在英伟达几乎一统天下的AI芯片世界里，谷歌十年前悄悄埋下的一颗种子，终于在2025年的这个秋天，长出了令人无法忽视的枝干。TPU——这个最初只为加快搜索速度而生的定制芯片，如今正从谷歌庞大的数据中心里走出，成为支撑外部AI巨头运转的核心力量。

Anthropic最新宣布与谷歌达成协议，将获得超过一吉瓦的计算能力，价值数十亿美元，最多可接入100万个TPU。这笔交易不只是商业合作，更像是对一种技术路线的公开投票：除了英伟达的GPU，我们还有别的选择。

过去几年，AI的爆发把英伟达推上了神坛。它的GPU本为游戏而生，却意外成了训练大模型的利器。强大、通用、生态成熟，这些优势让它几乎成了唯一选项。但代价也显而易见：价格高企，供应紧张，整个行业被卡在同一个瓶颈里。正因如此，越来越多的公司开始寻找替代方案。

谷歌的TPU，作为专为机器学习打造的专用芯片，自然进入了视野。它不像GPU那样“什么都能做”，但正因如此，它能砍掉冗余部分，把算力更精准地倾注在AI任务上。

第七代TPU的能效和性能持续提升，最新推出的Ironwood芯片甚至采用液冷设计，专攻AI推理，支持从256到9216芯片的大规模集群部署，展现出极强的工程纵深。

TPU并非一夜成名。2013年启动研发，2015年首次亮相，它最早只是谷歌内部的效率工具。但当它被交到DeepMind等团队手中时，意想不到的化学反应发生了。谷歌云负责人马克·洛迈耶回忆，正是TPU提供的强大算力，直接推动了Transformer架构的诞生——如今所有大模型的基石。

这种从实际需求反哺芯片设计、再以先进芯片驱动技术突破的闭环，让TPU的进化始终紧扣AI发展的脉搏。2018年，谷歌开始将TPU开放给云客户，但真正让它走向主流的，是像Anthropic这样的重量级客户的大规模采用。

这笔交易的意义，远不止于数字。它向整个行业释放了一个信号：TPU不再是谷歌的“自留地”，而是一种可信赖的商业化AI基础设施。分析师认为，这可能是TPU走向更广泛生态的起点，未来甚至可能出现在其他云平台。

更耐人寻味的是，TPU的影响力早已通过人才流动悄然扩散。Groq的创始人乔纳森·罗斯曾是TPU项目的核心人物，OpenAI的硬件负责人理查德·何和萨芬·胡达也都出自TPU团队。他们把谷歌的芯片哲学带到了AI战场的各个角落，无形中延续着谷歌的技术影响力。

当然，TPU不会取代GPU。谷歌自己仍是英伟达的大客户，因为通用性在快速迭代的AI世界里同样重要。但TPU的存在，让整个生态多了一种可能。它提醒人们，AI的未来不只有一条路。

当算力竞争进入深水区，真正的优势或许不在于追逐通用的“万能解”，而在于找到专用与灵活之间的平衡点。谷歌用十年时间证明，耐心和垂直整合，终能在巨头林立的赛道里，开辟出属于自己的甜点区。