懂财哥解读谷歌TPU芯片争夺升温,阿里小米入局,算力竞赛再升级 2025-2026年,AI专用芯片赛道迎来结构性变革,谷歌TPU凭借高性价比与场景适配性成为市场焦点。阿里巴巴、小米等国内科技巨头加速入局抢订,叠加Meta、Anthropic等国际客户的大额订单,TPU供需缺口持续扩大。此次争夺不仅是企业算力补短板的迫切需求,更折射出全球AI产业从通用GPU向专用ASIC芯片转型的核心趋势。 谷歌TPU作为AI专用ASIC芯片,历经七代迭代,在能效比与成本上形成显著优势:较同类GPU价格低30%-50%,v7e型号单芯片算力较前代提升4.7倍,能效比提升67%,且适配万亿参数大模型训练与推理需求。其独特的脉动阵列架构与Jupiter互联网络,可支持超10万块芯片集群部署,满足大规模算力需求。 当前TPU市场需求爆发,谷歌已采用博通+联发科双供应商策略,TPU v7e订单翻倍以缓解产能压力,但台积电CoWoS先进封装产能瓶颈仍导致2026年供货受限,进一步激化抢订竞争。 1. 技术迭代需求:阿里达摩院大模型、小米AIoT生态均需高密度算力支撑,TPU的高吞吐量特性可优化模型训练效率,降低长期运营成本。 2. 供应链多元化:规避对单一GPU供应商的依赖,契合全球“去英伟达化”趋势,提升算力供应链稳定性。 3. 生态布局卡位:抢占稀缺算力资源,为下一代AI应用落地储备技术基础,巩固在国内科技赛道的竞争优势。 短期来看,TPU产能紧张将持续至2027年初,头部企业凭借采购规模优势优先受益,国内产业链中封装测试、光模块、液冷等配套环节迎来增量机会。长期而言,TPU的普及将加速AI专用芯片渗透率提升,摩根士丹利预测2027年全球AI ASIC市场规模将达300亿美元。 对阿里、小米而言,此次抢订不仅是短期算力补充,更是技术路线选择的关键布局,未来需持续推进软硬件协同优化,方能充分发挥TPU的性能优势。 台积电CoWoS产能释放不及预期,导致芯片交付延迟;技术适配成本超预期,影响TPU实际应用效果;行业竞争加剧引发算力资源溢价。#阿里巴巴 #小米 #谷歌 #台积电 #英伟达
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