谷歌通过其自主研发的张量处理单元（TPU）巩固了在人工智能基础设施领域的地位，这些芯片为其Gemini聊天机器人提供动力，并成为其快速增长的云计算业务的重要组成部分。根据FactSet的数据，华尔街预计谷歌云业务今年营收将飙升至约960亿美元，增幅约64%，分析师预计2027年增长率仍将超过50%。William Blair分析师Ralph Schackart表示，TPU通过比Nvidia处理器能耗低20%至40%来提供成本优势，使谷歌能够对过剩算力收取约20%至30%更低的费用。这使得Alphabet成为AI基础设施的一支重要力量，尽管谷歌云在营收上仍落后于亚马逊云科技（Amazon Web Services，AWS）和微软Azure（Microsoft Azure）。该公司的定制芯片方案满足了日益增长的AI算力需求，同时降低了运营成本，首席执行官桑达尔·皮查伊指出，2025年Gemini服务单位成本降低了78%。
谷歌TPU通过专门设计实现成本效益
谷歌的TPU属于专用集成电路（ASIC），专门用于机器学习任务，如模型训练和通过推理实时运行模型。Circular Technology全球市场研究与市场情报负责人Brad Gastwirth将ASIC比作为特定任务量身定制的定制西装，而非针对人体。谷歌与博通共同设计这些芯片。
这种专业化使TPU能够以更低的功耗提供更高的算力输出。William Blair分析师Ralph Schackart表示：“大多数ASIC比Nvidia处理器能耗低20%至40%，从而带来更高的性价比。”这些成本优势使谷歌能够对过剩算力收取约20%至30%更低的费用，吸引AI公司使用谷歌云业务和企业服务。
最新一代第八代TPU于4月底在Google Cloud Next大会上发布，这是谷歌首次将芯片产品线分为两个专门版本：用于模型训练的TPU 8t和用于推理的TPU 8i。谷歌表示，这些芯片的AI模型训练速度提升高达三倍，每美元性能提升80%，并且可以在单个集群中运行超过100万个TPU。皮查伊在上个月的Google I/O developer conference上表示：“这使我们能够打造全球最大的训练集群。”
Nvidia在AI计算市场保持主导地位
Nvidia仍是AI计算领域最大的参与者，其GPU在AI模型训练和日常推理中占据主导地位。该公司GPU比TPU等ASIC更具灵活性，因为其最初设计用于渲染3D计算机图形，后来算力被用于AI。Nvidia凭借其CUDA软件系统拥有重大优势，开发者已围绕该系统构建多年。首席执行官黄仁勋去年在财报电话会议上表示：“开发者喜欢我们的原因是我们无处不在。”
Stifel分析师在5月的一份研报中写道，Nvidia仍是“广泛的生态系统领导者”，其主导市场份额在短期内受到保护。然而，他们认为Nvidia的“护城河正日益受到考验”。分析师表示，市场正在“从以训练为主导的格局向2026年底以推理为主导的格局转变”，更加关注计算成本和投资回报。这一变化加速了超大规模企业对自研ASIC和替代AI芯片的兴趣。
Anthropic和Meta签署数十亿美元TPU协议
随着对其模型和服务需求激增，Anthropic已承诺使用数吉瓦的谷歌TPU来增加其算力资源。Meta Platforms于2月与Alphabet签署了一项价值数十亿美元的协议，使用谷歌TPU。客户通过谷歌云业务租用这些芯片，现在某些情况下也可以购买TPU用于自己的数据中心。
谷歌云CEO托马斯·库里安在4月25日的Future Forward播客中表示，他看到TPU需求已超越AI实验室，进入金融和能源等市场领域。金融公司Citadel Securities正在使用谷歌TPU进行高性能金融建模，美国能源部下属全部17个国家实验室都在使用由谷歌开发、Gemini驱动并基于这些芯片构建的AI协同科学家软件。
受TPU需求推动，谷歌云积压订单达4720亿美元
Alphabet首席财务官Anat Ashkenazi表示，由于企业AI产品需求强劲以及面向客户自有数据中心的TPU硬件销售纳入，谷歌云积压订单在第一季度末环比近乎翻倍，达到4720亿美元。Citizens分析师在上月的一份报告中预测，谷歌2026年将从TPU相关基础设施中获得约30亿美元营收，2027年则跃升至250亿美元。分析师在5月初写道：“重要的是，我们认为TPU货币化尚未完全反映在目前的共识预期中，表明存在显著的上行潜力。”
库里安在4月的Future Forward播客采访中解释说：“无论我们以何种方式销售，都能获得可观利润，因为我们拥有自己的知识产权。”他补充说，在已经产能受限的环境中，芯片需求可能多年超过供应，“单位经济会变得更昂贵，而就我们而言，由于我们控制芯片，单位经济仍然具有吸引力。”
黑石集团承诺向TPU云合资企业投资50亿美元
谷歌与资产管理巨头Blackstone建立了一个以TPU为核心的新AI计算合资企业。Blackstone承诺向该合资企业提供50亿美元初始股权，计划到2027年上线500兆瓦容量，并在此基础上扩展。谷歌将提供硬件、软件和基础设施专业知识。LinkedIn上目前有一个招聘职位，为“Blackstone and Google TPU Cloud Company”招聘首席运营官。
Piper Sandler上个月在一份研报中写道，与Blackstone的合资企业是“对TPU的又一次信任投票，使谷歌能够在不需大量资本支出情况下增加对Cloud的投入”。分析师称其为“谷歌以轻资本方式继续推动TPU势头的途径”。
Alphabet股价较5月初高点下跌16%，这与超大规模企业整体疲软期一致。今年迄今，Alphabet股价仍上涨约8%，表现优于微软、亚马逊和Meta Platforms。
常见问题
什么是谷歌TPU，它们与Nvidia GPU有何不同？
谷歌张量处理单元（TPU）是与博通共同设计的专用集成电路（ASIC），专门针对机器学习任务（如模型训练和推理）进行了优化。据William Blair分析师Ralph Schackart称，它们比Nvidia处理器能耗低20%至40%，使谷歌能够对过剩算力收取约20%至30%更低的费用。Nvidia GPU作为最初为3D图形渲染设计的通用处理器，提供更高的灵活性，并凭借包括CUDA软件系统（开发者已围绕其构建多年）在内的优势占据主导市场份额。
今年谷歌云业务预计将产生多少营收？
根据FactSet的数据，华尔街预计谷歌云业务今年营收将飙升至约960亿美元，增幅约64%。分析师预计2027年增长率仍将超过50%。Alphabet首席财务官Anat Ashkenazi报告称，由于企业AI产品需求强劲以及TPU硬件销售，Google Cloud积压订单在第一季度末环比近乎翻倍，达到4720亿美元。Citizens分析师预测，Google will generate about $3 billion of revenue from TPU-related infrastructure in 2026，before jumping to $25 billion in 2027。
哪些主要公司已签约使用谷歌TPU？
随着对其模型需求激增，Anthropic已承诺使用数吉瓦的Google TPUs来增加其算力资源。Meta Platforms于2月与Alphabet签署了一项价值数十亿美元的协议，使用谷歌TPU。Blackstone承诺向与Google的“Blackstone and Google TPU Cloud Company”TPU云合资企业提供50亿美元初始股权，计划到2027年上线500兆瓦容量。此外，金融公司Citadel Securities正在使用TPU进行高性能金融建模，美国能源部下属全部17个国家实验室都在使用由Gemini驱动、基于这些芯片构建的AI软件。
