社交媒体巨头Meta近日与谷歌达成数十亿美元跨年度协议,租用谷歌自研张量处理单元(TPU)开发新一代AI模型,这一举措直指英伟达在AI芯片市场的垄断地位。此前Meta刚宣布采购数百万个英伟达、AMD的GPU,而谷歌则定下夺取英伟达约10%年收入(约200亿美元)的算力业务目标。
刚宣布采购数百万个英伟达、AMD GPU的Meta,在短短几天后就抛出了另一项重磅算力布局——与谷歌达成一笔数十亿美元的跨年度协议,这一次,它选择的不是GPU,而是谷歌专为大模型训练自研的张量处理单元(TPU)。这种看似矛盾的动作,实则是Meta在算力布局上的深思熟虑。
长期以来,Meta的AI模型训练(如Llama系列大语言模型)高度依赖英伟达的GPU,后者凭借CUDA生态和高性能架构,占据了全球AI加速芯片市场的绝对主导地位。此次Meta转向谷歌TPU,并非彻底放弃GPU——它依然保留了数百万个英伟达、AMD GPU的订单——而是为了缓解算力供需缺口,同时探索摆脱单一供应商依赖的路径。据透露,Meta甚至考虑从2027年开始直接采购TPU硬件,将其部署在自有数据中心,为下一代自研大模型提供稳定算力支撑。
对于谷歌而言,这笔订单是其TPU算力商业化的关键里程碑。作为谷歌为自家Gemini大模型量身打造的专用芯片,TPU此前主要服务于内部业务和谷歌云的基础算力需求,并未大规模对外开放。此次与Meta合作,谷歌不仅能获得数十亿美元的稳定收入,更能通过Meta的大模型训练场景,验证TPU在外部客户环境下的适配性与性能优势,从而直接冲击英伟达的市场份额。谷歌云高管已明确表态,将通过TPU的对外租赁业务,夺取英伟达约10%的年收入(约200亿美元),正式撬动AI芯片市场的垄断底盘。
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