谷歌正积极寻求突破人工智能芯片市场的现有格局，通过一系列战略投资和生态建设举措，试图在英伟达主导的领域中开辟新空间。其自主研发的张量处理单元（TPU）已获得包括Anthropic在内的多家AI企业的采用，但产能限制和云计算巨头的谨慎态度，成为其扩张道路上的主要障碍。
据知情人士透露，谷歌正与云计算初创公司Fluidstack洽谈一笔约1亿美元的投资，后者估值预计达75亿美元。作为新兴的"新云"服务商，Fluidstack专注于为AI企业提供计算资源，其模式与主要依赖英伟达GPU的CoreWeave形成对比。谷歌此举旨在通过扶持合作伙伴，扩大TPU的市场渗透率，同时减少对传统云计算巨头的依赖。
在数据中心领域，谷歌的布局更为广泛。公司已为Hut 8、Cipher Mining和TeraWulf等企业的数据中心项目提供融资担保。这些企业原从事加密货币挖矿业务，如今正转型为AI计算服务提供商。通过金融支持，谷歌希望构建一个更庞大的TPU使用网络，但部分受援方对评论请求保持沉默，反映出合作关系的敏感性。
内部架构调整也在酝酿之中。谷歌云计算部门近期重新讨论了将TPU团队独立运营的可能性，此举或为吸引外部资本铺路。然而，挑战同样明显：谷歌云业务目前仍高度依赖英伟达芯片，独立运营可能引发资源分配矛盾。公司发言人否认了重组计划，强调芯片与AI模型开发的协同效应，例如Gemini团队可直接参与芯片设计优化。
市场对TPU的兴趣正在升温。行业研究机构SemiAnalysis指出，谷歌已突破传统云服务销售模式，开始直接向外部客户供应TPU芯片。AI企业普遍认可TPU在特定训练和推理任务中的效率优势，尤其是在处理大规模、非高精度计算时，其表现常优于游戏出身的GPU。去年4月推出的第七代TPU"Ironwood"，更被明确定位为AI推理专用芯片。
生产环节的挑战不容忽视。半导体供应链消息显示，在先进制程产能紧张的背景下，台积电可能优先满足英伟达等大客户订单，谷歌的TPU生产或受影响。全球存储芯片短缺也波及AI芯片制造，成为谷歌扩大出货量的另一阻碍。尽管如此，公司仍与博通合作设计TPU，并维持与台积电的代工关系。
客户动态呈现分化态势。meta Platforms去年被曝讨论使用TPU，但本周却宣布与英伟达达成数百亿美元采购协议，显示其战略摇摆。Anthropic则选择深化与谷歌的合作，计划在云计算服务中部署最多100万颗TPU芯片。相比之下，亚马逊等云计算巨头因竞争关系，对TPU兴趣有限，它们更倾向于推广自主研发的AI芯片。
谷歌芯片业务的战略重要性持续上升。长期负责芯片与网络开发的Amin Vahdat近日被擢升为AI基础设施首席技术官，直接向CEO桑达尔·皮查伊汇报。这一人事变动，被视为谷歌加强硬件与软件协同的关键信号。随着AI算力需求爆发式增长，谷歌能否突破生态壁垒，将决定其在芯片市场的最终站位。
