谷歌正以全新一代AI芯片向英伟达发起挑战。据11月6日媒体报道，这家科技巨头宣布其第七代张量处理单元（TPU）Ironwood将于未来几周内正式面向公众市场开放，该芯片此前已于4月启动测试部署，标志着谷歌在定制AI芯片领域迈出关键一步。
性能突破：单集群可连接9216颗芯片
Ironwood芯片的核心优势在于其强大的扩展能力。谷歌宣称，该芯片可实现多达9216颗芯片的集群互联，彻底消除“最苛刻模型的数据传输瓶颈”，使客户能够运行当前规模最大、数据需求最密集的AI模型。这一特性直接针对英伟达GPU在大型模型训练中的性能瓶颈，为AI企业提供了新的硬件选择。
十年研发沉淀：定制硅片对抗通用GPU
与英伟达依赖图形处理单元（GPU）的路线不同，谷歌TPU属于专为AI工作负载优化的定制硅片。自2013年启动研发以来，TPU已迭代至第七代，性能较上一代提升超四倍。AI初创公司Anthropic已确认将采用多达100万颗Ironwood芯片运行其Claude大模型，印证了该芯片在高端AI应用中的竞争力。
云业务狂飙：资本支出加码至930亿美元
谷歌最新财报显示，其云业务在第三季度实现151.5亿美元收入，同比增长34%，增速介于微软Azure（40%）和亚马逊AWS（20%）之间。更引人注目的是，谷歌在2025年前九个月签署的10亿美元级云交易数量已超过前两年总和。为支撑激增的需求，谷歌将年度资本支出上限从850亿美元提升至930亿美元，其中大部分将投入AI基础设施升级。
差异化竞争：价格、效率双优势
尽管英伟达GPU仍是多数大型语言模型的首选，但谷歌TPU通过定制化设计在价格、性能和能效比上形成差异化优势。例如，Ironwood芯片针对AI训练和推理任务优化，可显著降低模型部署成本。谷歌同时宣布升级云服务套餐，通过更灵活的定价策略吸引企业客户，直面亚马逊AWS和微软Azure的竞争。
高管表态：AI需求将持续强劲
谷歌首席执行官Sundar Pichai在财报电话会议中强调：“我们看到对AI基础设施产品的巨大需求，包括基于TPU和GPU的解决方案。这是推动我们增长的关键因素之一，未来需求仍将非常强劲。”这一表态凸显谷歌对AI芯片业务的长期投入决心，也解释了其资本支出大幅增长的原因。
行业影响：定制芯片成科技巨头新战场
随着微软、亚马逊、Meta等企业纷纷加大AI基础设施投入，定制芯片已成为科技巨头竞争的新焦点。谷歌通过TPU系列芯片的持续迭代，不仅巩固了其在AI领域的技术壁垒，更为云服务市场提供了差异化解决方案。在AI算力需求持续爆发的背景下，这场由定制芯片引发的竞争或将重塑行业格局。
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