谷歌正在寻求规模较小的CSP来托管TPU

游戏天地 2025年09月09日 10:28 1 admin

谷歌已与至少一家云服务提供商达成协议，将在纽约的数据中心部署其 TPU。

据The Information援引消息人士称，谷歌最近与主要租赁 NVIDIA 芯片的小型云服务提供商接洽，敦促他们在其数据中心也部署 NVIDIA 的 AI 处理器。报道指出，此举的目的可能是鼓励用户采用谷歌的 TPU，这可能会使谷歌与 NVIDIA 展开更直接的竞争。

报道指出，有消息称，谷歌已与至少一家云服务提供商（总部位于伦敦的 Fluidstack）达成协议，将在纽约的数据中心部署其 TPU。谷歌的行动远不止 Fluidstack。据报道，谷歌还与其他专注于 NVIDIA 的服务提供商寻求类似的交易，包括 Crusoe（正在为 OpenAI 构建一个满载 NVIDIA 芯片的数据中心）和 CoreWeave（将 NVIDIA 硬件租赁给微软，并与 OpenAI 签订了供应合同）。

报告强调，谷歌瞄准的公司主要是严重依赖 NVIDIA 芯片的新兴云服务提供商。为了赢得这些云服务提供商的支持，谷歌据称已向 Fluidstack 提供激励措施，以支持其 TPU 的扩张。报告指出，如果 Fluidstack 无法支付其在纽约新数据中心的租金，谷歌将提供高达 32 亿美元的“后盾”。

谷歌的TPU战略：从内部需求到外部增长

谷歌推进自主 AI 芯片的步伐已持续一段时间。正如报道所强调的，消息人士称，该公司已考虑加大 TPU 业务的投入，以提升收入并减少对 NVIDIA 芯片的依赖。

谷歌的TPU和AI业务正在蓬勃发展。谷歌的TPU业务及其AI研究部门DeepMind的估值可能高达9000亿美元。报告指出，2024年12月发布的第六代Trillium TPU需求旺盛。报告还指出，预计谷歌首款专为大规模推理设计的第七代Ironwood TPU的需求也将增长。

据 The Information 指出，谷歌主要将 TPU 用于其自身的 AI 项目，例如 Gemini 模型，近年来内部需求激增。据报道，该公司长期以来还通过谷歌云向外部公司出租 TPU，包括苹果和 Midjourney。

研究机构Omdia估计，谷歌去年在TPU上的资金投入大概在60亿至90亿美元，如此巨大的投入也凸显了TPU对于谷歌AI战略的重要性。

今年全球最大的英伟达人工智能芯片客户之一OpenAI，也宣布开始租用谷歌的 AI 芯片来驱动 ChatGPT 等产品，据知情人士透露，这是该公司首次大规模采用非英伟达芯片。

这一举措反映出OpenAI 正逐步减少对微软数据中心的依赖，同时可能推动谷歌的张量处理单元（TPU）作为更廉价替代方案，挑战主导 AI 芯片市场的英伟达图形处理单元（GPU）。

该协议也表明，谷歌长期在几乎所有与AI 相关的软硬件领域开发技术或业务的战略可能正在奏效。这位知情人士表示，OpenAI 希望通过租用谷歌云的 TPU 来降低推理计算成本——该术语指在 AI 完全开发完成后在服务器上运行的过程。

OpenAI 的计算需求正快速增长：ChatGPT 的付费订阅用户可能已超过 2500 万，较年初的 1500 万大幅增长，每周还有数亿用户免费使用该服务。

OpenAI 主要通过微软和甲骨文租用英伟达服务器芯片，用于模型开发训练及支持 ChatGPT 运行。去年 OpenAI 为此类服务器支出超 40 亿美元，训练与推理各占近半，预计 2025 年 AI 芯片服务器支出将达近 140 亿美元。

据谷歌云员工透露，虽然谷歌在AI 模型开发领域与 OpenAI 激烈竞争，但并未向对手出租其最强性能的 TPU 芯片。这表明谷歌目前优先将高端 TPU 留给自家 AI 团队开发 Gemini 模型。目前也不清楚 OpenAI 是否有意采用 TPU 进行 AI 训练。

近期，媒体还报道谷歌准备携手联发科开发下一代张量处理单元（TPU），对于联发科而言，与谷歌合作开发TPU芯片，有助于其进一步提升在AI芯片领域的技术水平和市场份额。借助谷歌在AI领域的强大技术和市场影响力，联发科能够更好地将自身的芯片技术应用到实际的AI场景中，积累更多的技术经验和市场反馈。与英伟达的合作则为联发科打开了AI超级电脑这一高端市场的大门，提升了其在高性能计算领域的知名度和竞争力。

对于谷歌来说，与联发科的合作是其多元化供应链战略的一部分。通过引入联发科，谷歌可以降低对单一供应商的依赖，提高供应链的稳定性和灵活性。同时，联发科在成本方面的优势也有助于谷歌在保证芯片性能的前提下，降低整体的采购成本。

而对于整个AI产业而言，联发科的积极参与将带来更多的创新和竞争。更多的芯片制造商进入AI领域，将推动芯片技术的不断进步，为AI应用的发展提供更强大的算力支持。不同厂商之间的合作与竞争，也将促使产业生态更加完善，加速AI技术在各个领域的普及和应用。

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