为什么谷歌的定制人工智能芯片正在动摇技术业

据报道谷歌正与其他技术公司洽谈来出售它的张量处理单元（TPU），一种类型的特别为人工智能设计的计算机芯片。一个可能晃动统治的芯片制造者英伟达的动机。

新科学家 By Alex Wilkins

28 November 2025

Technology

铁木（Ironwood）是谷歌的最新张量处理单元

英伟达的作为人工智能芯片统治的供应商地位可能正在来自由谷歌研发的专用芯片的一个威胁之下。有报道提示Meta和Anthropic等公司正观望花费数十亿美元在谷歌的张量处理单元上。

什么是张量处理单元？

人工智能产业的成功一直大部分基于图形处理器（GPU）——一种能同时执行许多并行运算不是像驱动大多数计算机的中央处理单元（CPU）一样逐个执行处理任务的计算机芯片。

图形处理单元就像名字提示的一样最初被开发来辅助计算机图形学和游戏。 意大利博洛尼亚大学的弗朗切斯科·孔蒂说： “如果我在一个空间有许多像素而我需要做一个这个的旋转来计算新的摄像机视图，这是一种对许多不同的像素能被并行做的操作” 。

来以并行做计算的能力恰好对训练和运行人工智能模型是有用的，这往往用涉及广大数量的同时执行的叫矩阵乘法的网格运算。 孔蒂说：“图形处理单元是一种很一般的架构，但它们极端的适合到显示一个高度并行主义的应用” 。

然而，因为这些芯片最初被记住人工智能设计，在图形处理单元转换在芯片上被执行的运算的方式中能是无效率的。孔蒂说，张量处理单元（TPUs）最初被谷歌于2016年开发相反被设计孤独的围绕矩阵乘法，矩阵乘法是训练和运行大型人工智能模型所需的主计算。

今年，谷歌发布了第七代叫铁木（Ironwood）的它的张量处理单元，它为该公司的许多人工智能模型如Gemini和蛋白质建模AlphaFold提供动力。

对人工智能张量处理单元是否比图形处理单元远更好？

英国布里斯托大学的西蒙·麦金托什-史密斯说，技术上张量处理单元更是图形处理单元的一个子集而不是完全的不同的芯片。 “它们集中在图形处理单元确实更特别的目标在人工智能的训练和推理上，但实际上它们以某些方式更相似图形处理单元而不是你可能想的” 。他说，但因为张量处理单元被设计记住某种人工智能应用，对这些任务它们能是远更有效率的，潜在的节省数千万甚数亿美元成本。

孔蒂说，如果人工智能模型代之间重大的变化这种专门化也有它的不利并能使张量处理单元不灵活的，如果你在你的张量处理单元上没有灵活性，你不得不在你的数据中心的你的节点的CPU上做计算，这将极大的减慢你的速度”。

英伟达图形处理单元传统上已经把持的一个优势是有可利用的能帮助人工智能设计师在英伟达芯片上运行他们的代码的简单软件。 当张量处理单元刚出来时这不以同样方式存在，但现在这些芯片处在一个在那里它们更直接来用的阶段上。他说，“用张量处理单元你现在能像图形处理单元一样做同样的，现在你已经使那个成为可能，清楚的可用性变成一个重要因素。”

谁正在建造张量处理单元？

尽管谷歌最初推出了张量处理单元 ，但许多最大的人工智能公司（被称为超大规模公司）以及更小的初创公司现在已经开始开发他们自己的专用张量处理单元，包括亚马逊它使用它自己的Trainium芯片来训练它的人工智能模型。

麦金托什-史密斯说：“多数超大规模企业都有它们自主的内部计划，这部分的因为图形处理单元价格如此昂贵——因为市场需求正在远超供应，来设计制造你自己的可能更便宜”。

张量处理单元将如何影响人工智能行业？

数十年多来谷歌一直在研发张量处理单元芯片，但它一直主要用这些芯片于它自己的人工智能模型。现在出现正在变化的是像Meta和Anthropic等其他公司正做出来自谷歌的张量处理单元计算能力可调整大小的采购。 麦金托什-史密斯说，“我们从来已经没听说大型客户转向，可能这是现在正开始来发生的。 这些企业足够成熟且有足够数量的它们” 。

他说，也为大型企业创造更多选择，对它们多元化这有好的金融意义。 “可能甚至是在未来你从英伟达获得一个更好的交易” 。

https://www.newscientist.com/article/2506354-why-googles-custom-ai-chips-are-shaking-up-the-tech-industry/