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12-18
$标普500波动率指数(VIX)$
还在说看今晚金融市场怎么定义特朗普团队的失败呢，这盘前就开始匝低VIX了，今晚不是有CPI吗，
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12-18
$特斯拉(TSLA)$
世界帝国的悲歌， 参考上一篇帖子，
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12-18
$特斯拉(TSLA)$
当年的西班牙大英帝国，可是金本位，一轮发展差不多80-100年、然后推倒重来一次就是差不多200年， 现在的美帝，从19年开始，由马斯克的理念和幻想在主导科技生产力的叙事，如果这种叙事能推动科技进入量子时代，那稳定币讲迎来大爆发，也意味着美国找到了一条新的帝国路径，不是金本位不是债务本位，而是稳定币本位，
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12-18
$特斯拉(TSLA)$
三大帝国时代、同一路径、是否同一结局， 看目前特朗普的外部、内部困境，在二战后的由债权国滑落至债务国、重导西班牙帝国大英帝国的路径上，其改革不能说失败吧，起码没什么成效，也没看到解决三大帝国时代的良药出现的曙光，没找到要么就是像大英帝国一样重复一次，起码支撑个200年，只有债务本位这一招了，
$英伟达(NVDA)$
$纳斯达克(.IXIC)$
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12-10
$英伟达(NVDA)$
皮衣黄走了一步臭棋，对于H200；这片土地他还是不够了解，连国内资本都知道玩极饿营销和爱国大旗，什么H200、H20什么的，直接阉割版的都不卖、要狠狠的抽他们、而不是把H200卖给他们，
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12-09
$10年美债主连 2603(ZNmain)$
10Y收益率我也是服了，从23年底到现在，揍得都是超跌反单后、一直在整盘的走势，
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12-05
$摩尔线程(688795)$
以前是自己搞芯片，成本太大，建一个晶圆成都得上千亿块，第二代的模式是模仿刻制，你玩7nm我们模仿跟着玩28nm，现在是第三代模式：研发+头部国外大厂海龟做老板，轻资产模式的巅峰了，不可能走今天高点就是最高点的模式，毕竟这种第三代的模式，很像宁得时代的模式，也就是说摩王来也，翻10倍到2万亿人民币，今天市值才2千多亿，
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12-04
5G技术？真的？5G基站有600多万个，全国3000个县、县级市、区，平均一个县2000多个5G基站，全国600多万村庄，平均一村一个，
黄仁勋：华为很强大，中国可能不要H200了
黄仁勋表示，该公司在中国的市场份额已从95%暴跌至零。黄仁勋：中国可能不会买H200了英伟达公司首席执行官黄仁勋在周三与美国总统唐纳德·特朗普会面后表示，如果美国放松对处理器销售的限制，他不确定中国是否会接受该公司的H200人工智能芯片。黄仁勋访问美国首都之际，英伟达在国会游说方面取得了一项重大胜利。上个月，黄仁勋表示，中国市场对英伟达而言价值500亿美元，但目前英伟达的财务预测中并未计入来自中国的数据中心收入。
黄仁勋：华为很强大，中国可能不要H200了
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12-03
$Circle Internet Corp.(CRCL)$
这反单这么弱？，兄弟们，爽死它，
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12-03
恭喜英伟达，现在碰到了第二次大挑战，上次挑战是：哪家公司来着，说自己的芯片比英伟达的更专业，后面英伟达可是挑战赢了， 英伟达是专业做GPU的，谷歌虽然不搞GPU但搞这个，你一搞软件的，软件都还没搞清楚就又来搞硬件，好比你把事办好还不得罪人，这种规律没人能破、包括谷歌；除非出来一家专门一心搞硬件的、然后学乔布斯、模仿苹果时刻，
Google vs Nvidia，一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距
本文将系统回答一系列核心问题，从价格、性能、架构、生态到产业链与战略动因，深度分析 TPU 与 GPU 的最新差距与潜在走向。值得注意的是，全球两款最先进的大模型——Google Gemini 与 Anthropic Claude——均部分或完全由 TPU 训练完成，而非英伟达 GPU。Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。
Google vs Nvidia，一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距
