據行業內部消息，meta Platforms Inc.近期與谷歌達成一項重大合作，計劃租用谷歌云定制的張量處理單元（TPU）用于人工智能開發。這項價值數十億美元的協議標志著meta在AI硬件供應鏈多元化戰略上邁出關鍵一步，同時也為谷歌在AI芯片市場挑戰英偉達主導地位提供了重要契機。
作為社交媒體巨頭，meta長期依賴英偉達GPU支撐其AI業務，但近期開始積極拓展供應商渠道。本月早些時候，該公司剛宣布采購數百萬塊英偉達下一代Vera Rubin GPU，同時與AMD達成價值數十億美元的Instinct MI400系列GPU采購協議，并獲得購買AMD 10%股份的選擇權。此次與谷歌的合作，使meta成為首家同時使用三大主要AI芯片供應商產品的科技企業。
谷歌最新推出的Ironwood TPU在性能上實現重大突破。該芯片可提供超過競爭對手118倍的FP8 ExaFLOPS算力，訓練推理性能較前代Trillium提升四倍，單個服務器群組最多可集成9216個芯片，通過高速互連技術實現9.6太比特/秒的帶寬傳輸。更引人注目的是其1.77拍字節的共享高帶寬內存配置，為處理大規模AI模型提供了強大支撐。
Anthropic PBC作為首批采用Ironwood TPU的企業，已驗證該芯片在服務大型Claude模型時的顯著成本優勢。這家AI初創公司此前與谷歌達成價值數百億美元的合作協議，將獲得100萬個TPU的云訪問權限。這種合作模式為谷歌拓展企業客戶提供了成功范本，促使meta考慮更深入的硬件合作。
谷歌的TPU戰略正在發生根本性轉變。傳統上通過云平臺提供芯片租用服務的方式，正在向直接銷售硬件轉變。公司計劃未來允許客戶在私有數據中心部署TPU，目標是在五年內奪取英偉達數據中心市場10%的份額。這種轉變反映了谷歌對AI芯片市場格局的深刻判斷——企業客戶迫切需要替代英偉達的解決方案。
meta的多元化戰略具有雙重考量。從技術層面看，不同類型AI處理器各有優勢：英偉達GPU在通用計算領域表現卓越，AMD芯片在特定工作負載中效率更高，而谷歌TPU則在大規模模型訓練方面具有成本優勢。這種差異化布局可使meta根據具體需求靈活調配硬件資源。從商業層面看，引入多個供應商將激發市場競爭，有助于meta在采購談判中獲取更有利條件。
值得注意的是，meta仍在推進自有芯片研發。其與臺積電合作的MTIA項目已進入關鍵階段，新一代芯片專門針對模型訓練進行優化，試圖彌補初代產品在算力上的不足。但技術挑戰導致推出時間推遲，這在一定程度上加速了meta與外部供應商的合作進程。目前meta內部仍在評估是否擴大自有芯片生產規模，相關決策可能影響未來與谷歌的深度合作。
這場AI芯片領域的競爭正在重塑行業格局。谷歌通過云服務積累的技術優勢，結合硬件銷售的商業模式創新，正在對英偉達的市場地位構成實質性威脅。而meta等科技巨頭的多元化采購策略，則進一步加劇了芯片供應商之間的競爭。隨著各家企業加速部署新一代AI基礎設施，全球AI算力市場即將迎來新一輪洗牌。
