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日期: 2025-11-26 | 來源: 騰訊科技 | 有0人參與評論 | 專欄: 谷歌 | 字體: 小 中 大
谷歌還推出了TPU@Premises計劃，將TPU直接部署在企業數據中心，使客戶可以在本地以最低延遲使用推理能力。這再次強化了谷歌的成本優勢，進一步擴大TPU的商業輻射范圍。
在OpenAI的商業模式中，其最重要的成本來自算力，而在谷歌的商業模式中，其算力成本是自研產品體系的一部分，可以通過谷歌雲收回投資。谷歌在硬件、軟件、網絡和雲基礎設施上的深度融合，使其具備真正意義上的垂直整合能力。
這種整合不是簡單節省成本，而是在推動整個生態的重新配置。
隨著越來越多企業意識到推理成本的重要性，谷歌的成本優勢將不斷被放大，TPU的市場份額也將在推理時代獲得更快增長。TPU的垂直整合策略最終不僅是谷歌的競爭策略，更是對整個行業競爭秩序的重塑力量。
05 谷歌的“經濟支柱”
回顧TPU的發展史，可以看到一個典型的“追趕到領先”的演變軌跡。
早期TPU在生態成熟度、兼容性和訓練性能方面落後於GPU，外界普遍認為谷歌在AI大模型時代被OpenA 超越。然而這種外部印象忽略了谷歌在基礎設施層面的深度積累，也忽略了谷歌在全棧系統上的獨特優勢。
隨著Gemini系列模型逐代升級，谷歌逐步證明自己仍然是全球少數可以實現訓練穩定性、推理成本控制和全棧性能優化的公司，TPU在其中扮演了關鍵角色。
Gemini 2.0多模態模型的訓練和推理都在TPU上完成，而TPU的高效能使谷歌能夠以相對低成本訓練大規模模型，使模型迭代周期更短、成本更低。
隨著公司進入推理時代，TPU的作用從支持谷歌內部模型轉向支持全球企業客戶。谷歌雲的AI收入隨之大幅增加，雲部門的財報顯示全年化收入達到440億美元，並成為谷歌整體業績增長的重要驅動力。
谷歌在雲市場的競爭地位長期落後於AWS和Azure，但在AI時代出現了新的賽道，在AI基礎設施方面實現領先。這一領先並非偶然，而是TPU多年積累後的自然結果。
在企業AI采用加速的大背景下，越來越多公司需要推理成本低、穩定性高、性能強的模型部署方案。GPU雖然性能強，但成本和供貨都存在限制，而TPU提供了更具經濟性和穩定性的替代方案。尤其在大規模在線推理場景中，TPU的優勢尤為明顯。
更重要的是，谷歌並非只以芯片作為賣點，而是以整體解決方案吸引企業。
例如谷歌提供從模型訓練、模型監控、向量數據庫、推理服務到數據安全的一體化體系，TPU在其中作為最底層基礎設施發揮作用。谷歌將自己塑造為企業采用AI的完整平台，使其與AWS和Azure在差異化競爭中獲得新的優勢。
未來幾年，AI行業的競爭將從模型維度轉向成本維度，從訓練能力轉向推理規模，從生態構建轉向基礎設施整合。谷歌憑借 TPU、全球數據中心布局、代際升級節奏和全棧能力，有望在這一新周期中構建比過去十年更牢固的競爭壁壘。
谷歌從追趕者轉向領先者的過程並非一蹴而就，而是在十年時間裡持續投入基礎設施、堅持自研、不斷調整模型路線的結果。TPU是谷歌在AI時代構建的最長久、最深層、最具戰略意義的資產，而這一資產正在成為推動谷歌市值增長、雲業務崛起和AI商業模式重塑的主力引擎。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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