谷歌正積極布局人工智能芯片市場，試圖通過強化資金投入與生態建設，在英偉達主導的領域中開辟新空間。其自主研發的張量處理單元（TPU）已獲得部分AI企業的青睞，包括初創公司Anthropic在內的客戶正將其用于模型訓練與推理任務。不過，知情人士透露，谷歌在擴大TPU應用規模時面臨多重挑戰，包括制造環節的產能限制，以及部分云計算廠商因競爭關系對合作持謹慎態度——這些廠商恰是英偉達GPU的主要采購方。
為突破瓶頸，谷歌正通過財務手段深化與數據中心企業的合作。據消息人士稱，谷歌計劃向云計算初創公司Fluidstack投資約1億美元，推動其向AI企業提供基于TPU的算力服務。若交易達成，Fluidstack估值將達75億美元。該公司屬于新興的“新云”運營商范疇，這類企業正逐步替代傳統云服務商，成為AI算力市場的重要參與者。與此同時，谷歌還在與Hut 8、Cipher Mining等由加密貨幣挖礦轉型的數據中心企業洽談融資擔保，以擴大TPU的硬件部署規模。
內部架構調整的討論也在進行中。谷歌云計算部門近期重新評估了將TPU團隊獨立運營的可能性，此舉或為引入外部資本鋪路。但反對聲音指出，谷歌云業務目前仍高度依賴英偉達芯片，獨立運營可能加劇資源分配矛盾。公司發言人否認了重組計劃，強調芯片設計與AI模型開發的協同效應，例如Gemini團隊可直接參與TPU架構優化。
自2018年通過云服務開放TPU算力以來，谷歌的商業化路徑逐步清晰。行業研究機構SemiAnalysis指出，除云租賃模式外，谷歌已開始直接向外部客戶銷售TPU芯片。去年4月推出的第七代產品Ironwood，專為AI推理任務設計，在處理大規模低精度計算時展現出比GPU更高的能效比。這一優勢使部分企業開始重新評估算力采購策略——Anthropic今年10月宣布將采購最多100萬顆TPU，meta Platforms也被曝曾探討合作可能性，盡管其最終選擇深化與英偉達的數百億美元采購協議。
供應鏈壓力成為谷歌擴張的主要障礙。半導體行業人士透露，在AI芯片需求激增的背景下，臺積電可能優先保障英偉達的先進制程產能，谷歌的訂單排期面臨延遲風險。全球存儲芯片短缺也影響了TPU的量產進度，這類組件是AI芯片運行的關鍵部件。盡管挑戰重重，谷歌仍持續加碼芯片業務：長期負責網絡與芯片開發的Amin Vahdat近日被擢升為AI基礎設施首席技術官，直接向CEO桑達爾·皮查伊匯報，凸顯公司對硬件戰略的重視。
市場競爭格局正在微妙變化。過去一年，尋求降低對英偉達依賴的AI企業數量顯著增加，谷歌TPU成為替代選項之一。但大型云服務商的態度仍趨保守，亞馬遜AWS已推出自研AI芯片，谷歌的競爭對手身份使其合作推進緩慢。隨著Alphabet與博通聯合設計TPU、臺積電負責代工的產業鏈逐步穩固，谷歌能否突破產能與生態壁壘，將成為其挑戰英偉達市場地位的關鍵。
