随着谷歌（Google）母公司Alphabet 的TPU（Tensor Processing Unit）业务的持续壮大，加上Google DeepMind 专注AI 研究，投资银行D.A. Davidson 分析师最新发布的报告称，如果谷歌TPU业务独立出来，整体价值可能高达9,000亿美元，相较今年稍早估计的7,170亿美元大幅提升。
谷歌专为机器学习和AI 工作负载打造的加速器TPU，受到AI 研究人员与工程师的广泛关注。谷歌第六代Trillium TPU 自2024年12月大规模推出后，需求相当强劲。专为推论设计的第七代Ironwood TPU 在今年Google Cloud Next 25 大会上推出，预期也将获得客户大量采用。
从此前公布的信息来看，Ironwood TPU 每颗芯片可提供4,614TFLOPS 的峰值算力，驱动思考型和推论型模型。Ironwood TPU 还大幅增加了高频宽內存（HBM）容量，每颗芯片提供192GB 容量，是Trillium TPU 的6倍，以处理更大型的模型和数据集运算；同时Ironwood TPU 每颗芯片带宽可达7.2Tbps ，是Trillium TPU 的4.5倍。不只如此，Ironwood TPU 性能功耗比是Trillium TPU 的2倍，为客户的AI 工作负载提供每瓦更多的运算能力。
虽然很多小型云端业者依旧偏好英伟达 GPU。 对他们而言，GPU不仅能即刻满足市场需求，且CUDA生态完整、开发者接受度高，整体成本反而更低。不过，谷歌似乎成功说服了一家总部位于伦敦的小型云端公司 Fluidstack。
据了解， Fluidstack公司主要提供 Nvidia GPU 给 AI 新创企业租用，近期正计划在纽约兴建新数据中心。 据知情人士透露，若Fluidstack无法支付新设数据中心的租金，Google将提供高达32亿美元做为“后盾”，藉此换取该公司在数据中心部署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数据中心的Crusoe，以及向微软和OpenAI租赁英伟达芯片的CoreWeave。
在此之前，谷歌基本不对外出售自研TPU。Capvision此前数据显示，谷歌TPU此前约70%-80%的算力用于内部业务场景使用，剩余20%-30%以自建租赁方式供外部使用。
至于目前为何谷歌改变心意，开始首次选择在其他云服务商的数据中心部署TPU，外界认为这可能是谷歌向推动TPU业务独立，与英伟达进行竞争。
在合作伙伴方面，Alphabet目前仅与博通合作TPU，但传出与联发科也在探索合作机会，由联发科为即将推出的Ironwood TPU提供后端设计服务。与此同时，多家AI 公司加速采用TPU，如Anthropic 开始招聘TPU 核心工程师，可能平衡对AWS Trainium 芯片的依赖，马斯克（Elon Musk）旗下xAI 受到JAX-TPU 工具改进下，对TPU 展现兴趣。
D.A. Davidson 分析师认为Alphabet 在AI 硬件领域的价值未被充分估价，但要将TPU 业务拆分出来，不过在目前的环境不太可能发生，TPU 将会结合Google DeepMind 研究实力继续融入更多Google 产品组合。
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