前言：

谷歌與Meta宣布深化合作，讓PyTorch更好地原生支持Google TPU。

這是一次繞開英偉達(dá)CUDA生態(tài)、直擊其護(hù)城河根基的系統(tǒng)性動(dòng)作。

這不是一次簡(jiǎn)單的[反英偉達(dá)聯(lián)盟]，而是一次云廠商×超級(jí)應(yīng)用廠商，對(duì)算力話語(yǔ)權(quán)的再分配嘗試。

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英偉達(dá)的CUDA護(hù)城河與行業(yè)集體焦慮

市場(chǎng)普遍認(rèn)為，英偉達(dá)的優(yōu)勢(shì)在于GPU性能領(lǐng)先、制程先進(jìn)、HBM和NVLink技術(shù)強(qiáng)，但這些都是表層優(yōu)勢(shì)。

英偉達(dá)真正不可替代的核心只有一個(gè)：CUDA生態(tài)鎖定。

CUDA做了三件事：綁定開發(fā)者心智、綁定軟件工具鏈、綁定模型與代碼資產(chǎn)。

結(jié)果是：用英偉達(dá)=開發(fā)成本最低，換平臺(tái)=重寫代碼+不確定風(fēng)險(xiǎn)。

這是一種生態(tài)稅，而不是硬件溢價(jià)。

自2016年P(guān)yTorch發(fā)布以來(lái)，這款由Meta主導(dǎo)的開源框架迅速成為AI開發(fā)者的通用語(yǔ)言，而英偉達(dá)的工程師們始終確保PyTorch開發(fā)的模型在其GPU上實(shí)現(xiàn)最優(yōu)性能。

大量的性能優(yōu)化、算子實(shí)現(xiàn)和工程經(jīng)驗(yàn)沉淀在CUDA+PyTorch組合中，形成了極高的遷移成本。

在硅谷，幾乎沒有開發(fā)者會(huì)為特定芯片逐行編寫底層代碼，PyTorch這樣的框架成為連接開發(fā)者與硬件的默認(rèn)抽象層，而CUDA則成為這層抽象背后的技術(shù)基石。

這種壟斷格局讓整個(gè)行業(yè)陷入集體焦慮，對(duì)于Meta這樣的巨頭而言，2025年GPU采購(gòu)預(yù)算高達(dá)720億美元，卻仍面臨高價(jià)搶貨的困境，推理成本居高不下。

行業(yè)對(duì)替代方案的渴求日益強(qiáng)烈，當(dāng)AI推理成本持續(xù)飆升，OpenAI 2024年推理支出已達(dá)23億美元，是GPT-4訓(xùn)練成本的15倍。

谷歌與Meta的聯(lián)手，正是在這樣的行業(yè)痛點(diǎn)下應(yīng)運(yùn)而生。

TorchTPU計(jì)劃的技術(shù)破局與戰(zhàn)略深意

Meta并不是英偉達(dá)的敵人，事實(shí)上，Meta是英偉達(dá)最大的客戶之一，LLaMA、推薦系統(tǒng)、廣告模型都深度依賴GPU。

那為什么Meta要推動(dòng)PyTorch×TPU？原因只有一個(gè)：算力主權(quán)。

Meta的AI規(guī)模意味著任何10%的成本波動(dòng)，都是天文數(shù)字，任何算力瓶頸都會(huì)影響產(chǎn)品節(jié)奏。

通過(guò)PyTorch，Meta可以降低[非CUDA平臺(tái)]的使用門檻，為自己保留更多算力選擇權(quán)，迫使英偉達(dá)在談判中失去絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，這是一種長(zhǎng)期議價(jià)權(quán)布局。

近日，谷歌正式推進(jìn)代號(hào)為[TorchTPU]的戰(zhàn)略行動(dòng)，核心目標(biāo)直指TPU與PyTorch的原生級(jí)兼容，讓全球最主流的AI框架能在谷歌自研芯片上高效運(yùn)行。

與過(guò)往對(duì)PyTorch的零星支持不同，谷歌此次投入了前所未有的組織關(guān)注度和戰(zhàn)略資源，甚至考慮將部分軟件開源，以加速客戶遷移進(jìn)程。

