谷歌正积极布局人工智能芯片市场，试图通过强化资金投入与生态建设，在英伟达主导的领域中开辟新空间。其自主研发的张量处理单元（TPU）已获得部分AI企业的青睐，包括初创公司Anthropic在内的客户正将其用于模型训练与推理任务。不过，知情人士透露，谷歌在扩大TPU应用规模时面临多重挑战，包括制造环节的产能限制，以及部分云计算厂商因竞争关系对合作持谨慎态度——这些厂商恰是英伟达GPU的主要采购方。
为突破瓶颈，谷歌正通过财务手段深化与数据中心企业的合作。据消息人士称，谷歌计划向云计算初创公司Fluidstack投资约1亿美元，推动其向AI企业提供基于TPU的算力服务。若交易达成，Fluidstack估值将达75亿美元。该公司属于新兴的“新云”运营商范畴，这类企业正逐步替代传统云服务商，成为AI算力市场的重要参与者。与此同时，谷歌还在与Hut 8、Cipher Mining等由加密货币挖矿转型的数据中心企业洽谈融资担保，以扩大TPU的硬件部署规模。
内部架构调整的讨论也在进行中。谷歌云计算部门近期重新评估了将TPU团队独立运营的可能性，此举或为引入外部资本铺路。但反对声音指出，谷歌云业务目前仍高度依赖英伟达芯片，独立运营可能加剧资源分配矛盾。公司发言人否认了重组计划，强调芯片设计与AI模型开发的协同效应，例如Gemini团队可直接参与TPU架构优化。
自2018年通过云服务开放TPU算力以来，谷歌的商业化路径逐步清晰。行业研究机构SemiAnalysis指出，除云租赁模式外，谷歌已开始直接向外部客户销售TPU芯片。去年4月推出的第七代产品Ironwood，专为AI推理任务设计，在处理大规模低精度计算时展现出比GPU更高的能效比。这一优势使部分企业开始重新评估算力采购策略——Anthropic今年10月宣布将采购最多100万颗TPU，meta Platforms也被曝曾探讨合作可能性，尽管其最终选择深化与英伟达的数百亿美元采购协议。
供应链压力成为谷歌扩张的主要障碍。半导体行业人士透露，在AI芯片需求激增的背景下，台积电可能优先保障英伟达的先进制程产能，谷歌的订单排期面临延迟风险。全球存储芯片短缺也影响了TPU的量产进度，这类组件是AI芯片运行的关键部件。尽管挑战重重，谷歌仍持续加码芯片业务：长期负责网络与芯片开发的Amin Vahdat近日被擢升为AI基础设施首席技术官，直接向CEO桑达尔·皮查伊汇报，凸显公司对硬件战略的重视。
市场竞争格局正在微妙变化。过去一年，寻求降低对英伟达依赖的AI企业数量显著增加，谷歌TPU成为替代选项之一。但大型云服务商的态度仍趋保守，亚马逊AWS已推出自研AI芯片，谷歌的竞争对手身份使其合作推进缓慢。随着Alphabet与博通联合设计TPU、台积电负责代工的产业链逐步稳固，谷歌能否突破产能与生态壁垒，将成为其挑战英伟达市场地位的关键。
