文 | 半导体产业纵横，作者 | 俊熹 文 | 半导体🤔产业纵横，作者 | 俊熹 9月3日，一则消息在科技圈引😁起了轩然大波：谷歌开始对外出售TPU了。 据报道，谷歌⭐近期已在接触那些主要租赁英伟达芯片的小型云服务提供商，敦促他😀们在其数据中心也托管谷歌自家的AI处理器，也就是TPU。 😢 谷歌已与至少一家云服务提供商——总部位于伦敦的Fluid🤔stack——达成协议，将在纽约的一个数据中心部署其TPU。⭐ 谷歌的努力不止于此。据报道，该公司还向其他以英伟达为🥳核心的服务商寻求类似的合作，其中包括正在为OpenAI建造数🙌据中心的Crusoe，以及向微软租赁芯片并与OpenAI签有👏供应合同的英伟达“亲儿子”CoreWeave。 9月9🌟日，花旗分析师因TPU竞争加剧将英伟达目标价下调至200美元😀，预计2026年GPU销售额将因此减少约120亿美元。 💯 明眼人都能看出来的是，谷歌和英伟达之间的大战，已经开始了。🎉而它们争夺的，将是AI计算这个真正的万亿美元市场。 然🚀而，谷歌对这一战的准备，其实比我们想象的都要久。 TP😜U，AI计算的最优解？ 早在2006年，谷歌的内部就讨🤩论过在自家的数据中心中部署GPU、FPGA或ASIC的可能性💯。不过，当时只有少数应用程序能够在这些特殊硬件上运行，而谷歌😂大型数据中心的过剩算力也完全够它们使用了。因此，部署特殊硬件🤩的计划被搁置。 然而，到了2013年，谷歌的研究人员发🤔现：如果人们每天使用语音搜索并通过深度神经网络进行3分钟的语😡音识别，那么当时谷歌的数据中心需要双倍的算力才能满足日益增长😁的计算需求。 而如果仅通过扩大数据中心规模来满足算力需🔥求，不但耗时，而且成本高昂。于是，在这个背景下，谷歌开始了T😁PU的设计。 谷歌的TPU是为AI计算而生的ASIC芯😡片，它专注于实现两个核心目标：极高的矩阵乘法吞吐量与卓越的能😊效。 为了实现高吞吐量，TPU在硬件层面采用了“脉动阵😘列”（Systolic Array）架构。该架构由大量简单的⭐处理单元（PE）构成网格。数据流从阵列的边缘输入，在每个时钟😘周期同步地、一步步地流经相邻的处理单元。每个单元执行一次乘法👏累加运算，并将中间结果直接传递给下一个。 这种设计使得😎数据在阵列内部被高度复用，最大限度地减少了对高延迟、高功耗主👍内存的访问，从而实现了惊人的处理速度。 而其卓越能效的👏秘诀，则在于软硬件协同的“提前编译”（Ahead-of-Ti😊me Compilation）策略。传统的通用芯片需要高能耗😍的缓存来应对多样的、不可预测的数据访问。TPU则不同，它的编😎译器在程序运行前就完整规划好了所有数据路径，这种确定性使其无🙄需复杂的缓存机制，从而大幅降低了能耗。 展开全文 😘 在TPU的设计上，谷歌主导整体架构与功能定义，博通Broa⭐dcom参与了部分芯片的中后端设计工作，目前，Google 😘TPU主要由台积电代工生产。 随着大语言模型参数的急剧🙌扩张，AI计算任务正在从“训练”走向“推理”。这时，作为通用👏算力单元的GPU，开始显露出成本以及功耗过高的问题。 ⭐而TPU从设计之初就专门瞄准了AI计算，具有很高的性价比优势😘。据报道，谷歌TPU算力成本仅为OpenAI使用GPU成本的💯1/5，性能功耗比更是优于同代GPU。 因此，为了抓住👏市场，谷歌围绕着自己的TPU架构，打造了一系列产品与生态。 😂 谷歌造芯这十年 谷歌第一代TPU (v1) 于2👏015年推出，通过高度简化的专用设计，实现了超越同期CPU与😘GPU的能效比，并在AlphaGo等项目中展示了其高效能，从🤩而验证了AI ASIC的技术路径。 随着研发深入，训练😜环节的算力瓶颈日益凸显，促使TPU的设计方向转向系统级解决方🥳案。2017年发布的TPU v2为此引入了BF16数据格式以🙌支持模型训练，并配置了高带宽内存（HBM）。 更为关键🥳的是，v2通过定制的高速网络将256个芯片单元互联，首次构建😴了TPU Pod系统。