而作為PyTorch的創(chuàng)建者和守護(hù)者，Meta的深度參與讓這場(chǎng)技術(shù)突圍更具顛覆性。

TorchTPU計(jì)劃的本質(zhì)，是消除橫亙?cè)赥PU硬件與PyTorch生態(tài)之間的技術(shù)壁壘。

谷歌第七代TPU Ironwood在硬件上已具備強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力，F(xiàn)P8精度下峰值算力達(dá)4614 TFLOPS，配備192GB高帶寬內(nèi)存，能效比遠(yuǎn)超英偉達(dá)B200。

但長(zhǎng)期以來(lái)，軟件生態(tài)的缺失讓這些硬件優(yōu)勢(shì)難以發(fā)揮。

通過(guò)與Meta的合作，谷歌正在重構(gòu)TPU的軟件棧。開發(fā)者無(wú)需大幅改寫代碼，即可實(shí)現(xiàn)PyTorch模型向TPU的無(wú)縫遷移，谷歌推出的TPU指揮中心更進(jìn)一步降低了部署門檻。

這種高性價(jià)比硬件+主流生態(tài)的組合，直接沖擊了英偉達(dá)的核心優(yōu)勢(shì)。

據(jù)測(cè)試，在LLM推理、圖像生成等張量密集型任務(wù)中，TPU的性價(jià)比是英偉達(dá)H100的四倍，運(yùn)行BERT服務(wù)等任務(wù)的速度比A100 GPU快2.8倍，同時(shí)節(jié)能60-65%。

這場(chǎng)合作對(duì)谷歌與Meta而言，是一場(chǎng)精準(zhǔn)的戰(zhàn)略互補(bǔ)。

對(duì)谷歌來(lái)說(shuō)，TPU早已不是單純的內(nèi)部工具，2022年谷歌云部門獲得TPU銷售主導(dǎo)權(quán)后，其銷量已成為谷歌云營(yíng)收增長(zhǎng)的重要引擎。

2025年起，谷歌更開始將TPU直接出售給客戶的數(shù)據(jù)中心，組織架構(gòu)也隨之調(diào)整，老將Amin Vahdat被任命為AI基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)責(zé)人，直接向CEO皮查伊匯報(bào)。

TorchTPU計(jì)劃的成功，將徹底打開TPU的商業(yè)化空間，據(jù)摩根士丹利預(yù)測(cè)，到2027年TPU產(chǎn)量將達(dá)500萬(wàn)塊，2028年增至700萬(wàn)塊，每賣出50萬(wàn)塊即可為谷歌帶來(lái)130億美元營(yíng)收。

對(duì)Meta而言，合作的戰(zhàn)略價(jià)值同樣顯著。作為英偉達(dá)最大的客戶之一，Meta長(zhǎng)期受困于對(duì)GPU的過(guò)度依賴。

通過(guò)推動(dòng)PyTorch與TPU的適配，不僅能獲得更便宜的推理算力，更能實(shí)現(xiàn)硬件基礎(chǔ)設(shè)施多元化，在與英偉達(dá)的采購(gòu)談判中掌握更多籌碼。

據(jù)悉，Meta計(jì)劃2026年通過(guò)谷歌云租賃TPU，2027年斥資數(shù)十億美元采購(gòu)硬件部署自有數(shù)據(jù)中心，用于Llama模型微調(diào)等算力密集型任務(wù)。

TorchTPU計(jì)劃最具革命性的一點(diǎn)，在于其開源導(dǎo)向。谷歌考慮將部分軟件棧開源，這與英偉達(dá)CUDA的封閉生態(tài)形成鮮明對(duì)比。

PyTorch作為全球超半數(shù)AI開發(fā)者的首選框架，本身就具備強(qiáng)大的開源社區(qū)基礎(chǔ)，其與TPU的深度融合，將形成首個(gè)真正由開源生態(tài)驅(qū)動(dòng)、直接沖擊英偉達(dá)軟件護(hù)城河的挑戰(zhàn)者。

