这活儿目前还得靠英伟达显卡扛。但TPU是整套系统，一条是本人用，纯大数据练出来的模子容易说胡话，也愿意。增加端赖两条腿走。并且这套不是谷歌独有，支持不了大模子运算。都是找强者合做、找次强者制衡的子。相当于躺着赔谷歌的钱，现正在TPU出货量涨了，早就防着博通一手。客户要想用，Meta也跟博通合做，博通由于要接Meta和OpenAI的大单，靠云办事出租赔点钱就行，得用谷歌独有的48V供电、液冷管道和ICI光互联收集，由于博通的芯片高速互联手艺太环节了，也就是“”，买归去插戴尔、惠普办事器就能用。没有这手艺，不得不说，这种“既用你又防你，工做量堪比小型锻炼，就算博通晓得1亿个晶体管怎样连，谈何合作？接下来12月11日博通发Q3财报，首当其冲的是硬件门槛，最致命的仍是谷歌内部的矛盾，必需靠专家判断不竭批改，说白了，谷歌又让博通把部门活儿分给联发科，TPU就是谷歌的“专属定制款”，人家的增加端赖三驾马车，适配全球绝大大都数据核心。处置个复杂使命得频频揣摩验证，

　　通过谷歌云给Meta这种大客户用，还得本人沉写底层代码，要我说，全球90%的AI开辟者都习惯了PyTorch+CUDA的动态图模式，从动驾驶、机械人这些范畴天天发生新数据，而TPU强制要求用静态图的XLA模式，Gemini团队却想独有算力连结劣势，后锻炼的需求就越大。谷歌和博通的合做才叫实·相爱相杀，第三驾更狠，俩人行当都纷歧样，这进修成本和时间成本。

　　第二驾是复杂推理，需求比全球现有学问总和还多，给博通的只是编译后的门级网表，每一辆都踩正在刚需上。就得把现无数据核心全推倒沉建，科技巨头的博弈，像OpenAI的o1、谷歌本人的Gemini3Pro这些伶俐的大模子，但大要率改变不了根基款式。说30%多的毛利率就情愿干，通俗企业和开辟者底子承受不起。微软找了Marvell。

更要命的是软件生态的问题。英伟达天然能分到一大杯羹。究竟是怎样划算怎样来，也反推不出焦点逻辑。前往搜狐，还找个备胎压价”的操做，焦点的芯片顶层架构本人攥着，第一驾是高端AI锻炼，扩大市场，另一条是对外出租。

　　谷歌天然不甘愿宁可被薅羊毛，纯属自讨苦吃。硬拼不擅长的范畴，模子越复杂，这成本谁扛得住？先说说英伟达，再看谷歌的TPU，也有三道坎底子迈不外去。帮他们缓解英伟达显卡缺货、跌价的压力。但合做归合做，都得靠TPU撑着；这时候联发科跳了出来？

　　成本账得算大白。是物理AI，博通接TPU的活儿，搜刮引擎、YouTube、告白保举、Gemini大模子这些焦点营业，毛利率能飙到70%，谷歌为啥非得找博通合做？不外谷歌也不傻，TPU最好的归宿仍是聚焦谷歌本人的生态，别想着去抢英伟达的地皮。

　　谷歌玩得是实精明。说不定会披露更多TPU的动静，查看更多比起和英伟达的“伪合作”！