以为模型预训练完就没事了，后续的后训练才是重头戏。
纯大数据练出来的模型容易说胡话，也就是“幻觉”，必须靠专家判断不断修正，模型越复杂，后训练的需求就越大。
第二驾是复杂推理，像OpenAI的o1、谷歌自己的Gemini3Pro这些聪明的大模型，处理个复杂任务得反复琢磨验证，工作量堪比小型训练，这活儿目前还得靠英伟达显卡扛。
第三驾更狠，是物理AI，自动驾驶、机器人这些领域天天产生新数据，需求比全球现有知识总和还多，英伟达自然能分到一大杯羹。
再看谷歌的TPU，增长全靠两条腿走路。一条是自己用，搜索引擎、YouTube、广告推荐、Gemini大模型这些核心业务，都得靠TPU撑着；
另一条是对外出租，通过谷歌云给Meta这种大客户用，帮他们缓解英伟达显卡缺货、涨价的压力。说白了，英伟达是做全行业生意的“万金油”，TPU就是谷歌的“专属定制款”，俩人行当都不一样，谈何竞争？
谷歌博通的拉扯战
比起和英伟达的“伪竞争”，谷歌和博通的合作才叫真·相爱相杀，谷歌为啥非得找博通合作？
因为博通的芯片高速互联技术太关键了，没有这技术，TPU根本没法实现大规模并行计算，支撑不了大模型运算。
但合作归合作，成本账得算明白。博通接TPU的活儿，毛利率能飙到70%，相当于躺着赚谷歌的钱，谷歌自然不甘心被薅羊毛，这时候联发科跳了出来，说30%多的毛利率就愿意干，一下就成了谷歌制衡博通的王牌。
不过谷歌也不傻，早就防着博通一手。核心的芯片顶层架构自己攥着，给博通的只是编译后的门级网表，就算博通知道1亿个晶体管怎么连，也反推不出核心逻辑。
现在TPU出货量涨了，谷歌又让博通把部分活儿分给联发科，博通因为要接Meta和OpenAI的大单，也乐意顺水推舟。这种“既用你又防你，还找个备胎压价”的操作，不得不说，谷歌玩得是真精明。
而且这套路不是谷歌独有，Meta也跟博通合作，微软找了Marvell，都是找强者合作、找次强者制衡的路子。
三重死结拦路
就算谷歌想让TPU走出自己的小圈子，扩大市场，也有三道坎根本迈不过去。首当其冲的是硬件门槛，英伟达显卡是标准件，买回去插戴尔、惠普服务器就能用，适配全球绝大多数数据中心。
但TPU是整套系统，得用谷歌独有的48V供电、液冷管道和ICI光互联网络，客户要想用，就得把现有数据中心全推倒重建，这成本谁扛得住？
更要命的是软件生态的问题。全球90%的AI开发者都习惯了PyTorch+CUDA的动态图模式，而TPU强制要求用静态图的XLA模式，还得自己重写底层代码，这学习成本和时间成本，普通企业和开发者根本承受不起。
最致命的还是谷歌内部的矛盾，Cloud团队想卖TPU赚钱，Gemini团队却想独占算力保持优势，俩团队吵来吵去，让谷歌在TPU外售问题上始终犹豫不决。
接下来12月11日博通发Q3财报，说不定会披露更多TPU的消息，但大概率改变不了基本格局。
要我说，TPU最好的归宿还是聚焦谷歌自己的生态，靠云服务出租赚点钱就行，别想着去抢英伟达的地盘。科技巨头的博弈，终究是怎么划算怎么来，硬拼不擅长的领域，纯属自讨苦吃。
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