一位前谷歌（Google）芯片团队的核心工程师，在匿名渠道分享了大量关于谷歌自研AI芯片TPU（张量处理单元）的一手内幕。这位老哥可不是随便在办公室拧螺丝的，而是真正在谷歌TPU项目里干过架构设计、Verilog代码编写、软硬协同优化的资深专家，参与过从早期TPU到最新V6 Ironwood（铁木）芯片的完整研发周期。他的话，含金量极高，尤其在当前英伟达（NVIDIA）一家独大、市场狂炒AI芯片的背景下，堪称一记重磅炸弹。
首先，咱们先说性能。这位前谷歌工程师直言不讳：在特定AI应用场景下，谷歌TPU的性能比英伟达GPU高出25%到整整2倍！
注意，不是“差不多”，而是“碾压级”的差距。这个范围之所以这么大，是因为不同AI任务对硬件的要求天差地别。比如做大规模语言模型训练，或者某些定制化的推理任务，TPU凭借其专为张量运算优化的架构，效率极高。
但如果是通用性更强、需要灵活调度的任务，英伟达凭借CUDA生态的成熟度，可能反而更顺手。所以他说“取决于用例”，非常客观。
其次，很多人以为TPU只是个“推理专用芯片”，这是个大误区！这位工程师特别澄清：TPU从诞生之初就是为训练和推理双场景设计的。虽然最新一代V6 Ironwood确实更侧重推理优化——毕竟现在大模型部署后的推理成本越来越高，谷歌自家业务也需要极致能效——但V4、V5这些前代产品，都是实打实扛起过谷歌内部超大规模模型训练任务的主力。而且，现在市场上真有客户在用TPU做端到端的训练+推理闭环，不是谷歌自己吹，是外部客户真金白银在用。
说到市场占有率，数据更让人震惊。这位前员工透露，目前TPU在全球AI训练芯片市场的份额大约是2%到4%，而英伟达高达80%！这个差距看似巨大，但请注意：TPU几乎只通过谷歌云（Google Cloud）对外提供服务，不像英伟达可以卖给任何云厂商、企业甚至个人开发者。也就是说，TPU是在“单打独斗”对抗整个开放市场。
更关键的是，他预测到2025年，TPU的训练市场份额还能再涨几个百分点——这意味着越来越多企业开始认真考虑“去英伟达化”，尤其是在成本和能效压力越来越大的今天。
那么问题来了：既然TPU性能这么强，为什么市场还是英伟达的天下？
答案就藏在第四个爆点里——生态护城河。
这位工程师一针见血地指出：英伟达真正的护城河不是GPU本身，而是CUDA！
这个编程框架已经成了AI开发的事实标准，全球数百万开发者、无数开源模型、主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等）都深度绑定CUDA。
换言之，你用英伟达，上手快、资料多、社区强、迁移容易。而TPU虽然谷歌也在推自己的JAX框架和TensorFlow TPU支持，但生态规模完全不在一个量级。不过，他话锋一转：谷歌正在复制“苹果式”垂直整合战略——从芯片架构、到编译器、到运行时、到云平台，全栈自研。一旦客户把整套AI工作流迁移到TPU上，想再切回英伟达？那可比登天还难，因为整个软件栈都重构了。这既是谷歌的野心，也是客户的“甜蜜枷锁”。（警惕：谷歌只有公司战略，没有产品战略！ 突然关闭产品是他们习惯，你就被时代抛弃了，这个枷锁当前是甜蜜，其实是奴性使然！）
再来看制造模式，很多人以为谷歌像苹果一样自己造芯片，其实不然。这位前员工揭秘：谷歌只负责最核心的芯片架构设计和RTL（寄存器传输级）代码编写——也就是用Verilog这类硬件描述语言定义芯片逻辑。
之后，就把设计交给博通（Broadcom）这样的顶级芯片设计服务公司去做物理实现（Physical Implementation），包括布局布线、时序优化、功耗分析等。换句话说，谷歌是“大脑”，博通是“双手”。
但软件栈100%掌握在谷歌自己手里，而且他们正在疯狂做“软硬协同优化”——比如编译器会根据TPU的硬件特性自动调整计算图，调度器会最大化利用片上内存带宽。这种深度耦合，是通用GPU难以比拟的优势。
最后，他给出了一个非常有意思的“双维度评分”。
如果只看芯片本身的性能、能效比（performance per watt）、稳定性这些硬指标，TPU能打8到9分（满分10分）——说明在技术层面，谷歌确实做出了世界级的产品。
但如果你站在普通开发者或企业用户的视角，考虑上手难度、文档完善度、社区支持、工具链成熟度，尤其是“不是CUDA”这个致命伤，那TPU只能拿5分。这个评分太真实了！它揭示了当前AI芯片竞争的本质：硬件性能只是入场券，生态体验才是决胜局。
总结一下这位前谷歌芯片大牛的核心观点：TPU在技术上已经具备挑战甚至局部超越英伟达的实力，尤其在能效和特定负载下优势明显；但CUDA生态的统治地位短期内难以撼动；谷歌正通过全栈垂直整合打造自己的“护城河”，吸引对成本和性能极度敏感的头部客户；未来几年，TPU市场份额有望稳步提升，但想取代英伟达，还得看生态建设的速度。
所以，别再简单地说“英伟达无敌”或者“TPU只是玩具”了。AI芯片的战争，才刚刚进入深水区。谷歌手握王牌，但出牌的时机和方式，将决定这场万亿级市场的最终格局。而我们作为观察者，或许正站在一个新时代的门槛上——一个不再由单一生态主宰，而是多架构并存、软硬深度协同的AI基础设施新纪元。