英伟达新一代 Blackwell 芯片及其后续产品将在明年重塑 AI 训练的成本结构，有望终结谷歌 TPU 在成本上的优势。

12 月 9 日，科技投资大佬 Gavin Baker 接受播客采访时表示，谷歌凭借 TPU 芯片在 AI 训练领域占据了低成本优势。

Baker 指出，在半导体时代，谷歌 TPU 芯片相当于拥有 " 四代喷气式战斗机 "，而英伟达的 Hopper 芯片还停留在 " 二战时代的 P-51 野马 " 水平。这种成本优势使谷歌能够以负 30% 的利润率运营 AI 业务，有效 " 抽干 AI 生态系统的经济氧气 "。

但Baker 强调随着英伟达 Blackwell 芯片集群在 2026 年初开始投入训练使用，以及更易部署的 GB300 芯片随后上市，这一局面即将逆转。一旦谷歌失去成本优势，可能重塑 AI 产业的竞争格局和经济模型。

Blackwell 的复杂转型造就谷歌窗口期

Blackwell 的延迟部署为谷歌创造了意外的优势窗口。

Baker 认为，从 Hopper 到 Blackwell 的过渡是科技史上最复杂的产品转型之一：数据中心机架重量从约 1000 磅增至 3000 磅，功耗从 30 千瓦跃升至 130 千瓦，冷却方式从风冷转为液冷。Baker 形象地比喻：

这就像要使用新 iPhone，你必须将家中所有插座改为 220 伏，安装特斯拉电池墙、备用发电机、太阳能板和全屋加湿系统，还要加固地板。

正因为这些技术挑战，Blackwell 芯片直到最近三四个月才开始大规模部署。

而如果不是推理技术的突破，AI 进展本会在 2024 年中期至 Gemini 3 发布期间完全停滞。推理技术有效 " 拯救了 AI"，在新一代芯片到来前填补了约 18 个月的空白期。

Baker 预计，基于 Blackwell 训练的首批模型将在 2026 年初问世，预计将由 xAI 率先推出。

Baker 强调 xAI 为英伟达扮演了关键角色。他们快速的部署速度使得英伟达能够在一个数据中心中，尽可能多部署 GPU 来形成连贯集群，从而为所有客户排除故障。这种 "coherent"（连贯）意味着每个 GPU 都知道其他 GPU 的状态，通过 scale-up 网络和 scale-out 连接共享内存。

更关键的是，英伟达即将推出的 GB 300 芯片将具有 " 即插即用 " 的兼容性，能够直接替换现有 GB 200 机架，无需额外的基础设施改造，垂直整合的公司将成为新的低成本生产者。

TPU 架构决策限制未来竞争力

谷歌在 TPU 开发上的保守设计选择和供应链策略，可能限制其长期竞争力。

Gavin Baker 指出，谷歌将 TPU 的前端设计留给自己，但将后端设计外包给博通，后者从中收取 50-55% 的毛利率。

以 2027 年 TPU 业务规模约 300 亿美元估算，谷歌每年要向博通支付约 150 亿美元。Baker 指出，考虑到博通半导体部门的运营成本仅约 50 亿美元，从经济角度看，谷歌完全有理由将整个半导体项目收归内部。

Baker 表示苹果正是采取这种模式，不依赖 ASIC 合作伙伴，自己完成前端后端设计，从而避免支付 50% 的利润。

Baker 认为谷歌已经开始采取行动，引入联发科就是作为对博通的 " 警告 "。这家中国台湾 ASIC 公司的毛利率远低于博通。

但这种供应商的分化也导致谷歌在设计上更加保守，使 TPU 的发展速度难以跟上英伟达 GPU 的年度迭代节奏。

相比之下，英伟达和 AMD 的策略是 " 每年推出一款 GPU，让竞争对手无法跟上 "。而谷歌通过引入联发科作为第二供应商，实际上是向博通发出警告信号，但这种分散供应可能进一步拖慢 TPU 进化速度。

战略计算将发生根本转变

一旦谷歌失去最低成本生产商地位，其战略计算将发生根本性改变。

作为低成本生产商，以负利润率运营 AI 业务以压制竞争对手在经济上完全合理——这可以削弱需要外部融资的竞争对手，最终获得主导市场份额。

但当 Blackwell 集群转向推理应用，成本动态改变后，继续维持负 30% 利润率对谷歌来说将变得 " 非常痛苦 "，甚至可能影响其股价表现。这将对整个 AI 产业的经济格局产生深远影响。

Baker 强调，Ruben 下一代芯片推出后，英伟达 GPU 与 TPU 及其他 ASIC 之间的差距将进一步扩大。