多年来，谷歌张量处理单元（TPU）主要服务于自有AI模型。而随着TPUv7推出，这一战略正在转变。芯片分析机构SemiAnalysis指出，谷歌正积极向第三方销售芯片，直接与英伟达展开竞争。

Anthropic成为谷歌TPU的首批重要客户之一。分析显示，该初创公司的交易涉及约100万颗TPU，包括直接采购硬件和通过谷歌云平台（GCP）租赁两种方式。支撑这些硬件运行的基础设施，其功耗预计超过1吉瓦（10亿瓦）。

市场竞争格局已现变化。SemiAnalysis报告称，OpenAI凭借转向TPU或其他替代方案，在与英伟达的谈判中获得了约30%的价格折扣。

与Anthropic合作：向外部客户提供商业化硬件

TPU技术栈长期以来一直与英伟达的AI硬件竞争，但过去主要支持谷歌的内部工作负载。按照谷歌一贯的作风，即便在2018年将其提供给GCP客户后，TPU始终未能完全实现商业化。

然而，随着时间的推移，这一状况正在发生变化。近年来，谷歌已动员其全栈资源，通过GCP向外部客户提供TPU，甚至作为商业供应商销售完整的TPU系统。凭借其强大的内部芯片设计能力，谷歌正逐步成为一名真正的差异化云服务提供商。

这一举措也正好与Anthropic（谷歌的关键客户）希望减少对英伟达依赖的战略不谋而合。因此，与Anthropic达成的合作，是谷歌在这一战略上迈出的标志性一步。

谷歌在早期就对Anthropic进行了积极投资，并且同意不享有投票权，同时设定了15%的股权上限，目的是扩大TPU在谷歌外部的应用。此策略的成功得益于Anthropic实验室内的前DeepMind团队成员，后者擅长使用TPU进行大规模模型训练，这使得Anthropic能够在TPU等硬件上训练其Sonnet和Opus 4.5模型。

除了通过GCP租用谷歌数据中心的容量外，Anthropic还将在其自有设施中部署TPU，从而使谷歌能够直接作为硬件供应商与英伟达展开竞争。

关于100万颗TPU的分配,将分两步走：

第一步是直接销售：博通将直接向Anthropic出售价值约100亿美元的成品机架，内含 40万颗TPUv7（代号Ironwood）芯片。这笔交易使Anthropic成为博通财报中披露的第四个重要客户。

第二步是云租用：Anthropic还将通过谷歌云平台（GCP）租用另外60万颗TPUv7芯片。这部分预计将产生约420亿美元的履约价值，占GCP第三季度新增订单积压（490亿美元）的绝大部分。

值得注意的是，Anthropic并未自行管理这些硬件。现场安装、测试和远程运维等工作，外包给了Fluidstack（谷歌云顶级服务商）来完成；而数据中心基础设施则由合作伙伴TeraWulf和Cipher Mining提供。

分析机构SemiAnalysis预测，未来几个季度，谷歌云有望与Meta、OpenAI等更多AI巨头达成类似交易，从而进一步推动其云服务和硬件销售的增长。

TPU跻身顶级AI模型首选

实际应用数据表明，TPU已不再是次选方案。近期发布的两大顶尖AI模型——谷歌Gemini 3 Pro和Anthropic Claude 4.5 Opus，都主要依托谷歌TPU和亚马逊Trainium芯片。其中Gemini 3更是完全基于TPU训练完成。

技术层面，TPUv7“Ironwood”在理论算力（FLOPs）和内存带宽上已接近英伟达Blackwell架构产品。但真正的竞争优势在于价格。

图：谷歌TPU芯片规格

对谷歌而言，每颗TPU的总拥有成本比英伟达GB200低约44%。即使对外部客户如Anthropic（需支付额外溢价），每个有效计算单元的成本仍可能比英伟达系统低30%-50%。

图：单位小时总成本对比

这一优势在软件优化团队手中还会放大。谷歌系统支持将9216颗芯片互联为统一计算域，而英伟达系统通常只能将64到72颗芯片组成紧密集群。这种架构差异使TPU在分布式AI训练任务中更具扩展性。

图：TPU互联方式

软件生态破局：挑战CUDA壁垒

软件兼容性长期制约TPU普及，英伟达CUDA平台仍是事实上的行业标准。为此谷歌正加大投入消除这一障碍，据称正在开发对PyTorch框架的原生支持，并集成vLLM等推理库。

图：谷歌TPUv7与英伟达GB200/GB300对比

谷歌的目标是让TPU成为可行替代方案，且不要求开发者重构整个工具链。不过，TPU软件栈核心的XLA编译器仍属专有技术。SemiAnalysis认为这是战略失误，开源该组件有望加速社区接纳。

为推进芯片部署，谷歌采用创新融资模式：与Fluidstack等新云服务商及TeraWulf等加密矿企合作。在这些合作中，谷歌常担任财务保障角色：若运营方出现问题，谷歌承诺支付租金。该策略有助于将现有加密矿场快速转型为AI算力设施。

英伟达的反击：下一代芯片或重塑优势

面对谷歌的强势进攻，英伟达正筹备技术反击。预计2026年到2027年推出的“Vera Rubin”芯片将采用HBM4内存等激进设计，提供带宽。

谷歌的应对策略是TPUv8双线开发。据SemiAnalysis透露，谷歌计划推出两个版本：与博通合作的“Sunfish”，以及与联发科合作的“Zebrafish”。尽管实现多元化，但设计仍显保守。分析师指出项目已有延迟，且未积极采用台积电2nm工艺或HBM4内存等前沿技术。

这对谷歌至关重要。若英伟达成功实现Rubin芯片的性能提升，TPU现有的价格优势可能不复存在。SemiAnalysis预警称，英伟达Rubin系统（特别是“Kyber Rack”）甚至可能在谷歌内部工作负载中比TPUv8更具经济效益。

“谷歌已亮出底牌，现在压力来到英伟达这边，它必须完美执行才能维持市场领导地位。”SemiAnalysis总结道。

若英伟达能精准落实技术路线图，则将继续领跑。但若其在性能或量产进度上出现失误，市场主导地位将面临严峻挑战。