[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"content-doc-dcio3ef03582":3},{"user":4,"document":8,"mainDocument":27,"columnUrl":29,"subscription":30,"footer":42,"text":80},{"isAuthenticated":5,"isAdmin":5,"displayName":6,"avatarUrl":6,"nid":6,"groupLevel":7},false,"",-10,{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":21,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},"dcio3ef03582","谷歌(GOOGL)TPU一年扩容至四款，剑指英伟达！机构预计2028年相关销售额将突破1350亿美元","\u002Fdoc\u002Fdcio3ef03582","col18178739ee","美股资讯","\u002Fcol\u002Fcol18178739ee","\u003Cp>\n\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan>美股投资网获悉，Alphabet(GOOGL)旗下谷歌正扩大AI芯片产品组合，以挑战英伟达(NVDA)的主导地位，在这个价值数千亿美元的市场中抢占份额。谷歌将推出其张量处理单元(TPU)的两款新变体。TPU是帮助开发和运行AI软件的定制半导体。最新芯片将满足机密计算的需求，并帮助模型在处理查询时访问更广泛的信息。更广泛地说，它们旨在服务一个正转向使用AI智能体、并面临安全挑战的行业。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>此次发布标志着谷歌芯片部门产品开发提速。该部门曾每两年发布一款新的AI处理器;今年同时推出两款TPU，而周一将公布的最新变体，将让产品线进一步扩充。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>产品线扩容从两年一款到一年四款\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>谷歌芯片负责人Amin Vahdat在接受采访时表示，四款TPU产品将针对不同需求进行优化。“这确实遵循了谷歌的核心理念，即未来在于专用化，而专用化带来的优势依然十分显著。”\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>谷歌发布新芯片，正值AI芯片行业动荡之际。对基础设施支出可能放缓的担忧令科技股动荡不安，而民主党赢得美国中期选举也引发了人们对数据中心项目的疑虑。但英伟达AI处理器的需求仍大于其供应能力，这为谷歌和其他竞争者提供了发展壮大的空间。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Vahdat称，新的TPU 8tx和8i Max变体并非全新的硅设计，而是经过重新配置，以承担客户一直要求的任务。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>8tx面向政府机构和受监管行业公司等客户，处理安全、机密的工作。该系统与AMD(AMD)的芯片配合使用，是两家公司合作的一部分。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>8i Max则用于运行需要长上下文窗口的AI应用——即AI系统在单次请求中可考虑的数据量。Vahdat称，这对药物研发和数学等任务必不可少，对编程应用也很重要。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>从自用到外销TPU销售额有望突破千亿美元\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>TPU在英伟达图形处理器(GPU)主导的市场中竞争。谷歌十多年前与博通(AVGO)共同开发这项技术，后者协助设计和协调生产。谷歌最初的想法是更高效地处理日益增长的计算需求。随后谷歌意识到TPU在AI工作方面的潜力，如今已开始在其云计算业务之外销售这些芯片。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>谷歌作为芯片销售商的新角色正带来可观收益。机构预测，到2028年，TPU销售额将超过1350亿美元，包括相关软件和硬件。这高于今年估计的120亿美元，且不包括通过谷歌云使用这些芯片的客户所带来的销售额。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>TPU已吸引一些知名客户，包括苹果(AAPL)、Meta(META)和甲骨文(ORCL)。Vahdat称，提供专用版本的芯片应有助于谷歌取得进一步进展。这些新芯片将于明年上市。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>“我们可以造一颗试图覆盖整个市场的单一芯片，但通过打造专用版本的芯片，我们实际上能交付更多价值。”他表示。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>竞争升温英伟达也在转向专用化\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>即便是一直将GPU宣传为适用于所有AI任务的英伟达，也开始提供更专用的芯片系统，这包括推出自己的中央处理器(CPU)——这一品类由英特尔(INTC)开创。这些处理器不承担创建AI模型所需的繁重数据运算，但对管理AI智能体很有用。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>英伟达还利用从初创公司Groq收购的技术，提供更侧重于AI推理阶段的芯片——即已训练好的AI模型执行任务的阶段。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>谷歌的8tx与AMD的CPU配合使用，后者是英伟达和英特尔的竞争对手。该技术允许数据在芯片层面加密，从而更安全。Vahdat称，通常情况下，信息在计算机处理时必须在内存中解锁。8i Max则将两颗TPU芯片封装在一起，以提供更强的算力和内存。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>分析师Mandeep Singh表示，TPU的部分吸引力在于其性价比。它们比英伟达GPU便宜约30%，但在吞吐量——即给定时间内可处理的数据量——方面却毫不逊色。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>客户版图扩大，TPU外销渐成气候\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>这一路径吸引了包括金融等领域在内的各类客户。谷歌在上月财报中宣布，Jump Trading是TPU客户。