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13:34","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋：华为很强大，中国可能不要H200了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1104310209","media":"半导体产业观察","summary":"黄仁勋表示，该公司在中国的市场份额已从95%暴跌至零。黄仁勋：中国可能不会买H200了英伟达公司首席执行官黄仁勋在周三与美国总统唐纳德·特朗普会面后表示，如果美国放松对处理器销售的限制，他不确定中国是否会接受该公司的H200人工智能芯片。黄仁勋访问美国首都之际，英伟达在国会游说方面取得了一项重大胜利。上个月，黄仁勋表示，中国市场对英伟达而言价值500亿美元，但目前英伟达的财务预测中并未计入来自中国的数据中心收入。","content":"<html><head></head><body><p><a 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法案，并将此次谈话描述为“具有教育意义”。</p><p>在华盛顿一家智库举办的晚间活动后，黄表示，特朗普和其他政府官员正在考虑是否允许向中国出售H200芯片。美国商务部长霍华德·卢特尼克此前曾表示，最终决定权在于特朗普。</p><p>任何放松出口限制的举措都将标志着美国政策的重大转变，这些政策自2022年起实施，旨在阻止北京及其军方获取美国最强大的技术。此举势必会遭到华盛顿国家安全鹰派的强烈反对，他们一直支持出口管制，认为这是阻止中国等对手在人工智能竞赛中取得进展的有效手段。</p><p>今年夏天，英伟达获准销售其性能稍弱的H20芯片，该芯片的设计性能略低于现有的出口限制。但中国立即告知国内潜在客户，应避免购买该产品，转而使用中国公司生产的处理器。英伟达近期试图获得美国许可，出口其最先进的Blackwell系列芯片的简化版，但该尝试最终未能成功。</p><p>H200处理器去年开始向客户发货，其设计用途是训练和运行人工智能模型。向中国出售更高性能处理器的前景，增强了两党议员推动《人工智能促进增长法案》（GAIN AI Act）通过的呼声，此前他们曾多次力推该法案，但均未成功。参议院银行委员会首席民主党议员伊丽莎白·沃伦警告说，允许向中国出售H200处理器将“极大地增强中国的军事实力，并削弱美国的科技领先地位”。</p><p>沃伦周三致信卢特尼克，敦促政府继续限制英伟达先进人工智能芯片对华销售，并对她所称的出口管制决策缺乏透明度表示担忧。沃伦在信中写道：“我们不应允许像英伟达这样的大型科技公司出售敏感技术。”这封信由沃伦和另一位民主党议员安迪·金共同签署。</p><p>上个月，黄仁勋表示，中国市场对英伟达而言价值500亿美元，但目前英伟达的财务预测中并未计入来自中国的数据中心收入。他在接受彭博电视台采访时表示：“我们非常希望有机会重新开拓中国市场。”他还补充说，随着中国开源模式“走出中国，被世界各地广泛应用”，中国市场的销售不仅惠及美国人，也将惠及全球用户。</p></body></html>","source":"lsy1587349395108","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Act）通过的呼声，此前他们曾多次力推该法案，但均未成功。参议院银行委员会首席民主党议员伊丽莎白·沃伦警告说，允许向中国出售H200处理器将“极大地增强中国的军事实力，并削弱美国的科技领先地位”。沃伦周三致信卢特尼克，敦促政府继续限制英伟达先进人工智能芯片对华销售，并对她所称的出口管制决策缺乏透明度表示担忧。沃伦在信中写道：“我们不应允许像英伟达这样的大型科技公司出售敏感技术。”这封信由沃伦和另一位民主党议员安迪·金共同签署。上个月，黄仁勋表示，中国市场对英伟达而言价值500亿美元，但目前英伟达的财务预测中并未计入来自中国的数据中心收入。他在接受彭博电视台采访时表示：“我们非常希望有机会重新开拓中国市场。”他还补充说，随着中国开源模式“走出中国，被世界各地广泛应用”，中国市场的销售不仅惠及美国人，也将惠及全球用户。","news_type":1,"symbols_score_info":{"3NVD.UK":0.6,"NVDD":0.6,"NVD2.UK":0.6,"NVDU":0.6,"NVD":0.6,"NVD3.UK":0.6,"SNVD.UK":0.6,"NVDS.UK":0.6,"2NVD.UK":0.6,"NVDX":0.6,"NVIW.SI":0.6,"NVDS":0.6,"NVDL":0.6,"NVDY":0.6,"NVDA":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":567,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":506814822593584,"gmtCreate":1764764770208,"gmtModify":1764766841966,"author":{"id":"3503176530513854","authorId":"3503176530513854","name":"主神级交易员鄧文","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f2ca16674f05ce7610dac8b312ef4f5b","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3503176530513854","idStr":"3503176530513854"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a 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英伟达是专业做GPU的，谷歌虽然不搞GPU但搞这个，你一搞软件的，软件都还没搞清楚就又来搞硬件，好比你把事办好还不得罪人，这种规律没人能破、包括谷歌；除非出来一家专门一心搞硬件的、然后学乔布斯、模仿苹果时刻，","listText":"恭喜英伟达，现在碰到了第二次大挑战，上次挑战是：哪家公司来着，说自己的芯片比英伟达的更专业，后面英伟达可是挑战赢了， 英伟达是专业做GPU的，谷歌虽然不搞GPU但搞这个，你一搞软件的，软件都还没搞清楚就又来搞硬件，好比你把事办好还不得罪人，这种规律没人能破、包括谷歌；除非出来一家专门一心搞硬件的、然后学乔布斯、模仿苹果时刻，","text":"恭喜英伟达，现在碰到了第二次大挑战，上次挑战是：哪家公司来着，说自己的芯片比英伟达的更专业，后面英伟达可是挑战赢了， 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正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。","content":"<html><head></head><body><p><strong>本文将系统回答一系列核心问题，从价格、性能、架构、生态到产业链与战略动因，深度分析 TPU 与 GPU 的最新差距与潜在走向。