地面上的算力“内卷”，终于突破了大气层的束缚。前脚，装有英伟达H100的Starcloud-1卫星搭乘SpaceX的猎鹰9号火箭成功进入轨道，迈出构建“太空超算”的关键一步。谷歌紧随其后，火速披露了部署搭载TPU卫星集群的“太阳捕手”计划（Project Suncatcher）。
一听到谷歌要抢走10%的年收入，英伟达罕见地慌了。
谷歌不再甘当「云房东」，启动激进的TPU@Premises计划，直接要把算力军火卖进Meta等巨头的自家后院，剑指英伟达10%的营收。旗舰TPU v7在算力与显存上彻底追平英伟达 B200，谷歌用「像素级」的参数对标证明：在尖端硬件上，黄仁勋不再寂寞。通过拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒，谷歌正在用「私有化部署+同级性能」的组合拳，凿开万亿芯片帝国的坚固城墙。
英伟达在聚光灯下狂飙，谷歌却在幕后悄悄造出自己的AI基建帝国系统。当别人还在抢GPU时，它早已自给自足、闭环生长——闷声干大事，从未如此谷歌。
英伟达和谷歌，抢着上天了！
11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空，参阅报道《英伟达发射了首个太空 AI 服务器，H100 已上天》。而刚刚谷歌宣布，他们也要让 TPU 上天。
10月24日消息，今日，谷歌Anthropic发布声明，宣布谷歌将向Anthropic供应至多100万块专用AI芯片TPU以及附加的谷歌云服务，这笔交易价值数百亿美元。谷歌在声明中称，这是Anthropic迄今为止规模最大的TPU扩容计划。至此，Anthropic已与谷歌、亚马逊与英伟达三大芯片提供商达成合作。
谷歌TPU团队原班人马组建，英伟达挑战者、AI芯片初创企业Groq又获融资。超出此前的6亿预期，此次融资高达7.5亿美元（约53亿人民币），Groq现估值69亿美元（约490亿人民币）。
在深度学习模型的推理与训练过程中，绝大部分计算都依赖于底层计算内核（Kernel）来执行。计算内核是运行在硬件加速器（如 GPU、NPU、TPU）上的 “小型高性能程序”，它负责完成矩阵乘法、卷积、归一化等深度学习的核心算子运算。
对于计算任务负载来说，越是专用，效率就越高，谷歌的 TPU 就是其中的一个典型例子。它自 2015 年开始在谷歌数据中心部署后，已经发展到了第 7 代。目前的最新产品不仅使用了最先进的制程工艺打造，也在架构上充分考虑了对于机器学习推理任务的优化。TPU 的出现，促进了 Gemini 等大模型技术的进展。
