隨著Gemini 3的橫空出世，谷歌TPU從幕后走到臺前。英偉達GPU的霸主地位已然有被撼動跡象。
谷歌云內部高管透露 ，擴大TPU的市場采用率 ，有望幫助公司搶占英偉達年收入份額的10% 。緊接著，市場便傳出“谷歌加緊向客戶推銷TPU”“Meta擬斥資數十億美元購買TPU ”等一系列消息 。大摩分析師大膽預測 ，2027年谷歌TPU外銷量將達到100萬顆。
另一邊 ，投資者紛紛用腳投票，表達了對英偉達GPU市場遭遇侵蝕的擔憂 。英偉達官方發布緊急聲明 ，強調自家產品比ASIC擁有更高的性能、更強的通用性以及更好的可替代性 。
從閉關修煉的隱世高手 ，到如今直通AI芯片的決賽圈，谷歌TPU的起源還要從12年前的那場“算力焦慮 ”說起。
▌深度學習的最優解
2013年 ，深度學習在谷歌內部的應用開始不斷擴散 ，后臺模型的復雜度和算力消耗規模逐漸呈指數級增長 。谷歌首席科學家Jeff Dean通過計算發現，若1億安卓用戶每天使用3分鐘語音轉文字服務 ，則消耗的算力竟高達谷歌所有數據中心總算力的兩倍不止 。
堆砌GPU以獲取算力固然是符合直覺的選項 ，但由于“馮·諾依曼瓶頸”的存在，導致諸如CPU和GPU等計算單元在處理深度學習中大規模矩陣乘法等特定任務時效率低下。相比之下，自研ASIC加速器可為機器學習任務定制架構 ，能將深度神經網絡推理的總體能效降至原來的十分之一 ，長期來看成本更為可觀 。
于是在2013年底，谷歌正式啟動了初代TPU項目 。據報道 ，當時谷歌內部有三個團隊投身于ASIC的研發工作 ，包括 Google Brain 、DeepMind以及專注數據中心定制硬件開發的部門。后者的TPU最終獲選，其關鍵成員具備多年的芯片架構設計經驗 。如Jonathan Ross曾參與AMD的Zen架構設計 ，并于后來創立了AI芯片設計公司Groq 。
谷歌團隊進展迅速 ，距立項僅過去15個月，便完成了初代TPU的設計 、驗證、制造 ，乃至在數據中心的部署。項目牽頭人Norm Jouppi如此描述當時情景：“我們的芯片設計速度非常快 ，在沒有修正錯誤或更改掩膜的情況下便已開始出貨芯片。 ”
2016年，TPU迎來了它的首個“破圈時刻 ”：人工智能圍棋程序AlphaGo擊敗了世界圍棋冠軍李世石 ，引發了人們對AI的廣泛關注 。當時AlphaGo背后正是初代TPU在提供算力支持 。
研發上 ，重大的轉折發生在2017年。這一年，谷歌團隊在《Attention Is All You Need》中介紹了Transformer——一種基于注意力機制的全新深度學習架構 。其計算特性與TPU設計高度適配，最終推動 TPU的戰略地位從單一AI加速芯片升級為谷歌的AI基礎設施底座 。值此背景下 ，TPU v2應運而生。
同樣在這一年 ，谷歌宣布免費開放 1000 臺 Cloud TPU 供開發者和研究人員使用，進一步鞏固了TPU 作為AI 基礎設施底座的地位 。往后的日子里 ，谷歌引入了大規模液冷技術 ，將4096顆芯片組成超節點，并利用自研的環形拓撲網絡實現近乎無損的跨芯片通信 。在各路“外掛”的加持下 ，TPU朝著更強的性能一路狂飆。
而在技術之外 ，谷歌也毫不慳吝地將TPU引進廣告系統 、搜索核心排序等賺錢產品線 。在2024年的應用開發與基礎設施峰會上，谷歌公開表示 ，TPU V6及后續版本的目標是成為“推理時代最省錢的商業引擎 ” 。
往后的故事逐漸為人所熟知 ，隨著TPU v7被投入人工智能訓練，當今公認的最強多模態模型Gemini 3橫空出世。谷歌也搖身一變 ，從算力芯片領域的追隨者一躍成為市場眼中的AI新王 。人們不禁好奇 ，十年磨一芯，谷歌究竟做對了什么？
▌難以復制的生態護城河
回顧谷歌的造芯故事，里面沒有通往AGI的宏大愿景 ，也沒有遵循Scaling Law的絕對指引 ，而是始終緊扣一項更符合商業邏輯，也更顯務實的指標——成本 。
如果深究 ，則TPU的歷史可以一直追溯到2006年 ，那時谷歌便開始考慮為神經網絡構建ASIC的可能性。只不過由于當時互聯網正處于爆發前夜，谷歌數據中心的GPU算力仍有大量冗余 ，相關需求并不迫切 ，因此并未透支額外成本來實際推進這一計劃。
這種“量體裁衣 ”的理念甚至體現在TPU的設計架構本身 。與GPU不同，TPU采用極簡的“脈動陣列”架構 ，這雖然付出了放棄硬件通用性的代價 ，但也意味著能夠剝離掉一切無關硬件，從而保證在最小單位追求深度學習的最大效率 。
現如今 ，這種設計架構顯然為谷歌帶來了遠超“節省成本 ”的回報 ，即與其他頂尖AI廠商掰手腕的資本。
更重要的意義在于，與其他廠商嚴重依賴外部算力和云設施不同，谷歌以TPU為底座的垂直整合路線 ，構建出了“芯片-云-模型-應用 ”的全棧AI能力鏈條 。正如券商分析師們所言 ，這令其形成了難以復制的生態護城河，也贏得了定義未來AI基礎設施的入場券 。
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