谷歌利用自研的TPU芯片，将Gemini 3的研发进度推进到GPT-5之前，迫使OpenAI进入内部紧急状态。

谷歌的 TPU 芯片在dent 测试中将 Gemini 3 的性能推向 GPT-5 的水平，从而在 AI 硬件大战中引发了一场硬重置，同时也狠狠地打击了 OpenAI 和 Nvidia。

Gemini 3 主要在谷歌的张量处理单元上运行，而非英伟达的 GPU。结果公布后，Sam Altman 指示员工将工作重心重新放在修复 ChatGPT 及其核心模型上。

此举源于OpenAI上周所称的“红色警报”时刻。与此同时，分析师表示，随着市场对自研AI芯片的需求持续增长，谷歌计划到2028年将其TPU产量提高一倍以上。

谷歌扩大芯片规模并进军外部销售领域

谷歌现在计划将TPU的使用范围扩展到其自身云平台之外。仅最近的一笔交易就向Anthropic公司交付了100万个TPU，价值数百亿美元。这笔trac令英伟达的投资者感到震惊。

问题很简单。如果谷歌向外部公司出售更多TPU，英伟达将面临数据中心需求的直接损失。

SemiAnalysis 的芯片分析师目前认为，谷歌的 TPU 在训练和运行高级人工智能系统方面与英伟达的 TPU 不相上下。摩根士丹利表示，每售出 50 万个 TPU，谷歌就能获得高达 130 亿美元的收入。

该银行还预计台积电明年将生产320万个TPU，2027年将增至500万个，2028年将增至700万个。分析师表示，2027年的增长势头现在看来比之前的预测更为tron。

谷歌的处理器主要由博通公司制造，并得到联发科的支持。该公司表示，其优势在于对单一系统中的硬件、软件和人工智能模型拥有完全的垂直整合控制。谷歌人工智能架构师兼DeepMind首席技术官Koray Kavukcuoglu表示：“最重要的是这种全栈式方法。我认为我们在这方面拥有独特的优势。”

他还表示，谷歌拥有数十亿用户的数据，这使其能够深入了解 Gemini 在搜索和 AI 概览等产品中的运作方式。

上个月，《The Information》报道称Meta曾与谷歌就购买TPU进行过谈判，受此消息影响，英伟达股价下跌。Meta拒绝置评。分析师现在表示，谷歌可能与OpenAI、埃隆·马斯克的xAI或Safe Superintelligence达成类似的供应协议，未来几年内潜在的额外收入可能超过1000亿美元。

英伟达力挽狂澜，而TPU事件的真相却愈演愈烈。

抛售潮过后，英伟达予以反击。该公司表示，其技术仍然“领先业界一代”，并且是“唯一能够运行所有人工智能模型的平台”。英伟达还表示，“我们将继续为谷歌供货”。此外，英伟达补充说，与TPU相比，其系统具有“更高的性能、更强的通用性和更强的兼容性”，而TPU则针对特定框架。

与此同时，开发者现在获得了能够简化从英伟达 CUDA 软件过渡到其他平台的工具。AI 编码工具现在可以帮助开发者比以往更快地为 TPU 系统重写工作负载。这削弱了英伟达tron的客户锁定机制之一。

TPU 的故事早在如今人工智能热潮之前就开始了。2013 年，谷歌首席科学家杰夫·迪恩 (Jeff Dean) 在语音系统深度神经网络取得突破后，发表了一次内部演讲。当时的谷歌硬件工程师乔纳森·罗斯 (Jonathan Ross) 回忆道：“第一张幻灯片是好消息，机器学习终于成功了。第二张幻灯片却是坏消息，我们负担不起。” 迪恩计算过，如果数亿用户每天与谷歌对话三分钟，数据中心的容量就需要翻一番，这将耗资数百亿美元。

罗斯于 2013 年在语音团队附近工作时，开始利用业余时间开发第一款 TPU。“我们当时大约有 15 个人一起制造了第一块芯片，”他在 2023 年 12 月说道。罗斯现在经营着人工智能芯片公司 Groq。

2016年，AlphaGo击败了围棋世界冠军李世石，这场历史性的比赛成为人工智能发展史上的一个重要里程碑。此后多年，TPU（任务处理单元）一直为谷歌的搜索、广告和YouTube系统提供支持。

谷歌过去每两年更新一次 TPU，但两年前（2023 年）将更新周期改为每年一次。

谷歌发言人表示，两方面的需求都在增长。“谷歌云平台对我们定制的TPU和英伟达GPU的需求都在增长。我们将继续支持这两项技术。”该公司表示。

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