谷歌TPU主导的“谷歌链”正在引领市场动向

TradingKey - 近期，席卷市场的人工智能（AI）交易担忧，对英伟达（NVIDIA）构成了沉重打击。 这家公司原本是投资者对AI的象征，如今却成为市场回调的重灾区。与此同时，谷歌却逆势而行。凭借其 TPU 的关键进展，谷歌母公司 Alphabet 股价持续上涨，被投资者视为英伟达 GPU 为数不多的可替代方案之一。截至本月，Alphabet 涨幅达到 15%，而英伟达股价则下跌了 12%。

谷歌Gemini 3 所依赖的自研芯片业务，正成为新一轮估值重塑的催化剂——投资者甚至开始押注 Alphabet 有望超越苹果，成为全球第二大公司。

不用英伟达，Gemini 3 是如何训练出来的？

Gemini 3 的训练完全基于谷歌最新一代 TPU 超级计算集群。该模型使用的是谷歌第七代 TPU——“铁木（Ironwood）” 架构，整体算力较上一代提升近 10 倍。单个集群可连接上万颗芯片，每块 TPU 采用三维网格连接，能高效分配与聚合海量数据，从根本上缓解算力瓶颈。

更值得注意的是，Ironwood 引入了最先进的光互联技术（OCS 光交换机），芯片间通过光信号直接通信，无需反复“光—电—光”转换，使得在大规模 AI 任务中数据传输更快、能耗更低、模型训练更不易“卡壳”。

简单来说，Gemini 3 并不是前代模型的微调升级，而是一个完全“从零训练”的大模型系统。它构建在全新的硬件架构之上，重新设计了模型结构与训练流程，实现了多模态理解、更长上下文窗口以及更强的推理能力。

为什么投资者对谷歌 TPU 寄予厚望？

谷歌 TPU 在两个关键层面上完成了升级。

一，技术架构层面。 Gemini 3 使用“Mixture‑of‑Experts”（专家混合）机制，不再依靠单个大模型完成所有任务，而是让众多“专家模型”分工协作。每个句子、问题或任务都会被分配给最合适的“专家”处理。 这让模型在算力有限时依然高效聪明，同时能同时理解文字、图片、语音、视频等多模态信息，输出更贴近真实世界的理解。

二，训练流程层面。 Gemini 3 在训练阶段采用三步策略： 1） 初步学习阶段 — 通过大量多模态信息，让 AI 预测下一个词或内容，从而掌握世界常识； 2️）专项强化阶段 — 用人类设计的问题（对话、问答、推理等）反复训练，使模型学会拆解复杂任务； 3）反馈强化学习（RLHF）阶段 — 让人类与 AI 共同为答案评分，持续改进，让模型在逻辑推理、数学证明等高难问题上不断进步。

“谷歌链”：联通 TPU 与 OCS 的关键

这里必须提到 OCS 光交换技术。它是 Google TPU 架构中最关键的突破之一，同时也是“Google 链”（TPU + OCS 深度融合系统）的技术核心。

随着 AI 模型和数据中心规模呈指数级扩张，需要协调上万块芯片与服务器协同计算。传统电信号互联方案带来传输迟滞、能耗高、布线复杂的问题，直接推升建设成本。

“进阶版”的 CPO （光学共封装）方案通过把光引擎与交换芯片集成在同一基板上，提高了电‑光信号转换效率。 而 OCS 进一步突破，通过光信号直接连接芯片和机架，取消频繁的“光‑电‑光”转换，显著降低了能耗和延迟。

据 SemiAnalysis 报告显示，谷歌 OCS 定制网络实现：网络吞吐量提升 30%，功耗降低 40%，数据流完成时间缩短 10%，网络宕机时间减少 50 倍，资本支出成本减少 30%。

这就是所谓的“Google 链”——由 TPU 与 OCS 技术深度耦合构成的高效计算网络体系。

谷歌与博通：AI 硬件产业链的赢家

谷歌 AI 已经围绕 芯片（TPU）—网络（OCS）—模型（Gemini）—应用（云计算/搜索/广告） 构筑起全栈护城河。

其中，谷歌 TPU 核心与定制 ASIC 芯片由 博通 （Broadcom） 深度合作开发。博通不仅参与设计，还提供 SerDes 接口 IP、高速互联芯片及部分系统交换芯片。 随着 “Ironwood” TPU 大规模商用落地，博通 ASIC 业务收入显著增长。

Celestica 作为北美主力 ODM/EMS 厂商，负责 TPU AI 服务器主板与机架的系统集成、装配与测试，承担谷歌 AI 硬件部署的“最后一公里”。 Lumentum 则专注于光收发器与 OCS 光交换机，是谷歌 AI 集群“阿波罗”光网络系统的主要供应商之一。

这一整条“谷歌链生态”也迅速映射到股价上——自 Gemini 3 发布以来，Alphabet 连日大涨；消息称 Meta 也将与其合作后，涨势再度放大。与此同时，博通（AVGO）、Celestica （CLS）、Lumentum Holdings （LITE） 等均受益于与 Alphabet 合作，股价实现两位数涨幅。

英伟达慌了

面对市场焦虑，英伟达选择出面回应。 周四，该公司通过 X 平台发布声明称：“我们为谷歌的成功感到高兴，并计划继续为这家科技巨头提供芯片。” 不过紧接着补充强调：

“英伟达依然领先行业一代，是目前唯一能运行所有 AI 模型、覆盖所有算力场景的平台。”

这已经不是英伟达第一次主动“安抚市场”。此前，知名投资人 Michael Burry 把 AI 热潮比作 90 年代末的互联网泡沫，并将英伟达类比为当年泡沫破裂后股价暴跌的 Cisco。

上周末，英伟达罕见向分析师分发了一份长达七页的备忘录，对“泡沫论”正面回应，从算力、软件和生态三个角度逐条反驳 Burry 的观点。 但从市场反应看，这份回应并未成功。分析师评价称，这样一家巨头在非财报期急于回应质疑，恰恰“暴露了底气不足”。

换句话说，英伟达此番“进退失据”，反而触动了市场原本就潜藏的恐惧。

结论

可以确定的是，短期内英伟达仍然稳居 AI 算力之王的位置。 但从更长远看，产业需求可能并非“非此即彼”——未来，定制 ASIC 与 GPU 或将共存，形成互补关系。

毕竟，AI 算力需求的增长并不会因为技术路线变化而停止。谁能在效率、成本与生态之间找到平衡，谁就能继续定义下一个时代。