据报道，谷歌正在加速推进其自研张量处理单元（TPU）芯片的商业化，并已开始向现有云客户推销，重点对象包括社交媒体巨头Meta及多家大型金融机构。这些客户希望在自家数据中心运行AI模型，以降低敏感数据泄露风险。谷歌视TPU为关键增长引擎，不同于以往的云租赁模式，新的“TPU@Premises”计划允许客户直接采购并安装谷歌芯片，谷歌则提供配套软件和维护支持。这一转变不仅拓宽了TPU的市场边界，还能帮助谷歌从英伟达的庞大AI芯片生态中分羹。
Meta目前已成为谷歌TPU对外供应的焦点，双方正进行深入谈判，Meta考虑从2027年起在自家数据中心大规模采用TPU，潜在采购规模或达数十亿美元。在此之前，Meta计划于明年通过谷歌云租赁TPU芯片，作为过渡测试。Meta有意用TPU训练全新AI模型，而非仅限于推理任务。同时，Meta也在自主研发AI推理芯片，以进一步分散风险并压低对英伟达的依赖。
如果交易敲定，这将为谷歌TPU注入强劲动力。谷歌云高管内部评估显示，TPU业务有望蚕食英伟达年收入的10%。谷歌的定价策略是吸引客户的另一大亮点，TPU的使用成本远低于英伟达的旗舰GPU。英伟达凭借其CUDA软件生态牢牢把控开发者社区，但谷歌通过优化TPU架构，在能效和训练速度上实现了突破。
为降低客户切换门槛，谷歌推出“TPU命令中心”软件，这款工具旨在简化TPU的集成与管理。它借鉴了PyTorch框架，允许开发者无需精通谷歌的JAX语言，即可操控TPU集群。谷歌的这一创新，不仅提升了TPU的易用性，还借力Meta的开源贡献，形成生态闭环。通过该软件，客户能轻松监控集群性能、优化资源分配，甚至模拟云端环境。
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