随后的TPU v3通过增加计算单元数量🤯和引入大规模液冷技术，实现了性能的显著提升。 TPU 🚀v4的发布带来了互联技术的重大革新，其核心是采用了光学电路交🌟换（OCS）技术，实现了TPU Pod内部网络拓扑的动态重构😴，从而提升了大规模训练任务的容错能力与执行效率。进入v5与v🥳6 (Trillium) 阶段，TPU产品线呈现出分化策略，😅形成了分别侧重于极致性能的'p'系列与能效比的'e'系列，以👏适应多样化的AI应用场景。 2025年Google T😴PU的全年出货量预计为250万片。v5系列总出货量预计为19🌟0万⽚，其中v5e占⽐约120万⽚，v5p占⽐约70万⽚， 🚀v6系列预计总出货量为60万⽚，⽬前仅v6e在市场上销售，⽽😉v6p将在第四季度上市，约10-20万⽚左右。预计到2026😀年，总体TPU销量将超过300万片。 在今年的谷歌云大❤️会上，谷歌发布了第七代TPU，代号“Ironwood”。 🤔 Ironwood是谷歌迄今为止性能最强、能效最高且最节能💯的TPU芯片，其峰值算力达到4614 TFLOPs，内存容量🤗为192GB，带宽高达7.2 Tbps，每瓦峰值算力为29.🌟3 TFLOPs。此外，Ironwood首次支持FP8计算格🙄式，并在张量核和矩阵数学单元中实现这一功能，这使得其在处理大👍规模推理任务时更加高效。 Ironwood最高配集群可👏拥有9216个液冷芯片，峰值算力可达42.5 ExaFLOP💯S，是世界上最大的超级计算机El Capitan的24倍以上😴。其支持大规模并行处理和高效内存访问，适用于复杂的推理任务如🤗大型语言模型和混合专家模型。 事实上，Ironwood😎的整体性能已经十分接近英伟达B200，甚至在一些方面还有所超🤔越。 当然，英伟达的统治力不仅在于其硬件性能，更在于整😴个CUDA生态。谷歌深知这一点，因此，它也构建了JAX这样的😢，能在TPU上运行的高性能计算Python库。 谷歌还💯发布了其模型流水线解决方案“Pathway”，用于向外部开发😆者训练大型语言模型（LLM）。将其作为训练模型的必备手册，研😎究人员无需重新设计模型即可开发Gemini等LLM。 😘有了上述的一整个“军火库“，谷歌终于可以和英伟达掰掰手腕了。😎 谷歌vs英伟达 投资银行D.A. Davids🤔on分析师Gil Luria在最新报告中指出，过去一年以来谷💯歌母公司Alphabet大幅缩小与英伟达的差距，如今已成为“🥳最好的英伟达替代方案”。 报告显示，过去半年，围绕Go👍ogle Cloud TPU的开发者活跃度激增了约96%。 😂 Gil Luria与前沿AI实验室的研究人员和工程师交🤩流后发现，业内普遍看好谷歌TPU。因此Luria认为，若谷歌❤️将TPU业务与DeepMind部门合并并将它们分拆上市，估值👍或将高达9000亿美元。 AI独角兽Anthropic😜此前使用亚马逊的Trainium芯片来训练模型，最近，该公司🤔被发现正在招聘TPU内核工程师；马斯克旗下的人工智能公司xA😅I也对采购TPU表现出兴趣。这一切都说明了业界对于TPU的认🥳可。 而谷歌自身也在积极行动。首先，谷歌有意在公司内部👍进行从英伟达GPU到自研TPU的迭代。Omdia数据显示，2🚀024年估计谷歌订购16.9万台Hopper 架构GPU，在💯五大云厂商中排名最后，约为微软的三分之一。同时，谷歌内部已部💯署了约150万颗TPU。 谷歌的对外战略，就是文章开头🔥提到的，对那些使用英伟达芯片的数据中心供应TPU。据报道，为😅了与Floydstack达成合作，谷歌将提供最高32亿美元的😊备选担保支持，若Fluidstack无力支付纽约新数据中心的🔥租赁费用，谷歌将补足差额。 根据野村证券最新报告，预计😅到2026年，ASIC总出货量很可能会第一次超过GPU。而T😍PU正是目前最成熟的ASIC。 英伟达需要紧张起来了。🤩 结语 市场对谷歌TPU的积极接受，反映出越来越😁多的公司想摆脱英伟达“一卡难求“的困境，寻求更高的性价比和更😆多元、稳定的供应链。 