谷歌正以全栈式AI战略强势回归，引发行业震动。11月下旬，谷歌接连斩获多项关键进展：Meta reportedly 正考虑采购其自研TPU芯片，交易额或达数十亿美元，消息一出，英伟达股价应声下跌近7%，而谷歌母公司Alphabet市值单日飙升数百亿美元，自10月中旬以来已累计增长近1万亿美元，逼近4万亿美元大关。 这一系列动作背后，是谷歌在AI领域多年蛰伏后的全面觉醒。曾因Bard发布滞后于ChatGPT而被质疑“掉队”的谷歌，如今凭借Gemini 3模型在LMArena等权威榜单中表现亮眼，尤其在推理与编程能力上获得广泛认可，彻底扭转了形象。Counterpoint Research分析师Neil Shah称，谷歌已从“沉睡的巨人”变为AI竞赛中的关键玩家。 谷歌的竞争力根植于其“全栈”布局：从底层芯片TPU，到大模型训练，再到云服务和应用产品。自2015年推出以来，TPU已迭代至第七代“Ironwood”，不仅支持推理，更可承担大规模训练任务。Gemini系列模型完全在TPU上训练，证明其性能已达到行业领先水平。如今，谷歌正加速TPU对外商业化，Anthropic宣布将使用百万级TPU，Safe Superintelligence、Salesforce等也已加入客户行列。Meta的潜在大单，或成TPU突破自用局限、打入外部市场的里程碑。 此举对谷歌云至关重要。尽管其第三季度收入达152亿美元，同比增长34%，但仍落后于AWS和Azure。若TPU能吸引大规模企业客户，将极大提升其云业务竞争力。有内部人士透露，谷歌云目标是抢占英伟达AI收入的10%，即约50亿美元，虽目前尚难实现，但已展现野心。 然而挑战依然严峻。消费者端，Gemini应用月下载量7300万，仍落后于ChatGPT的9300万；企业市场，微软与OpenAI的深度绑定，以及Anthropic Claude的广泛采用，使谷歌仍处追赶状态。TPU的生态也相对封闭，需依赖谷歌软件栈，迁移成本高。相比英伟达GPU的通用性与CUDA生态的绝对主导地位，TPU的适配仍面临技术与开发门槛。 英伟达也迅速反击，宣布向OpenAI、Anthropic等大客户投资数十亿至千亿美元，换取独家芯片使用权，并强化与微软的合作。其公开表态强调：“我们是唯一能运行所有AI模型、在任何地方执行计算的平台。”这既是对谷歌的尊重，也是对自身生态优势的宣示。 当前，AI芯片格局未定，各巨头纷纷“对冲”押注多种方案——Anthropic同时使用TPU、GPU和Trainium，谷歌也同时采购英伟达芯片。这说明，市场尚未形成唯一标准。对谷歌而言，TPU的突破只是其全面复兴的缩影。真正让市场重新评估它的，是其在模型、数据、芯片、云服务等全链路的整合能力。从“掉队”到“反超”，谷歌用两年时间完成逆袭。如今，它已不再被轻视——AI新纪元，正由多极共舞开启。