</strong></p><p>过去数月，Google 试图将自研 AI 芯片 TPU（Tensor Processing Unit）出售或租赁给非 Google Cloud 客户，这一动作不仅撼动行业，也引发了英伟达的密切关注。</p><p>值得注意的是，全球两款最先进的大模型——Google Gemini 与 Anthropic Claude——均部分或完全由 TPU 训练完成，而非英伟达 GPU。这一现实正在改变 AI 计算市场的竞争格局。</p><p>越来越多的科技巨头也开始重新评估 TPU 的价值，其中包括英伟达的大客户 Meta。</p><p>虽然英伟达依旧在性能与生态上占据压倒性优势，但 Google 正在以更开放的策略推动 TPU 进入更多数据中心，与英伟达正面竞争的趋势越发明显。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b7bf3dc09c9c1a4fb1243fd2c29e1976\" alt=\"Google行情走势\" title=\"Google行情走势\" tg-width=\"1279\" tg-height=\"1823\"/><span>Google行情走势</span></p><h2 id=\"id_1676079461\">一、TPU 与 GPU 的云端性价比：取决于生态成本与迁移代价</h2><p>两者直接对比价格并不简单，原因在于软件生态的迁移成本：</p><p>1、 GPU 生态完整，开发者使用 Cuda 上手最快</p><p>2、 TPU 更便宜，但前提是开发者愿意为其重写部分代码</p><p>3、 老练的科技巨头如 Apple、Anthropic、Meta 对 TPU 的软件适配难度更低</p><p>前 Google 与英伟达工程师均表示，在特定类型的大规模训练任务下，TPU 在成本效率上可能优于 GPU；尤其是训练 Google 自家 Gemini 时，TPU 的成本优势尤为明显。</p><h2 id=\"id_837929710\">二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”？事实没那么简单</h2><p>即便英伟达技术领先，它仍然面临一个关键限制：台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。</p><p>因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”，这些需求自然会寻找其他可替代芯片，例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说，即便不是性能或价格因素，供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。</p><h2 id=\"id_2751473643\">三、性能差距：最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少？</h2><p>行业人士给出的对比数据显示：</p><p>1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半（以 FLOPS 衡量）</p><p>2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod</p><p>3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU（可用额外网络线缆扩展）</p><p>单芯片性能上，GPU 明显更强；但 TPU 在规模化训练大模型时，能通过大规模 Pod 获得效率优势。</p><h2 id=\"id_3224065706\">四、TPU 与 GPU 的架构差异：谁更适合哪类模型？</h2><p>GPU 是通用计算加速器，能胜任各类机器学习与图形渲染；TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。</p><p>TPU 的 systolic array（脉动阵列）结构，使其在矩阵乘法任务上效率极高，且能减少大量访存时间，从而降低能耗。</p><p>但缺点同样明显：只能在部分软件框架下发挥优势，例如 TensorFlow，而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。</p><p>因此：</p><p>1、 训练关键的矩阵密集型任务，TPU 成本更好</p><p>2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程，GPU 往往更灵活、更高效</p><p>对图像、视频模型而言，TPU 在卷积类计算上有优势，但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。</p><h2 id=\"id_4119786786\">五、谁在使用 TPU？