機構解讀谷歌芯片競爭力：參數不如英偉達 但系統(tǒng)級工程能力使得成本效率旗鼓相當

　　在最新自研TPU（張量處理單元）芯片的推動下，科技巨頭谷歌向AI（人工智能）芯片龍頭英偉達發(fā)起沖鋒。

　　近日，研究機構SemiAnalysis發(fā)布報告，解釋了谷歌如何成為英偉達在商用芯片領域最具威脅的競爭對手。SemiAnalysis的模型數據顯示，從TCO（總體擁有成本）的角度來看，谷歌第七代TPU芯片在成本效率上對英偉達構成了碾壓優(yōu)勢：客戶采購越多谷歌TPU，能夠節(jié)省的英偉達GPU資本開支就越多。

　　SemiAnalysis指出，以OpenAI為例，自從其于2024年5月發(fā)布大模型GPT-4o以來，OpenAI還沒能完成任何“面向下一代前沿模型”的大規(guī)模預訓練部署。盡管OpenAI尚未從英偉達GPU轉向谷歌TPU，但在TPU帶來的競爭壓力下，OpenAI已經從英偉達處獲得了約30%的算力集群報價折扣。

　　TPU（Tensor Processing Unit）是谷歌于2016年公開的自研AI專用集成芯片（ASIC），主要用于加速機器學習模型的訓練和推理。與英偉達的GPU相比，TPU的通用性較差、功能更專一，但功耗也更低。此前，谷歌并不會直接出售TPU，而是允許其他企業(yè)通過谷歌云來進行租用。

　　SemiAnalysis強調，谷歌的AI基礎設施優(yōu)勢不是在于芯片參數，而是來自其系統(tǒng)級工程能力，也就是說“系統(tǒng)比微架構更重要”：“依靠系統(tǒng)設計、互聯、編譯器和整體軟硬件協(xié)同，谷歌能夠讓TPU在實際性能和成本效率方面與英偉達相當?！?/p>

　　今年11月，谷歌宣布，公司第七代自研TPU芯片Ironwood即將正式發(fā)布。據介紹，Ironwood在訓練和推理方面的性能比上一代芯片提升了4倍多，采用了先進的互聯架構，單個POD（AI超級計算機單元）可連接多達9216顆Ironwood芯片，并通過每秒9.6 Tb（太比特）的突破性ICI（芯片間互聯網絡）連接成一個“超級pod”，訪問高達1.77 PB的共享高帶寬內存（HBM）。

　　根據SemiAnalysis統(tǒng)計的數據，從技術角度來看，Ironwood芯片在每秒浮點運算（FLOPs）和內存帶寬方面幾乎追上了英偉達的Blackwell GPU系列。如果谷歌自用該芯片，每顆芯片的TCO比同等配置的英偉達GB200系統(tǒng)低約44%。

　　SemiAnalysis認為，谷歌正在努力成為“真正差異化的云服務供應商”。今年10月，AI初創(chuàng)公司Anthropic宣布與谷歌達成合作，將部署多達100萬個谷歌的TPU芯片以訓練旗下AI大模型。在約定部署的100萬顆芯片中，首批約40萬顆最新TPU芯片將由與谷歌共同設計芯片的博通直接出售給Anthropic，價值約100億美元；剩余的60萬顆芯片則通過谷歌云進行租賃。

　　目前，英偉達也感受到了來自谷歌的壓力。當地時間11月25日，有消息稱Meta正在考慮從2027年起在其數據中心部署谷歌的TPU（張量處理單元），價值達到數十億美元，還可能在明年通過谷歌云租借TPU，令英偉達當天股價盤中一度跌超7%。

　　對此，英偉達當天公開回應稱，公司的GPU“仍領先行業(yè)一代”：“與專為特定AI框架或功能設計的ASIC（專用集成芯片）相比，英偉達提供更高的性能、更強的通用性以及更好的可替代性?！?/p>

（文章來源：澎湃新聞）

(原標題：機構解讀谷歌芯片競爭力：參數不如英偉達，但系統(tǒng)級工程能力使得成本效率旗鼓相當)

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