如果你还在以为AI芯片战场只是英伟达一家独大，那你就真的OUT了！2025年底，两大科技巨头——谷歌和亚马逊——几乎同步亮出“王炸”：谷歌TPUv7震撼发布，亚马逊Trainium3（Trn3）全面商用，甚至连Trainium4（Trn4）都已官宣！
这不是简单的硬件升级，而是一场围绕“性能每美元”（Perf per TCO）的终极对决。
今天咱们就来深度对比这两位“自研芯片狂魔”——一个用TPU打造AI“神殿”，一个用Trainium撬动万亿模型“引擎”，他们到底谁更有可能把Jensen Huang从王座上拉下来？
架构哲学：谷歌追求极致集成，亚马逊专注极致灵活
先看谷歌TPUv7。
这玩意儿根本不是“芯片”，而是一整套“AI操作系统”——从底层TPU芯片、XLA编译器、JAX框架到ML Pathways调度系统，全都死死攥在自己手里。它像一套瑞士军刀，高度优化、无缝协同，每一瓦电力都榨出最大算力。
但代价也很明显：封闭、难移植、生态门槛高。你必须用JAX重写模型，否则性能大打折扣。
谷歌的逻辑很清晰：我们不求人人会用，只求顶尖团队用得爽。Anthropic、DeepMind这些自家王牌军团，就是TPUv7的最佳代言人。
反观亚马逊Trainium3，走的完全是另一条路。
它没有TPU那种“垂直整合”的执念，反而像一个“乐高积木大师”——硬件模块化、软件全面开源、部署极度灵活。
Trainium3提供两种机柜：风冷版“Teton3 PDS”（NL32x2）和液冷版“Teton3 MAX”（NL72x2）。前者能直接塞进任何老数据中心，后者对标英伟达GB200，专攻超大规模MoE模型。最绝的是，AWS甚至为交换芯片准备了“三步走”策略：先用现成的160通道PCIe 6.0交换芯片快速上市，再升级到320通道，最后切换到自家UALink协议。
这种“硬件可进化”的设计，把供应链风险降到最低，也让客户能“边用边升级”。
互联拓扑：全互联交换 vs 专用路由，MoE模型的终极考场
为什么架构差异如此重要？
因为今天的AI前沿，早已不是普通稠密模型的天下，而是Mixture-of-Experts（MoE，混合专家）模型的天下。
MoE的核心在于“All-to-All”通信——每个token都要动态路由到不同专家，通信量爆炸式增长。
Trainium2用的是传统的3D Torus（环面）网络，听起来高大上，实则在面对前沿MoE模型时力不从心。Trainium2或早期TPU根本扛不住这种“流量洪峰”。
MoE的核心每个专家（Expert）都要和所有令牌（Token）打交道，而3D环面存在严重“过订阅”（Oversubscription）问题，消息一大，网络立马拥堵。
谷歌TPUv7为此打造了“Pod超节点集群级”全互联网络，数千颗TPU通过自研高速互联组成“算力超大陆”，通信延迟极低。但它的互联协议是闭源的，外人根本无法接入。
亚马逊Trainium3则另辟蹊径，直接祭出“交换式架构”（Switched Fabric），成为英伟达之外第一个商用全互联交换拓扑的玩家！它甚至比AMD MI450X还要早一年落地。Trainium3 NL72x2 Switched支持144颗芯片跨双机柜组成域，通过交叉机柜AEC电缆实现超大专家并行，专为万亿参数级MoE模型准备。
更聪明的是，它还支持“自动转发”和“流量整形”——程序员不用操心消息怎么传，芯片自己会选最优路径；还能给不同流量（如张量并行 vs 权重预取）分配优先级，确保关键任务不堵车。
这种设计，既满足了Anthropic这种顶级团队的性能需求，又保留了未来向开放生态演进的可能。
Trainium3的微架构里藏着太多魔鬼细节：
首先，它用8个超大“NeuronCore”（神经元核）取代了GPU那种成百上千个小Tensor Core的设计。每个NeuronCore里都集成了Tensor Engine（张量引擎）、Vector Engine（向量引擎）、Scalar Engine（标量引擎）和GpSimd Engine（通用SIMD引擎），能并行处理注意力机制里的QK^T、Softmax、AV等不同操作，效率极高。
其次，它配备了专用通信核心！这些核心只干一件事：芯片间通信。这和英伟达/AMD GPU把通信和计算任务都塞进同一个SM（流式多处理器）完全不同。好处是，通信和计算可以完美重叠，无需像在GPU上那样手动调参（NCCL_MIN_CTA），普通开发者也能获得接近最优的通信效率。
更夸张的是，Trainium3的通信可以直接在芯片的SBUF（软件管理的SRAM暂存区）之间进行，无需经过高延迟的HBM，这让小消息通信快如闪电。