</h2><p>1、 Apple 长期用 TPU 训练最大规模语言模型</p><p>2、 Midjourney 2023 年曾公开表示使用 TPU</p><p>3、 Meta 正在认真评估 TPU，尤其用于下一代模型训练</p><p>4、 Cohere 曾试用 TPU，因早期版本出现问题而改用 GPU</p><p>总体来看，科技巨头更愿意接触 TPU，而中小企业更倾向 GPU，因为后者生态完整、开发门槛低。</p><h2 id=\"id_2695674153\">六、Google 若要真正对标英伟达，需要改造整个供应链</h2><p>若 Google 想把 TPU 大规模卖到其他企业数据中心，就必须复制英伟达的商业模式，包括：</p><p>1、 确保足够产能</p><p>2、 布局全球销售渠道</p><p>3、 与服务器厂商合作做整机交付</p><p>4、 组建大量的客户支持与软件工程团队</p><p>简单说：TPU 想像 GPU 一样卖给全球，需要的是 Google 从研发型公司变成“半导体体系公司”。</p><h2 id=\"id_2442439560\">七、TPU 与 GPU 的制造成本：究竟谁更贵？</h2><p>台积电负责为 Google 与英伟达制造芯片：</p><p>1、 TPU Ironwood 使用比 Blackwell 更先进的工艺</p><p>2、 但 TPU 面积更小，每片晶圆可切割更多芯片，因此抵消部分成本</p><p>3、 两者均需要昂贵的高带宽内存（HBM）</p><p>英伟达销售 GPU 的毛利率约为 63%，而 Google Cloud 整体毛利率只有 24% 左右，说明 Google 并未像英伟达那样把 TPU 当成“高毛利硬件生意”去卖。</p><h2 id=\"id_1575556313\">八、Google TPU 的生产规模：未来两年要翻倍</h2><p>摩根士丹利预测：</p><p>1、 2026 年生产超过 300 万颗 TPU</p><p>2、 2027 年提升至 500 万颗以上</p><p>3、 Google 内部甚至向部分客户透露可能目标更高，但能否获得台积电产能尚不确定</p><p>目前英伟达每年的 GPU 产量约为 Google TPU 的三倍。</p><h2 id=\"id_3953669710\">九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色</h2><p>Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴，负责：</p><p>1、 芯片的物理设计与封装</p><p>2、 与台积电的制造协调</p><p>3、 提供高速 SerDes（串行器/解串器）知识产权，用于 TPU 间高速通信</p><p><strong>这项合作规模至少价值 80 亿美元。</strong></p><h2 id=\"id_1700195749\">十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心，会发生什么？</h2><p>若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心：</p><p>1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计，否则无法获得成本优势</p><p>2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价，以弥补失去的云服务收入（例如存储、数据库等）</p><p>这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一：对它来说，TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。</p><h2 id=\"id_1861474751\">十一、Google 为什么执意开放 TPU？</h2><p>核心原因包括：</p><p>1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU（非 Google Cloud）</p><p>2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU</p><p>3、 即便客户最终不用 TPU，也能借此压价英伟达</p><p>4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型，因为 Gemini 原生针对 TPU 优化</p><p>更深层的原因是：英伟达生态过于强大，Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。</p><h2 id=\"id_283570230\">十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟？</h2><p>结论是不明显，至少在短期内如此。</p><p>Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。</p><p><strong>TPU 想真正走向通用化，还需要几年时间。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Google vs Nvidia，一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; 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面积更小，每片晶圆可切割更多芯片，因此抵消部分成本</p><p>3、 两者均需要昂贵的高带宽内存（HBM）</p><p>英伟达销售 GPU 的毛利率约为 63%，而 Google Cloud 整体毛利率只有 24% 左右，说明 Google 并未像英伟达那样把 TPU 当成“高毛利硬件生意”去卖。