谷歌正将其多年积累的张量处理单元（TPU）研发成果转化为商业武器，试图在 AI 硬件市场直接挑战英伟达的主导地位。过去，这些芯片主要服务于谷歌内部的搜索和语音识别等重型 AI 任务，如今，谷歌正致力于将这一内部优势打造为能与英伟达抗衡的独立业务。
以资本换市场：复制英伟达策略
这一战略转型的典型例证是位于纽约西部的"湖马林纳"（Lake Mariner）AI 数据中心集群。据媒体报道，谷歌为该项目建设提供了 32 亿美元的财务担保，开发商计划向 Anthropic 租赁数千个谷歌芯片的计算能力。这种"支持数据中心融资，再从芯片使用中获益"的模式，与英伟达的市场策略如出一辙。
随着 AI 竞赛重心从模型转向算力资源争夺，此类融资变得至关重要。TeraWulf 联合创始人兼首席技术官 Nazar Khan 指出，资金雄厚的公司坚信算力市场价值巨大，不愿在这场竞争中掉队。
从自用走向开放：性能与成本优势
谷歌 TPU 的故事始于 2013 年。时任研究人员的 Jeff Dean 发现，若要支撑面向 1 亿用户的语音模型，需使谷歌计算机数量翻倍，这直接推动了专用硬件 TPU 项目的启动。经过多代迭代，TPU 已从内部工具演变为谷歌云的核心竞争力。
近期，谷歌不仅与黑石集团达成 50 亿美元交易创建新的云服务业务，还决定直接向客户出售芯片，并推出了首款专为推理设计的 TPU。谷歌云 AI 和计算基础设施副总裁 Mark Lohmeyer 表示，新芯片及系统协作方式的改进吸引了以往未曾考虑的客户群体。
长期客户 Citadel Securities 的实测数据佐证了这一吸引力。该公司首席技术官 Josh Woods 透露，使用 TPU 后，关键工作负载的成本降低了 30%，速度提升高达四倍。
英伟达的护城河与" Jensen 监狱"
尽管面临挑战，英伟达凭借 CUDA 软件栈及成熟的硬件生态系统，仍掌控着估计超过 90% 的 AI 芯片市场。首席执行官黄仁勋对此表现得颇为从容，他在公开场合表示，定制芯片的成本优势"毫无意义"，并强调英伟达的影响力远超任何 ASIC。
然而，云提供商对陷入英伟达全栈生态锁定（被业内戏称为" Jensen 监狱"）的担忧日益加剧。Bessemer Venture Partners 合伙人 Adam Fisher 指出，许多服务商渴望替代方案，却苦于无法从其他供应商处获得足够支持。
谷歌的突破口：资金、专注与互补定位
谷歌正试图用巨额资金和高度专注来打破这种惯性。公司计划募集 850 亿美元股权主要用于支持 AI 基础设施，并为包括路易斯安那州 River Bend 项目在内的多个数据中心提供数十亿美元的担保。
在内部，TPU 业务由新任 AI 基础设施建设总技术官 Amin Vahdat 领导。Vahdat 向谷歌云负责人 Thomas Kurian 和 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 汇报，正推动芯片设计、供应链及部署实现更清晰的商业目标。
Vahdat 强调，这并非一场零和博弈。谷歌数据中心仍在运行英伟达 GPU，双方关系既竞争又合作。"市场需求非常庞大，"他表示。随着 AI 工作负载增速超越单一供应商的满足能力，谷歌若能持续优化芯片性能并锁定 Anthropic、Citadel 等关键客户，TPU 有望在英伟达主导的市场中确立真正的"第二选项"地位。
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