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<p><strong>🔥【核心洞察】</strong></p><ul> <li><strong>战略转折点</strong>：Google将TPU向外部客户商业化，标志着AI基础设施市场从<strong>英伟达单极垄断</strong>转向<strong>双雄竞逐</strong>格局</li> <li><strong>成本优势显著</strong>：TPUv7在总拥有成本上比英伟达GB200低<strong>30-44%</strong>，为Anthropic等客户带来实质性成本节约</li> <li><strong>生态破局关键</strong>：通过<strong>PyTorch原生支持</strong>、vLLM集成和创新<strong>Neocloud融资模式</strong>，Google正系统性解决TPU软件生态短板</li> <li><strong>竞争维度升级</strong>：竞争焦点从单纯算力比拼转向<strong>系统级工程</strong>、<strong>集群可靠性</strong>和<strong>全栈优化能力</strong>的综合较量</li></ul><p><strong>🔍【章节索引】</strong></p><p><strong>一、市场重构：TPU商业化如何改变AI芯片格局？</strong></p><ul> <li><strong>客户采纳加速</strong>：<br> <strong>Anthropic</strong>采购超<strong>1GW</strong> TPU并用于训练Claude 4.5 Opus<br> <strong>Google Gemini 3</strong>完全在TPU上训练，验证其大规模训练能力<br>Meta、xAI等客户积极寻求或已部署TPU方案</li> <li><strong>定价权力重塑</strong>：<br>即使未实际部署，客户也能以TPU为谈判筹码，迫使英伟达降价<strong>30%<br> </strong>TPU成为打破英伟达定价垄断的关键杠杆</li> <li><strong>商业模式创新</strong>：<br>从内部工作负载转向通过<strong>GCP租赁</strong>和<strong>硬件直售</strong>双模式<br>Goog...