</p><h2 id=\"id_1575556313\">八、Google TPU 的生产规模：未来两年要翻倍</h2><p>摩根士丹利预测：</p><p>1、 2026 年生产超过 300 万颗 TPU</p><p>2、 2027 年提升至 500 万颗以上</p><p>3、 Google 内部甚至向部分客户透露可能目标更高，但能否获得台积电产能尚不确定</p><p>目前英伟达每年的 GPU 产量约为 Google TPU 的三倍。</p><h2 id=\"id_3953669710\">九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色</h2><p>Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴，负责：</p><p>1、 芯片的物理设计与封装</p><p>2、 与台积电的制造协调</p><p>3、 提供高速 SerDes（串行器/解串器）知识产权，用于 TPU 间高速通信</p><p><strong>这项合作规模至少价值 80 亿美元。</strong></p><h2 id=\"id_1700195749\">十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心，会发生什么？</h2><p>若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心：</p><p>1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计，否则无法获得成本优势</p><p>2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价，以弥补失去的云服务收入（例如存储、数据库等）</p><p>这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一：对它来说，TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。</p><h2 id=\"id_1861474751\">十一、Google 为什么执意开放 TPU？</h2><p>核心原因包括：</p><p>1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU（非 Google Cloud）</p><p>2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU</p><p>3、 即便客户最终不用 TPU，也能借此压价英伟达</p><p>4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型，因为 Gemini 原生针对 TPU 优化</p><p>更深层的原因是：英伟达生态过于强大，Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。</p><h2 id=\"id_283570230\">十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟？</h2><p>结论是不明显，至少在短期内如此。</p><p>Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。</p><p><strong>TPU 想真正走向通用化，还需要几年时间。</strong></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/38b14d4c1528b585f44d427c7a09d860","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","NVDX":"2倍做多NVDA ETF-T-Rex","GOOG":"谷歌","GOOGL":"谷歌A","AVGO":"博通"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1196993917","content_text":"本文将系统回答一系列核心问题，从价格、性能、架构、生态到产业链与战略动因，深度分析 TPU 与 GPU 的最新差距与潜在走向。过去数月，Google 试图将自研 AI 芯片 TPU（Tensor Processing Unit）出售或租赁给非 Google Cloud 客户，这一动作不仅撼动行业，也引发了英伟达的密切关注。值得注意的是，全球两款最先进的大模型——Google Gemini 与 Anthropic Claude——均部分或完全由 TPU 训练完成，而非英伟达 GPU。这一现实正在改变 AI 计算市场的竞争格局。越来越多的科技巨头也开始重新评估 TPU 的价值，其中包括英伟达的大客户 Meta。虽然英伟达依旧在性能与生态上占据压倒性优势，但 Google 正在以更开放的策略推动 TPU 进入更多数据中心，与英伟达正面竞争的趋势越发明显。Google行情走势一、TPU 与 GPU 的云端性价比：取决于生态成本与迁移代价两者直接对比价格并不简单，原因在于软件生态的迁移成本：1、 GPU 生态完整，开发者使用 Cuda 上手最快2、 TPU 更便宜，但前提是开发者愿意为其重写部分代码3、 老练的科技巨头如 Apple、Anthropic、Meta 对 TPU 的软件适配难度更低前 Google 与英伟达工程师均表示，在特定类型的大规模训练任务下，TPU 在成本效率上可能优于 GPU；尤其是训练 Google 自家 Gemini 时，TPU 的成本优势尤为明显。二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”？