英伟达算力霸权生裂痕：谷歌TPU携30%-40%成本优势，撕开CUDA护城河英伟达的算力堡垒，正首次显露清晰裂痕。当下，Anthropic的Claude 4.5 Opus与谷歌的Gemini 3——这两大全球顶尖大模型，其核心训练与推理基础设施，已不再依赖英伟达GPU，转而运行于谷歌TPU与亚马逊Trainium之上。当谷歌打破TPU“自用壁垒”、开放对外商用，这枚算力利器瞬间成为刺向英伟达王座的最锋刃，曾经坚不可摧的CUDA护城河，还能守住吗？TPU的进攻号角已响亮吹响。一方面，产量大幅上调，Anthropic、Meta、xAI、OAI等巨头相继加入客户名单，不仅推动谷歌及TPU供应链估值重估，更直接压制了英伟达GPU主导的供应链；另一方面，规模化商用迈出关键一步——谷歌向Anthropic等客户大规模输出TPU硬件与算力，后者单家已部署超1GW的TPU集群，成为行业标杆案例。谷歌的“杀招”，藏在算力账本的细节里。即便单芯片理论参数未碾压英伟达，谷歌凭卓越的系统级工程，实现了远超行业平均的实际模型算力利用率；更关键的是，TPU的总体拥有成本比英伟达低30%-40%——这一数字足以让任何企业心动，就连尚未部署TPU的OpenAI，仅“转向TPU”的可能性，就已为其英伟达集群省下约30%成本。为彻底瓦解CUDA护城河，谷歌还在补全软件短板：通过支持PyTorch原生环境、适配vLLM等开源生态，逐步打通开发者使用门槛。而Anthropic等客户对“摆脱英伟达单一依赖”的迫切需求，更与谷歌形成战略共振，加速了TPU替代GPU的进程。这场算力格局的重构，才刚刚开始。
