2025年11月25日 · 24小时AI动态：Meta 押注谷歌 TPU、英特尔与阿里云深化协同、TPU v7 进入放量周期
过去24小时，全球 AI 基础设施格局出现重要变化：Meta 大手笔采购谷歌 TPU、英特尔与阿里云推进 CPU–OS 深度协同、谷歌 TPU v7 进入量产阶段。AI 算力正从单一路径走向多架构并行。以下为完整解读。
1. Meta 斥资数十亿美元采购谷歌 TPU，降低对英伟达依赖
Meta Platforms 正在大规模购买谷歌 TPU，金额达数十亿美元，目的是降低对英伟达 GPU 的战略性依赖，实现 AI 芯片供应多元化。
点评：
Meta 的举动代表其从“GPU 单一路线”向异构算力全面转型。
英伟达凭借 CUDA 生态与 GPU 性能长期占据大模型训练主导地位，但供应紧张、价格高涨、交付周期漫长，已成为科技巨头的核心瓶颈。
Meta 买 TPU，本质上是在购入算力自主权、价格谈判能力和未来技术路线的选择权。
这同时说明谷歌正在将 TPU 从内部专用正式推向行业级基础设施。
未来的大模型训练将不再只依赖“买英伟达”，尤其是 Meta 这样的超大规模公司，更需要算力路线的多样化来对冲风险。
2. 英特尔与阿里云通过第六代至强与龙蜥操作系统实现深度协同
英特尔与阿里云宣布在第六代至强 CPU 与龙蜥 OS 之间进行深入的软硬件适配、多核调度优化以及数据安全增强，以提升 AI 时代的整体算力效率。
点评：
这是典型的“后 GPU 时代”算力路径：在无法无限堆叠 GPU 的前提下，通过软硬件协同把 CPU 的潜力压榨到极限，提高推理和数据处理中枢能力。
英特尔正在 AI 推理和云计算市场探索“非 GPU 路线”的突围；阿里云则希望构建更自主、可靠的国产化云底座。
双方的协同不仅是性能优化，更是中美科技竞争背景下的战略卡位。
CPU 正在成为一个新的增长曲线，用于补齐 GPU 无法覆盖的算力场景。
3. 谷歌 TPU v7 进入放量周期，台湾供应链显著受益
谷歌自研 AI 芯片 TPU v7 已进入大规模部署阶段，预计 2026 年需求将显著增长，台湾的 PCB、散热模组、伺服器零组件等供应链厂商将成为主要受益者。
点评：
这代表谷歌正式从“内部自用 TPU”迈向“规模化算力基础设施”的新阶段。
TPU 长期在效率上领先，但受限于封闭生态。随着 v7 放量，全球正在从 GPU 单一主导转向 GPU + ASIC 并存的算力体系。
AI 供应链也将从“英伟达行情”扩散到多架构周期，未来的算力需求将更加多元。
谷歌 TPU 与英伟达 GPU 的差距还有多大？
当前差距更多体现在生态层面，而非硬件性能本身。
英伟达拥有 CUDA/TensorRT 等完整软件体系，生态壁垒极高；而 TPU 在大规模训练效率、成本结构和能耗比上已极具竞争力。
随着谷歌逐步开放 TPU 生态，两者之间的差距正在快速缩小。
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结语
随着 2025 年接近尾声，AI 算力体系正从“单一 GPU 时代”迈向“GPU + CPU + ASIC 并行”的多架构时代。谁能掌握多算力路线，谁就能在成本、性能、规模与供应链抗风险能力上占得先机，主导下一阶段的全球 AI 演进节奏。