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Jump Trading首席技术官Alex Davies在接受采访时表示，该公司花了数年试用这些芯片，约一年前与谷歌签署了更大的合同。这家交易公司拥有数千颗TPU，用于训练交易研究等AI模型。Davies称，Jump仍主要使用英伟达进行训练，但“一小部分”员工非常喜欢用TPU完成他们的任务。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>他表示，TPU在部分任务中表现出色。Davies还表示，使用不同类型的芯片来应对挑战是有益的。在TPU性能与英伟达芯片相当或更优的领域，TPU还具有更高的能效优势，从而降低了成本。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>上月，甲骨文表示已签署协议，让其云客户从明年开始首次使用TPU。甲骨文云客户此前只能选择英伟达和AMD的AI芯片。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>“我们与谷歌合作，是因为随着AI工作负载要求越来越高，客户需要更多选择，”负责甲骨文云基础设施的高级副总裁Karan Batta在声明中表示。“这一合作扩大了我们的能力，帮助客户在最符合其需求的基础设施上构建和运行AI。”\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Claude开发商Anthropic PBC是另一家TPU客户。根据最近的一份监管文件，该公司拥有在2028年至2031年间购买价值高达1500亿美元的TPU芯片的选择权。据报道，OpenAI也计划购买TPU。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>谷歌自身作为AI软件开发商的身份也助力了芯片研发。TPU开发人员依靠提前使用谷歌最新的Gemini模型来改善能效和发现漏洞。这在半导体设计中至关重要——缺陷可能造成数十亿美元损失，并使数月的工作付诸东流。Vahdat称，AI正在降低这些风险发生的概率。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>挑战仍存竞争、支出放缓与供应瓶颈\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>但谷歌也面临其他挑战，包括市场新进入者。由两名前TPU工程师联合创办的初创公司Tenspresso，正将其首款芯片聚焦于长上下文窗口推理——这正是8i Max瞄准的领域。但据媒体上周报道，该产品距设计完成至少还有一年。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>OpenAI和Anthropic也在推进自研芯片努力——团队中不乏TPU资深人士——可能加剧未来的竞争。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>AI基础设施支出放缓的风险同样存在。据分析师Singh估计，对数据中心的反对声浪，可能使科技公司到2027年预期支出的1.4万亿美元缩水约5%至7%。这包括芯片、网络设备、土地及其他数据中心建设材料上的支出。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Singh称，谷歌TPU的利润率也不如英伟达丰厚。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>与芯片和AI基础设施领域的其他公司一样，谷歌也面临内存和制造产能等关键组件的短缺，这使得满足需求变得困难。公司在财报中表示，谷歌每一颗可用的TPU都已签约给客户。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Vahdat的团队正努力实现供应来源多元化。近几个月，谷歌与博通的竞争对手Marvell Technology(MRVL)签署了一项包含部分TPU工作的协议。还有报道称，联发科也在为谷歌的TPU业务提供技术支持。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>Vahdat拒绝就上述两家公司在TPU业务中的角色置评。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>分析师William Tong表示，谷歌很可能正在敲定更长期的协议，“以确定供应、防止出现更多瓶颈”。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>最专业的美股资讯,推荐美股大数据 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002FStockwe.com\u002F\">https:\u002F\u002FStockwe.com\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>如何识别美股市场异常波动？美国机构主力资金买卖情况，出货和吸筹，使用美股投资网VIP会员，2008年成立于美国硅谷，由前纽约证券交易所分析师Ken创立，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化模型，建立了一个股市数据库 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F\">https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F\u003C\u002Fa> 每天处理千万级股票数据：捕捉期权大单，实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻，精准交易信号第一时间发到您手机APP！\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>","https:\u002F\u002Fwww.tradesmax.com\u002Fimages\u002Fa_Stock\u002FG\u002FGOOGL\u002FGOOGL.jpg","2026-11-09T17:14:21","2026.11.09","2026\u002F11\u002F09",44919,[22],"GOOGL","Article",0,"免费","success",{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":28,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},[22],"\u002Fcol\u002Fstocknews",{"visible":5,"marketingHtml":31,"services":32,"recentDocuments":41},"\u003Cfigure class=\"image\">\u003Ca 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