谷歌TPU v7登場，重構(gòu)AI算力新版圖
近年來，算力正成為企業(yè)在人工智能領(lǐng)域核心競爭力的關(guān)鍵所在。全球科技巨頭谷歌不僅在AI算法和大模型上持續(xù)探索突破，還憑借自研的張量處理單元（TPU）打造出完整的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，為行業(yè)未來發(fā)展定下了新標(biāo)桿。
2024年11月，谷歌對外宣布新一代TPU——TPU v7（Ironwood）即將全面上市，并首次支持用戶在自有數(shù)據(jù)中心部署該芯片。這一政策的公布，被外界解讀為谷歌在AI算力市場直面英偉達(dá)的重要信號，消息公布后，谷歌母公司股價迅速走高，遠(yuǎn)超同期英偉達(dá)的漲幅。
谷歌TPU v7性能解讀
TPU（Tensor Processing Unit）是谷歌自2015年推出的人工智能專用芯片。不同于通用性的GPU，TPU以AI運(yùn)算的核心場景——矩陣乘法、卷積、激活函數(shù)等為優(yōu)化重點，將芯片資源向深度學(xué)習(xí)高度集中。
2025年的Hot Chips大會上，谷歌詳細(xì)披露了TPU v7的技術(shù)參數(shù)：單顆芯片性能達(dá)到4614 TFLOPS（FP8精度），集群最大可擴(kuò)展至9216顆芯片，是TPU v4的兩倍。內(nèi)存方面，每個芯片配置了192GB HBM3e高帶寬存儲，總帶寬約7.4 TB/s。在谷歌自研Jupiter數(shù)據(jù)中心的支撐下，數(shù)十萬顆TPU的高效互聯(lián)成為可能。
最值得注意的是，TPU v7在能效上的顯著提升。相較于上一代Trillium架構(gòu)，單位功耗性能提升翻倍，為大規(guī)模推理環(huán)節(jié)帶來更高的經(jīng)濟(jì)效益。
與英偉達(dá)GPU的正面交鋒
長久以來，英偉達(dá)憑借成熟的CUDA開發(fā)生態(tài)和強(qiáng)悍的GPU平臺，在AI芯片市場處于絕對優(yōu)勢。TPU v7發(fā)布后，引發(fā)業(yè)內(nèi)大量對比。例如，英偉達(dá)B200 GPU同樣配備了192GB HBM3e（帶寬8TB/s），峰值算力達(dá)到4500 TFLOPS（FP8），兩者在核心參數(shù)上頗為接近。
值得一提的是，兩家公司在芯片互連方案上各具優(yōu)勢：英偉達(dá)通過NVLink與Grace CPU、Blackwell GPU深度綁定，谷歌則借助自研ICI協(xié)議，將成千上萬TPU高效組網(wǎng)，單POD帶寬高達(dá)9.6Tb/s，滿足超大模型高并發(fā)實時通信需要。
面對競爭壓力，英偉達(dá)也在公開場合對谷歌表達(dá)認(rèn)可，強(qiáng)調(diào)自家平臺全面兼容主流AI模型和多種場景，但TPU的最新進(jìn)展無疑撼動了這一格局。
ASIC定制化風(fēng)起，AI算力從自用到外供
專為AI優(yōu)化的ASIC芯片近年來在科技巨頭間加速普及，如馬斯克團(tuán)隊近期亦布局自研。與英偉達(dá)A100、H100等高端GPU相比，谷歌TPU以更低成本提供可比性能，機(jī)構(gòu)測算其取得同等算力時成本可控制在GPU的五分之一。這一點對于需要大規(guī)模訓(xùn)練推理的大模型客戶極具吸引力。
公開信息顯示，谷歌今年與AI企業(yè)Anthropic簽訂了數(shù)百億美元訂單，后者選擇采購多達(dá)100萬顆TPU芯片，用于大模型研發(fā)。這標(biāo)志著谷歌TPU正式打入商業(yè)AI服務(wù)市場，不再僅為自身產(chǎn)品提供算力保障。各券商預(yù)測，到2026年TPU芯片出貨量或?qū)⑼黄?00萬顆。
在AI基礎(chǔ)設(shè)施不斷壯大的背景下，谷歌還推出了全新Gemini 3大模型及其迭代版本，融合多模態(tài)感知與推理能力。該模型正是在Ironwood大集群上完成訓(xùn)練和部署，目前已賦能谷歌多條AI產(chǎn)品線，比如Gemini App、NotebookLM等，技術(shù)落地和商業(yè)回報實現(xiàn)緊密聯(lián)動。
“電算+光連”——AI數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)革命
TPU v7 Ironwood能支撐Gemini 3等先進(jìn)大模型的關(guān)鍵，在于其后端的系統(tǒng)性創(chuàng)新：大規(guī)模集群通過光電混合交換（OCS）實現(xiàn)3D Torus網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，單集群覆蓋9216顆芯片，互聯(lián)系統(tǒng)帶寬高達(dá)9.6Tb/s，極大降低了數(shù)據(jù)延遲與能耗。
目前，谷歌的數(shù)據(jù)中心還有96根光纖、48臺OCS設(shè)備打通芯片間通信，重大升級還包括實時熱插拔與零宕機(jī)拓展能力。OCS方案下，數(shù)據(jù)完成時間顯著縮短，網(wǎng)絡(luò)宕機(jī)風(fēng)險和能耗大幅下降，且可根據(jù)實際需求平滑擴(kuò)展集群規(guī)模，資本開支總成本降低約30%。
隨著OCS技術(shù)的規(guī)模商用，整個光模塊及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈也隨之迎來新增長動力。中際旭創(chuàng)、光庫科技等企業(yè)成為谷歌OCS光模塊主要供應(yīng)商，國內(nèi)外多家公司快速布局硅光模塊、光通信設(shè)備，為AI信息高速公路提供“硬件引擎”。
結(jié)語
谷歌TPU v7及配套系統(tǒng)的發(fā)布，不僅提升了自身在AI算力領(lǐng)域的話語權(quán)，也推動了GPU與ASIC定制芯片間的差異化競爭。強(qiáng)悍的性能、極致的能效與經(jīng)濟(jì)性、高度可擴(kuò)展的光電架構(gòu)，讓TPU在大模型時代展現(xiàn)出前所未有的生命力。AI芯片市場的格局，正在迎來新的變量，而TPU、GPU，以及圍繞“電算+光連”展開的創(chuàng)新，無疑將成為決定下一階段AI產(chǎn)業(yè)走向的支點。
