你们以为AI芯片的王是英伟达？ 别急，谷歌已经悄悄把刀磨好了。

这把刀叫——TPU v7（代号Ironwood），2025年最被低估的AI核弹。

很多人以为TPU一直都“又慢又弱”，靠堆数量才勉强跟得上GPU。 这次谷歌直接把“弱”这个字撕掉了。

看到了吗？单芯片性能已经和Blackwell B200打成平手，甚至在能效上完胜。 谷歌自己说：TPU v7比上一代v6e（Trillium）每瓦性能提升100%！

英伟达最牛的NVL72机架：72颗Blackwell GPU组成一个大集群。 谷歌：呵呵，小场面。

谷歌一个TPU Pod最小256颗，最大9216颗！

理论上还能再连43个Pod，接近40万颗芯片，40万！

英伟达到现在也才几万颗GPU的集群，谷歌直接玩“十万级”“四十万级”。

更离谱的是连接方式：

英伟达用昂贵的光电交换机（NVSwitch）

谷歌用光路交换机（OCS）+ 3D环面网络，省电、省钱、延迟低，还能坏了一颗自动换掉，容错拉满。

这就像英伟达在玩乐高积木，谷歌直接玩整栋楼。

因为它是个“极简主义者”。

GPU像一个全能战士：打游戏、科学计算、AI全行，但背了一身重甲。 TPU像一个只练矩阵乘法的疯子：把缓存、分支预测、纹理单元全扔了，省下来的晶体管和功耗全拿去算AI。

核心技术叫脉动阵列（Systolic Array），数据像血液一样在芯片里“哗啦啦”流一遍就出结果，基本不回内存，内存访问次数暴降，能效直接起飞。

Anthropic（Claude的爹）直接包了上百万颗TPU训练下一代模型

有客户实测：同样任务，8张H100的钱能买一个TPU v5e Pod，还更快

前谷歌员工爆料：对特定任务，TPU能比GPU快5倍，能效高60-65%

连黄仁勋都服气：在公开场合说“ASIC里谷歌TPU是特殊存在”

一句话：CUDA太香了。

全球90%的AI工程师大学里学的就是CUDA

英伟达GPU在AWS、Azure、GCP、Oracle到处都有

TPU目前主要在谷歌云（不过已经在往小型云商渗透）

但风向在变： AI正在从“训练为主”转向“推理为主”，推理对CUDA依赖低得多，而对成本和能效敏感得多。 这正是TPU最擅长的主场。

ChatGPT、Gemini以后可能会更便宜更快（谷歌自己用TPU跑推理，成本低到飞起）

谷歌云可能后来居上，摆脱“英伟达税”，毛利率重回50%+时代

英伟达不再是一家独大，芯片战争正式进入多极化时代

英伟达Blackwell = 法拉利：单车最快、最贵、最灵活、全世界都能开

谷歌TPU v7 = 高铁：单节车厢不一定比法拉利快，但拉几千节一起跑，性价比直接爆炸

未来AI算力不会只有一种赢家，而是训练用GPU + 推理用TPU的组合最香。

谷歌这张王牌，已经彻底亮出来了。 2025年，AI芯片的王座，要换人坐了？

你觉得最后谁会笑到最后？欢迎留言告诉我！ 点赞+在看，下次继续拆AI芯片的台～