大模型训练用英伟达还是谷歌

近期，谷歌发布大模型 j m a 三，使用 t p u 而非英伟达型片训练，被华尔街称为新 dp six 时刻。那么 t p u 与 g p u 到底有什么区别呢？谷歌 t p u 和英伟达 g p u 作为 ai 算力领域的两大核心硬件， 从核心架构上看， tpu 是专精选手，通过脉动阵列架构和专用设计，在 ai 核心计算上实现性能和能效的突破。 rgbo 是全能玩家，凭借特大帝国和通用计算能力，构建起难以撼动的市场统治，既能处理 ai 计算，又能渲染游戏模拟、科学计算。 从性能与能效上看， tpu 走的是极简的专用架构路线，核心是脉动阵列设计，这种设计里数据像血液一样单向流动，更适合追求极致 a i 性能和能效的大规模训练、推理等需求的开发者。 gpu 是通用型并行处理器，原本是为图形渲染设计的，但复杂缓存、分支预测和县城管理等 附加任务也会额外消耗芯片性能和电量，更适合需要通用计算能力的企业。 p 拓只生态用户、图形渲染或科学计算有多场景部署等需求的客户。尤其在 ai 大规模训练和推理任务中，谷歌 tpu 的性价比通常比因为达 gpu 高百分之三十到百分之一百 夸张，英伟达 h 一百 gpu 能完成的任务，一个谷歌 tpu 威武，一级群都能搞定，意味着企业用更少的硬件投入就能获得同等甚至更强的 ai 算力，直接降低采购成本。此外， tpu v 六比英伟达霍霍系列 gpu 省电百分之六十到百分六十五。假设一个 ai 级群年耗电量一百万度，用 tpu 可节省六十万度以上长期电费，成本优势显著，尤其适合大规模数据中心。而且 tpu 迭代后，老款降价特别狠，而英伟达 gpu 因生态垄断， 旧款降价幅度较小，长期使用成本更高。难怪连明伟达创始人黄仁勋都直言称，在专用芯片里，骨骼 tpu 是很特殊且有实力的存在。 从商业模式来看，谷歌的 tpu 以服务加专用为核心，通过自研芯片提供高性价比 ai 算力，从只租不卖向租售并行引进，二零二五年开始向美塔等大客户销售 tpu， 全站服务 比较高端 ai 市场，强调能效和成本优势。而英伟达的 gpu 以硬件加通用为核心，通过 q 打生态构建全方位计算平台，覆盖从游戏到超算的全场景，凭借通用能力和生态壁垒维持市场主导地位。 gpu 这么强，为什么仍然难以普及呢？一是生态不兼容问题，因为达 gpu 能火，靠的是库达这个万能翻译官，甭管你是用 petrouch、 pencil flow 还是其他 ai 框架，酷打都能让代码在 gpu 上顺畅跑起来。换 gpu 就像换个同品牌手机，数据软件直接搬。而 tpu 像谷歌独家方言，以前只能用 jax、 tensofo 这两种小众语言，现在好不容易支持了 p torch， 但配号的工具包还不全。 二是使用渠道单一，因为达 gpu 是开放货架，你可以买戴尔、联想的服务器自己装，也能在 aws、 微软、阿舍上直接租，甚至小公司都能买几块显卡，搭个小集群企业，想用就用，不想用随时换 硬件自主权在自己手里， tpu 却是谷歌独家定制，只有谷歌源能提供， aws、 阿里人这些大平台都没有。如果企业数据存在，其他云要传到谷歌云用 tpu 跨元传输费比算力本身还贵，更怕的是被谷歌绑定，万一以后涨价或服务调整，企业只能被动接受， 谁敢全力投入？三是适用场景局限。 tpu 在 ai 推理上，比如给图片打标签、语音转文字这些小事上，速度快、耗电少，优势明显。但在教模型学、说话、写文章等 ai 训练这种复杂任务上，英伟达、库达的生态优势还是很难撼动。 总而言之，如果你追求极致的性能、成本、效率，且业务高度依赖谷歌云服务， tpu 是一个非常有竞争力的选择。尤其对于大规模的 ai 推理任务，如果你需要极致的灵活性、广泛的模型兼容性，并意外成熟的开发者社区，那么英伟达 gpu 及其 q 大生态是目前更稳妥、更通用的方案。