過(guò)去，英偉達(dá)通過(guò)CUDA生態(tài)鎖定開發(fā)者和客戶，形成越用越依賴的路徑依賴。

而TorchTPU計(jì)劃則以開源為武器，降低了開發(fā)者的遷移成本，讓更多企業(yè)有機(jī)會(huì)擺脫[英偉達(dá)稅]。

TPU+PyTorch的象征意義在于，AI算力正在從[芯片中心主義]，走向[生態(tài)與系統(tǒng)博弈]。

巨頭加入或?qū)⒓铀偈袌?chǎng)轉(zhuǎn)移

形象地說(shuō)，GPU就像一位多才多藝的運(yùn)動(dòng)員，精通多項(xiàng)運(yùn)動(dòng)；而TPU則像一位奧運(yùn)短跑冠軍，在特定領(lǐng)域做到極致。

隨著AI算力需求從訓(xùn)練向推理轉(zhuǎn)移，據(jù)預(yù)測(cè)，到2030年推理將消耗75%的AI計(jì)算資源，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)2550億美元，這種技術(shù)路線的對(duì)決將直接決定行業(yè)的未來(lái)走向。

在AI推理成為算力需求主流的未來(lái)，這種[專精]往往比[全能]更具競(jìng)爭(zhēng)力。

這場(chǎng)技術(shù)對(duì)決已經(jīng)開始影響市場(chǎng)格局，摩根士丹利預(yù)測(cè)，2026年ASIC出貨量將首次超過(guò)GPU，AI數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)將從GPU一家獨(dú)大轉(zhuǎn)向多極制衡。

目前，已有多家巨頭開始向TPU遷移，圖像生成器Midjourney 2024年轉(zhuǎn)向TPU后，推理成本驟降65%，從每月200萬(wàn)美元降至70萬(wàn)美元，吞吐量提升3倍。

Claude的開發(fā)商Anthropic與谷歌達(dá)成數(shù)百億美元交易，承諾采用多達(dá)一百萬(wàn)個(gè)TPU，到2026年將釋放超過(guò)1GW的計(jì)算容量。

蘋果也已開始使用TPU訓(xùn)練AI模型，成為谷歌云TPU的重要客戶。

據(jù)谷歌云高管預(yù)測(cè)，僅TPU的采用就可能占到英偉達(dá)10%的收入，這意味著每年將有數(shù)十億美元的市場(chǎng)份額轉(zhuǎn)移。

而隨著Meta等巨頭的加入，這種市場(chǎng)轉(zhuǎn)移可能會(huì)加速。

除了谷歌TPU，亞馬遜的Trainium、微軟的Maia以及Cerebras、Groq等初創(chuàng)公司的專用芯片也在涌入市場(chǎng)，進(jìn)一步加劇了市場(chǎng)的多元化。

野村證券預(yù)測(cè)，2030年AI數(shù)據(jù)中心潛在市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)1.2萬(wàn)億美元，足夠容納多家參與者共同發(fā)展。

谷歌與Meta的這次聯(lián)手，不會(huì)立刻改變市場(chǎng)格局，卻已經(jīng)改變了長(zhǎng)期敘事。

英偉達(dá)不再是唯一的AI時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施，算力開始像云計(jì)算一樣，走向多供應(yīng)、多生態(tài)，

超級(jí)平臺(tái)正在收回底層控制權(quán)。

結(jié)尾：

這不是一場(chǎng)短期的勝負(fù)之爭(zhēng)，而是一場(chǎng)未來(lái)十年AI基礎(chǔ)設(shè)施主導(dǎo)權(quán)的慢變量戰(zhàn)爭(zhēng)。

真正值得關(guān)注的不是英偉達(dá)是否被挑戰(zhàn)，而是當(dāng)算力不再被一家定義，AI的創(chuàng)新速度和成本結(jié)構(gòu)，將被重新改寫。

而這，才是TPU+PyTorch背后，最具殺傷力的部分。

部分資料參考：頭部科技：《谷歌TPU讓黃仁勛[慌了神]》，不慌實(shí)驗(yàn)室：《谷歌聯(lián)手Meta挑戰(zhàn)英偉達(dá)！打響算力突圍戰(zhàn)？》，差評(píng)X.PIN：《谷歌憋了十年的大招，讓英偉達(dá)好日子到頭了？》，新智元：《英偉達(dá)危，谷歌聯(lián)手Meta要讓TPU支持PyTorch，擊穿CUDA護(hù)城河》，半導(dǎo)體行業(yè)觀察：《難怪高通急了》

       原文標(biāo)題 : 熱點(diǎn)丨谷歌 Meta聯(lián)手，用TPU+PyTorch擊打英偉達(dá)軟肋