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本期要点：TPU能抢走的市场吗？
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
上周四，一则消息引爆了科技圈，正与Meta洽谈，计划向其出售自家AI芯片TPU，交易额可能高达数十亿美元。
谷歌TPU
具体来说，Meta将可能从2027年开始在其自建数据中心部署谷歌 TPU，并最早于2026年通过谷歌云租用TPU算力。
这意味着谷歌将打破长期奉行的TPU只自用策略，转型为面向市场的通用算力供应商。
消息一出，英伟达股价单日暴跌超8%，而谷歌母公司Alphabet股价再次大涨超4%，向4万亿美元的市值进发，连为TPU提供定制ASIC和封装服务的博通也大幅上涨。
因为Meta是英伟达最大的客户之一，他们今年在AI基础设施上的资本开支高达700亿美元，其中大部分用于GPU等AI芯片的采购。
另有谷歌云内部人士表示，TPU有机会抢走英伟达年收入的10%，也就是约200亿美元的市场。
在市场眼中，仿佛英伟达的芯片帝国又一次要崩塌了。而谷歌不仅得到了巴菲特旗下伯克希尔的看好，谷歌云也增长不错，再加上TPU的商业化预期，谷歌大有要逆袭的势头。
但我们的判断也很明确，TPU不仅难以撼动英伟达凭借CUDA软件和端到端解决方案所构筑的主导地位，而且如果谷歌把自己的崛起寄希望于TPU，无疑有巨大风险，甚至可能彻底沦为三流公司。
生态才是王道
首先，要注意的是，谷歌芯片虽然号称性能不输英伟达的GPU，但难以撼动英伟达软硬生态壁垒。
TPU走进大众视野，无非是因为谷歌最新的Gemini大模型表现良好，而该模型的训练和推理均由谷歌自家的TPU提供算力，证明了TPU确实能打。
但是，我们曾在特训营里反复为大家剖析，英伟达的胜出，并不在于GPU硬件本身，而是在于他们2006年推出、并用近20年时间建立的CUDA生态系统。
全球有超500万的开发者，和数百万的企业以及科研机构在使用CUDA架构进行 AI 等相关开发。对 AI 开发者而言，迁移到新平台将带来巨大的学习与重构成本。
目前，TPU的性能仅在某些纸面参数上优于英伟达GPU，而谷歌自家TensorFlow不仅难以撼动英伟达的CUDA，甚至还被Meta的PyTorch赶超。开发者们很难为此放弃成熟的英伟达方案，转投谷歌。
此外，英伟达芯片的部署还更为方便，运行也更加成熟。
要知道，大规模AI训练的难点，在于数千上万颗芯片的高效互联与协同。单块芯片性能再强，但协同得不好，整体性能仍然难以保证。
英伟达提供的不仅是芯片，而是一整套解决方案，也就是黄仁勋口中的“AI工厂”。选择英伟达，等于选择了“拎包入住”式的AI基础设施。
相反，如果一家云厂商在自家机房里混合部署TPU和GPU两种芯片，将面临系统集成难度高和故障排查复杂的问题。因为谷歌TPU本质上是ASIC芯片，也就是为某个特定任务定制的芯片，和英伟达GPU必然有兼容的问题。
一旦因细小问题导致系统中断或训练停止，工程师可能难以及时定位问题来源，所带来的损失也将难以估量。
所以，Meta选用谷歌的TPU，很大程度上也是无奈之举。
当前正值AI 算力需求爆发期，英伟达的GPU供应持续紧张，价格居高不下，一卡难求。
前段时间，微软CEO在采访中透露，由于电力设备还没到位，微软囤积的H100、B200等芯片还在库房里面吃灰。这反映出了美国电力供应的短板，但同时，各大厂抢购英伟达芯片的疯狂程度也可见一斑。
Meta作为这轮AI浪潮的积极参与者，每年投入巨资建设数据中心，自然不能坐等英伟达的GPU，必须积极寻求第二乃至第三解决方案。既然谷歌的TPU经过了Gemini等大模型的实战检验，Meta试一下TPU也在情理之中。
备胎的备胎
但我们想提醒各位的是，TPU在算力生态中的真实地位其实是“备胎的备胎”。尽管市场对TPU期待颇高，可是如果TPU真的成为了谷歌的顶梁柱，或者谷歌从此转型为芯片厂商，那么反而风险巨大。
我们曾不止一次的说过，在AI搜索的冲击下，未来几年，谷歌的最大风险就是广告收入的崩溃。这方面已进行过多次论述，今天不做展开。
当前谷歌最迫切的任务，是找到一个有2000亿潜在规模的新业务，来接替自身的广告业务。
但尴尬的是，谷歌还没有找到这样一个能打的业务。当OpenAI通过8亿周活跃用户和上百亿美元的订阅收入证明AI服务其实可直接变现时，谷歌却仍困在“免费+广告”的传统路径上。
那么，这次TPU就能承担这一重任？显然很难。
目前，科技行业正处于AI基础设施的军备竞赛阶段，各方都在争分夺秒地投入建设。
其中，最核心的主力军火自然是英伟达GPU。
因为我常说，在战争中，武器的可靠性最为关键。英伟达的芯片无论面对何种模型都能快速适应并提供最强性能，所有的开发者都熟悉它的操作，必然是各大公司优先的选择对象。
当英伟达GPU供应短缺或价格过高时，各大公司自研的ASIC芯片则成为了一级补充军火。
比如Meta、亚马逊、微软等大型云厂商都在和博通等芯片企业合作，开发一些针对如广告推理、电商服务等特定任务的芯片。Meta的MTIA芯片和亚马逊的Trainium芯片就是其中的代表。
当自家的ASIC芯片还在研发之中，且产能也不足时，各大公司才会考虑二级补充军火，也就是即时可得且已经得到验证的谷歌TPU。它虽然不是主力，但可解燃眉之急。
所以，可以想象，一旦英伟达的供应能力上升，或者Meta自己的 MTIA 芯片达到成熟，Meta还真的会继续大幅采购谷歌的TPU吗？我想答案已经很确切了。
未来，TPU这一类专用芯片，只有当AI技术发展陷入停滞，各大厂商都开始普遍进行降本增效了，才有可能得到大规模部署。但明显近几年还没到这个阶段。
那么，进一步说，也可以推断，如果TPU销售收入成为谷歌的支柱，反而证明谷歌将有巨大风险，甚至会快速衰落，沦为三流芯片企业。
因此，我们还是维持之前的判断，谷歌的转机仍然在于开发出足以替代搜索的杀手级AI应用，或基于AI构建新的广告模式，并在数年内产生几百乃至上千亿的收入。但目前看，谷歌在这些方面仍然缺乏实质性的举措。
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