事实没那么简单即便英伟达技术领先，它仍然面临一个关键限制：台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”，这些需求自然会寻找其他可替代芯片，例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说，即便不是性能或价格因素，供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。三、性能差距：最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少？行业人士给出的对比数据显示：1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半（以 FLOPS 衡量）2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU（可用额外网络线缆扩展）单芯片性能上，GPU 明显更强；但 TPU 在规模化训练大模型时，能通过大规模 Pod 获得效率优势。四、TPU 与 GPU 的架构差异：谁更适合哪类模型？GPU 是通用计算加速器，能胜任各类机器学习与图形渲染；TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。TPU 的 systolic array（脉动阵列）结构，使其在矩阵乘法任务上效率极高，且能减少大量访存时间，从而降低能耗。但缺点同样明显：只能在部分软件框架下发挥优势，例如 TensorFlow，而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。因此：1、 训练关键的矩阵密集型任务，TPU 成本更好2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程，GPU 往往更灵活、更高效对图像、视频模型而言，TPU 在卷积类计算上有优势，但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。五、谁在使用 TPU？1、 Apple 长期用 TPU 训练最大规模语言模型2、 Midjourney 2023 年曾公开表示使用 TPU3、 Meta 正在认真评估 TPU，尤其用于下一代模型训练4、 Cohere 曾试用 TPU，因早期版本出现问题而改用 GPU总体来看，科技巨头更愿意接触 TPU，而中小企业更倾向 GPU，因为后者生态完整、开发门槛低。六、Google 若要真正对标英伟达，需要改造整个供应链若 Google 想把 TPU 大规模卖到其他企业数据中心，就必须复制英伟达的商业模式，包括：1、 确保足够产能2、 布局全球销售渠道3、 与服务器厂商合作做整机交付4、 组建大量的客户支持与软件工程团队简单说：TPU 想像 GPU 一样卖给全球，需要的是 Google 从研发型公司变成“半导体体系公司”。七、TPU 与 GPU 的制造成本：究竟谁更贵？台积电负责为 Google 与英伟达制造芯片：1、 TPU Ironwood 使用比 Blackwell 更先进的工艺2、 但 TPU 面积更小，每片晶圆可切割更多芯片，因此抵消部分成本3、 两者均需要昂贵的高带宽内存（HBM）英伟达销售 GPU 的毛利率约为 63%，而 Google Cloud 整体毛利率只有 24% 左右，说明 Google 并未像英伟达那样把 TPU 当成“高毛利硬件生意”去卖。八、Google TPU 的生产规模：未来两年要翻倍摩根士丹利预测：1、 2026 年生产超过 300 万颗 TPU2、 2027 年提升至 500 万颗以上3、 Google 内部甚至向部分客户透露可能目标更高，但能否获得台积电产能尚不确定目前英伟达每年的 GPU 产量约为 Google TPU 的三倍。九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴，负责：1、 芯片的物理设计与封装2、 与台积电的制造协调3、 提供高速 SerDes（串行器/解串器）知识产权，用于 TPU 间高速通信这项合作规模至少价值 80 亿美元。十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心，会发生什么？若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心：1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计，否则无法获得成本优势2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价，以弥补失去的云服务收入（例如存储、数据库等）这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一：对它来说，TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。十一、Google 为什么执意开放 TPU？核心原因包括：1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU（非 Google Cloud）2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU3、 即便客户最终不用 TPU，也能借此压价英伟达4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型，因为 Gemini 原生针对 TPU 优化更深层的原因是：英伟达生态过于强大，Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟？结论是不明显，至少在短期内如此。Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。TPU 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