它还支持“自动转发”——你不用关心消息怎么从A芯片传到C芯片，中间的B芯片会自动接力，省去了大量编程负担。还有“流量整形”（Traffic Shaping）功能，能像操作系统一样给不同流量（如张量并行、专家并行、后台预取）分配优先级，确保关键任务不被拖慢。
这些设计，处处透露出AWS对AI工作负载的深刻理解。
软件生态：闭源神殿 vs 开源乐高，开发者的心在谁那？
如果说硬件是骨，那软件就是魂。谷歌的TPU生态，像一座精美但封闭的神殿。XLA编译器是业界最强，能把JAX代码优化到极致，但它不开源！你只能在谷歌的围墙花园里跳舞。虽然性能无敌，但对广大普通开发者而言，学习成本高得吓人。
亚马逊这次彻底“悟了”——CUDA的护城河，不是英伟达工程师挖的，而是百万开发者用脚投票堆出来的！所以Trainium3的软件策略来了个180度大转弯：全面开源！Phase 1：推出原生PyTorch后端，支持torch.compile、FSDP、DDP等所有原生API，这意味着什么？意味着开发者可以用熟悉的torch.compile、FSDP、DDP等原生API无缝迁移模型，不再需要学习英伟达那一套或XLA的奇技淫巧。
更猛的是，AWS Day 0就原生支持MoE所需的all_to_all通信原语和Flex Attention，连AMD都还没搞定！
Phase 2：直接把自家的XLA图编译器、JAX栈、还有那个神秘的NKI（Neuron Kernel Interface）内核语言全部开源！NKI是AWS内部顶尖工程师（比如Anthropic那帮人）用来手写极致性能内核的秘密武器，现在也要开放给社区了。这招太狠了——CUDA生态是开发者自发贡献形成的，AWS现在要亲手复制这个过程，用“开源+社区”去对抗英伟达的“闭源+垄断”。
这意味着什么？意味着AWS要亲手复制CUDA的崛起路径，用“开源+社区”去撼动英伟达的生态霸权。CUDA的护城河不是英伟达工程师建的，是外部开发者挖的。AWS完全理解了这一点，并正在执行完全相同的策略。
部署哲学：液冷信仰 vs 风冷务实，谁更懂“商业现实”？
再看数据中心层面，两家的差异更是天壤之别。谷歌TPUv7几乎全面拥抱液冷，追求极致PUE（电源使用效率），但代价是数据中心必须“量身定制”，灵活性极差。
亚马逊却反其道而行之，其新建的Project Rainier AI超算中心，依然沿用标志性的风冷设计！
为什么？
因为风冷TCO更低！AWS的风冷设计，依靠外部新风+蒸发冷却，全年大部分时间无需机械制冷，PUE稳定在1.2左右。
而真正的液冷数据中心，CapEx和OpEx都极高，极端天气下PUE甚至飙升到1.5。
更重要的是，灵活性！AWS可以把CPU、Trainium2、Trainium3、未来Trainium4部署在任何一个数据中心，而不用担心液冷设施不匹配。这种“哪里有电就往哪塞”的能力，在AI军备竞赛中是巨大的战略优势。
一个致命短板：LNC=8缺席，普通科研用户被“拒之门外”
当然，Trainium3并非完美。它有一个让广大普通AI研究员“血压飙升”的短板：Day 0只支持LNC=1或LNC=2模式。这意味着一个逻辑设备只能看到36GB HBM内存（整颗芯片有144GB！）。
想跑个稍大点的模型，就必须早早引入FSDP等复杂并行技术。
而在H100（80GB）或GB200（192GB+）上，你完全可以先用单卡爽跑。AWS承诺2026年中推出LNC=8模式，但在此之前，Trainium3的生态，注定还是属于“硬核玩家”的俱乐部。
相比之下，谷歌TPUv7虽然生态封闭，但至少提供了“MegaCore”模式，允许一个逻辑设备看到整颗芯片，对科研用户更友好。
总结：双雄并起，英伟达王座已摇摇欲坠！
谷歌TPUv7和亚马逊Trainium3，代表了两种截然不同的AI芯片哲学：一个追求极致性能与垂直整合，打造“神殿”；一个追求极致TCO与开放生态，搭建“乐高”。但他们的共同目标只有一个——终结英伟达的垄断。
英伟达的王座并非不可撼动。如果Jensen Huang和他的团队陷入“创新者的窘境”，一步走错方向，在“道生一”时刻，胡乱选择了一个方向走下去，因为他没有参考，前面方向只有孤独的他自己选择，在岔路口一旦选择错误，就自挖陷阱，大量时间精力投入后没有效果，目前看得见的两个可能错误方向：
1、CUDA不是自己主动开源，但是成了自己的一个护城河，结果，成也萧何败也萧何，自己不主动积极参与被超过，比如：CUDA-L2用大模型+强化学习自动生成GPU矩阵乘法内核，竟比NVIDIA官方库还快30%！
2、乱投资，自己不建算力中心，不去体会自己开发的AI加速器在机房机柜整体环境Context中的窍门，不在一个固定环境下打磨自己的显卡，而是兼顾比特币挖矿、游戏显卡和AI超算等多个应该场景，牺牲了特别场景的优化机会！结果被谷歌TPU和亚马逊超越了！