最近美股各投行在大肆鼓吹TPU芯片了，谷歌自从被巴菲特锁定后，股价蹭蹭涨📈，已经临近4万亿大关，今天就简单解析一下TPU的潜力以及相关利好利空的公司。
我最近也跟随巴菲特，在押注谷歌TPU，我认为这不仅仅是芯片，而是一场云计算的“阳谋”。
可能大家都听说过GPU——英伟达（#NVDA）靠着它成了AI时代的“印钞机”，市值一度飙到5万亿。但TPU，是谷歌偷偷练了12年的大招。过去，它只给自己用，比如训练Gemini大模型、优化YouTube推荐、支撑Google Search的AI功能。但现在，谷歌突然说：“嘿，Meta、Anthropic，你们要不要也试试我的芯片？”
#AI 芯片三足鼎立，可能就此展开竞争，英伟达，AMD，谷歌。而谷歌家的TPU，可能是改变整个AI芯片格局的一招。
TPU是什么？简单理解就是“谷歌自研的AI加速卡”
你可以把它想象成英伟达GPU的“竞品”，但专为谷歌的AI任务深度优化。TPU不是通用芯片，而是ASIC（专用芯片），就像为跑马拉松专门定制的跑鞋，别的路可能不灵，但在谷歌这套AI生态里，又快又省电。
过去TPU只在谷歌自家数据中心跑，从不对外。但...

$谷歌-C (GOOG.US)$
从一个为了解决生存危机的“救火队员”，到如今驱动世界顶级AI模型的Exa级超级计算机。
TPU的十年，就是一部AI需求与硬件创新相互追逐、相互成就的史诗。TPU的价值，在于它和谷歌的软件、应用是深度绑定的。它不只是一个芯片，而是谷歌AI战略的具象化。 这背后，有谷歌强大的软件栈在支撑。比如XLA编译器，它能把PyTorch、JAX等框架生成的计算图自动优化并编译成TPU机器码。
这种“软硬一体”的垂直整合，让谷歌能最大化TPU的性能，确保Gemini训练的效率和可靠性。谷歌的TPU业务，不是简单的芯片买卖，而是一个由内而外的战略生态。它通过自研ASIC芯片，为自家AI业务（尤其是Gemini）量身打造了高效的计算基础设施，并通过云服务租赁模式，把这种成本和能效优势开放给外部客户 。 虽然英伟达凭借其通用性和成熟的CUDA生态，在AI芯片市场占据绝对主导地位。但TPU作为一种高度专业化的AI处理器，已经在成本效益和能效比上构筑了显著优势 。TPU的增长轨迹，正成为对英伟达主导地位的“第一个有意义的挑战” 。这背后，是两种截然不同的商业哲学...

$禾赛 (HSAI.US)$
11月24日，禾赛科技在上海禾赛麦克斯韦全球研发智造中心举办2025技术开放日活动。活动中，禾赛科技发布基于RISC - V架构的激光雷达专用高性能智能主控芯片费米C500，全球唯一，在手400万订单！