谷歌TPU出手掀起AI算力价格战，OpenAI成本降30%

据新近消息，谷歌正从“内部自用”转向“对外零售”，直接对英伟达的市场优势发起挑战。随着 TPUv7“铁木”处理器的推出，AI算力的标价受到冲击，整体价格开始走低。

过去，谷歌的张量处理单元（TPU）几乎只服务自家模型，如今策略发生变化。根据分析机构 SemiAnalysis 的研究，谷歌正积极向第三方出售 TPU，意图与英伟达正面竞争。新客户之一 Anthropic 已签下约一百万颗 TPU 的大单，既包括直接购置硬件，也涵盖通过谷歌云租赁的模式。

图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney

这股竞争带来的价格效应已在市场显现。SemiAnalysis 的报告称，OpenAI 以考虑转向 TPU 或其他替代方案为筹码，成功谈下其英伟达硬件约 30% 的折扣。分析师打趣说：“买的 TPU 越多，英伟达 GPU 能省的钱就越多。”

谷歌 TPU 已证明能撑起高端模型的训练。近期两款强力模型——谷歌的 Gemini 3 Pro 和 Anthropic 的 Claude 4.5 Opus——主要依赖谷歌 TPU 与亚马逊 Trainium。TPUv7 在理论算力与内存带宽上几乎对标英伟达的 Blackwell 系列，但在成本上更具优势。

按 SemiAnalysis 的测算，单颗 TPU 的总体拥有成本（TCO）比英伟达 GB200 系统约低 44%；即便是外部客户如 Anthropic，也能享受 30%–50% 的成本下降。谷歌的系统可将 9216 颗芯片互联成高密网络，相较传统英伟达方案，这种架构更利于分布式 AI 训练。

为推动 TPU 普及，谷歌正在完善与主流 PyTorch 的原生支持，并与 vLLM 等推理库深度整合，尽力消除开发者迁移到 TPU 的阻力。

与此同时，英伟达也在准备技术反击，其下一代“Vera Rubin”芯片预计将在 2026 或 2027 年登场。谷歌的 TPUv8 计划虽有延迟，但仍希望通过与 Broadcom 与 MediaTek 的合作推出新版本，以维持竞争力。

划重点:

💡 谷歌由“自用芯片”转型为“零售商”，以 TPUv7 正面挑战英伟达的市场主导地位。  

📉 OpenAI 以转向 TPU 的可能性为筹码，谈下约 30% 的英伟达硬件成本折扣。  

⚙️ 谷歌加速完善软件生态，推进 PyTorch 与 vLLM 等适配，降低 TPU 迁移门槛。