文章核心观点 - 谷歌发布第七代Ironwood TPU及Axion VM方案，通过“定制硬件+云服务+托管支持”的一体化模式重新定义AI基础设施，对英伟达GPU主导的市场格局构成挑战 [1][3][6][7] - 英伟达通过“GPU+CUDA+生态”构建的通用计算平台仍具优势，强调其唯一能运行所有AI模型的兼容性与灵活性 [8][9][11][12] - AI芯片赛道正从“GPU一统天下”转向“混合/多极/服务化”格局，Meta计划从2027年采购谷歌TPU，行业将迎来基础设施形态、硬件市场、投资逻辑与应用商业化的深度变革 [14][15][17][18] 谷歌Ironwood TPU与Axion方案 - Ironwood TPU是谷歌第七代定制加速器，峰值性能较前代TPUv5p提升约10倍，较v6e单芯片训练和推理性能超4倍，配备大带宽内存与液冷系统 [3] - Axion VM基于ARM架构，包含N4A（最高64 vCPU、512GB DDR5内存、50Gbps网络）和C4A（最高72 vCPU、576GB内存、100Gbps网络）等型号，形成“芯片+CPU+云+网络”闭环 [4] - 该方案提供“AI超级计算机即服务”，客户无需自建GPU集群即可租用弹性扩展的托管服务，降低运维成本与使用门槛 [5][6][7] 英伟达的竞争壁垒 - 英伟达核心优势在于CUDA生态的通用性，主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow）均直接适配，代码可无缝运行 [9][11] - GPU架构具备灵活性，可应对多元AI场景（如医疗影像、自动驾驶、推荐系统），而专用芯片（ASIC）受限于特定任务与框架 [12][13] - 谷歌虽自研TPU，但仍采购英伟达GPU，凸显通用平台在复杂工作负载与生态协同上的不可替代性 [2][12] 行业格局演变趋势 - Meta正与谷歌洽谈TPU采购，计划2027年部署，反映科技公司通过多供应商策略降低供应链风险 [14] - AI基础设施从“自建GPU集群”转向“云+专用硅+混合”模式，中小型企业可低成本租用服务，大型企业可灵活部署多模态应用 [15][16] - 硬件市场进入多极竞争阶段：谷歌TPU推理能效达竞品2倍，训练成本仅为竞品20%；寒武纪等国产厂商加速追赶专用芯片技术 [17] - 投资逻辑从“芯片出货量”转向“全栈服务能力”，谷歌AI模型成本暴降90%（百万Token从7美元降至1美元），推动下游应用商业化爆发 [18][19]