谷歌是英伟达人工智能芯片最大的买家之一，并将这些芯片租赁给Google Cloud的客户，如OpenAI和Meta Platforms。然而，谷歌发展自家AI芯片的雄心并未减缓。
据七位参与相关谈判的人士对媒体透露，谷歌近期接洽了一些以租赁英伟达芯片为主的小型云服务商，提出希望他们的数据中心也能部署谷歌的AI芯片。
据参与该交易的公司代表私下对媒体透露，谷歌已经与至少一家云服务商达成协议，其中包括总部位于伦敦的Fluidstack，后者将在纽约的数据中心部署谷歌的张量处理单元（TPU）。
此外，谷歌也曾尝试与其他专注英伟达芯片的云服务商达成类似协议，比如正为OpenAI打造一个部署大量英伟达芯片的数据中心的Crusoe公司，以及向微软和OpenAI租赁英伟达芯片的CoreWeave。
媒体称，目前尚不清楚谷歌首次选择在其他云服务商的数据中心部署TPU的原因。分析认为，这可能是因为谷歌自建数据中心的速度赶不上对芯片的需求增长，也可能是希望通过其他云服务商为其TPU寻找更多新客户，比如AI应用开发者。这种做法与云服务商租赁英伟达显卡的模式类似。
分析称，如果是后一种情况，谷歌的做法就等于更直接地与英伟达竞争，毕竟英伟达主要是向这些云服务商销售芯片。无论出于什么目的，在其他云服务商的数据中心部署TPU，都会意味着这些设施使用的英伟达GPU数量会减少。
投资公司D.A. Davidson的股票研究分析师Gil Luria团队对媒体表示，越来越多的云服务商和大型AI开发商对TPU感兴趣，希望借此摆脱对英伟达的依赖。他们在与多家前沿人工智能实验室的研究人员和工程师交流后发现，业内对谷歌这款为机器学习和AI定制的加速芯片评价正面。
因此，分析师团队认为，如果谷歌将TPU业务与旗下AI研究机构DeepMind合并并单独剥离上市，市场将有强劲需求。根据Luria团队的估算，这项业务的潜在估值约为9000亿美元，而在今年早些时候，他们的估值还是7170亿美元。
“没人愿意只有一个来源……在关键组件上完全受制于某一供应商。”
“如果这项业务真的被剥离，投资者将同时获得一家领先的AI加速芯片供应商和一家顶级AI实验室，这可能会成为Alphabet最具价值的资产之一。”
而英伟达首席执行官黄仁勋则对这种竞争芯片项目泼了冷水。他对媒体表示，AI应用开发者更偏好GPU，因为它们用途更广，支持的软件也更强大。
拉拢英伟达的“朋友”媒体报道，谷歌的谈判表明，它正在设法接近那些英伟达重点扶持的新兴云服务商。这些公司与Google Cloud和Amazon Web Services不同，它们几乎只租赁英伟达芯片，而且比传统云服务商更愿意采购多样化的英伟达产品。英伟达还向这些公司投资了资金，并优先供应最热门的芯片。
谷歌主要将TPU用于开发自家的AI模型，比如Gemini系列，而近年来内部对TPU的需求大增。
不过，谷歌也长期向其他公司租赁TPU。例如，Apple和Midjourney都通过Google Cloud租用TPU。而在今年夏季初，谷歌甚至一度让OpenAI对租用TPU感兴趣，但OpenAI随后突然改变了主意。
谷歌内部曾讨论扩大TPU业务，以增加收入并减少云计算部门对昂贵的英伟达芯片的依赖。据两名前高管对媒体透露，高层也曾探讨过将TPU直接销售给Google Cloud以外的客户。
分析认为，像CoreWeave和Fluidstack这类小型云服务商，例如Fluidstack为Mistral这类创业公司提供英伟达GPU，由于AI开发者普遍偏爱英伟达产品，因此在商业上有强烈动机优先提供英伟达芯片服务器。
但谷歌似乎已经找到办法促使Fluidstack支持其TPU扩张计划：如果Fluidstack无法承担即将启用的纽约数据中心的租赁成本，谷歌将提供最多32亿美元的“兜底”支持。这项承诺帮助Fluidstack及其数据中心合作伙伴筹集债务融资以建造设施。
TPU需求正在上升媒体称，谷歌的第六代Trillium TPU芯片自去年12月向外部客户开放后需求强劲。分析师预计，第七代Ironwood TPU的需求将“显著上升”。Ironwood是Google首款专为大规模AI推理任务（即模型训练完成后的部署运行）设计的芯片。
分析师指出，谷歌的TPU芯片算力最高可达42.5 exaflops（百亿亿次浮点运算），并已大幅提升高带宽内存容量。这些芯片“成本效率也显著提升”，这是吸引更多前沿实验室关注的主要原因之一。
初创公司Anthropic此前虽在小规模上使用TPU，但分析师指出，该公司近期正在招聘TPU内核工程师，这可能意味着他们正考虑从使用Amazon Web Services提供的Trainium芯片转向TPU。Trainium是亚马逊为AI训练设计的芯片，该公司已对Anthropic投资80亿美元。
分析师还指出，马斯克的xAI公司也对购买TPU表现出兴趣，部分原因在于今年“JAX-TPU工具支持的显著改进”。JAX是谷歌开发的一个高性能计算Python库，能够让程序在TPU上高效运行。分析师指出，直到最近，JAX生态系统还限制了TPU在Google外部大规模部署的可能性。
根据D.A. Davidson的DaVinci开发者数据集，2025年2月至8月这半年内，Google Cloud上与TPU相关的开发者活跃度增长了大约96%。
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