而借此机会挑战英伟达的，也不只有🥳谷歌一家公司。供应链数据显示，Meta将于2025年第四季度😂推出其首款ASIC芯片MTIA T-V1。它由博通设计，具有🥳复杂的主板架构，并采用液冷和风冷混合技术。 到2026😊年年中，MTIA T-V1.5将进行进一步升级，芯片面积将翻😂倍，超过英伟达下一代GPU Rubin的规格，其计算密度将直🙄接接近英伟达的 GB200 系统。2027年的MTIA T-😅V2可能会带来更大规模的CoWoS封装和高功率机架设计。 🥳 报告指出，根据供应链估计，Meta的目标是到2025年底🙄至2026年实现100万至150万件ASIC出货量。 😴微软、亚马逊同样有自研的ASIC芯片，正在对这片被GPU霸占🤔的市场虎视眈眈。 对此，英伟达也有自己的反击手段。今年😆5月，英伟达正式发布NVLink Fusion。NVLink🙌 Fusion允许数据中心将英伟达GPU与第三方CPU或定制👍化AI加速器混合使用，标志着英伟达正式打破硬件生态壁垒。 ❤️ 近日，英伟达执行副总裁暨首席财务官Colette Kre😜ss在高盛组织的会议上谈及了对于AISC芯片所带来的竞争看法💯，称英伟达GPU更具性价比。 一场大戏已经拉开了帷幕。😴无论是万亿美元的市场规模，还是未来AI时代硬件结构的定义权，🙌都值得几大巨头为之疯狂。 这一战，谁都有不能输的理由。😀返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，罗永浩因质疑西贝使用预制菜而引发的争议再次将预制菜的相🎉关话题推向风口浪尖。 作为一场关乎现代餐饮业发展模式的😉争论，却不幸沦为简单的"对与错"的二元对立。这种非黑即白的思🎉维方式不仅无法推动行业进步，更是一种对工业文明成果的盲目抗拒🙄。 2025年9月10日，罗永浩在个人社交媒体平台上发🎉帖称："好久没吃西贝了，今天下飞机跟同事吃了一顿，发现几乎全🥳都是预制菜，还那么贵，实在是太恶心了。此言一出，立即引发网络😉热议。 罗永浩的指控核心在于两点：一是西贝餐厅使用了大🔥量预制菜，二是这种做法在不知情的情况下进行。他随后公开悬赏1😢0万元征集西贝预制菜线索。 面对质疑，西贝创始人贾国龙🔥迅速回应称："按照国家的规定，我们没有一道菜是预制菜。"他强🤯调西贝遵循"中央厨房预处理+门店现做"的模式，并非简单的预制🙌菜经营。这一争议迅速升级为法律纠纷，贾国龙表示将起诉罗永浩，🚀并宣布西贝全国门店将开放后厨参观。 这场争议暴露出公众😢对预制菜概念的模糊认知，以及对餐饮工业化进程的深层焦虑。 🌟 什么是预制菜？ 2024年3月，市场监管总局联合教👍育部、工业和信息化部、农业农村部等印发《关于加强预制菜质量安👍全监管的通知》，首次在国家层面明确预制菜的定义和范围：预制菜😜是指以食用农产品、食品原料和/或其半成品为原料，添加或不添加🤯调味料和/或添加剂，经预加工制成的或未经加工可直接使用的预包🤔装菜肴、风味菜点或营养餐食，不包括生食水产品、生食畜禽肉及生😆食果蔬等未经加热的食品。 总结来看，根据加工深度和食用🤯便利性，预制菜可分为四大类。 即食食品：开封后即可食用🙄的预制食品，如真空包装的即食米饭、即食酱菜等。 即热食😊品：需加热后食用的预制食品，如速冻水饺、汤圆等。 即烹😍食品：需烹饪后食用的预制食品，如速冻鱼糜制品、腌制好的牛肉片😁等。 即配食品：即配生鲜，如预洗切的蔬菜、预腌制的肉类🌟等。 为了更准确地理解预制菜，有必要区分几个相关但不同😊的概念。 预制菜与半成品菜：预制菜经过更深度的加工，而🎉半成品菜通常只经过初步加工。 预制菜与净菜：净菜通常指😜经过清洗、去根、去皮等简单处理的蔬菜，不属于预制菜范畴。 😍 预制菜与中央厨房产品：中央厨房制作的菜肴不纳入预制菜范围💯，前者属于餐饮服务环节的集中制作，后者是工业化生产的成品。 🤔 预制菜是怎么来的？国际上有无参考案例？ 预制菜的🙄发展历程实质上是食品工业化的进程。这一概念起源于20世纪60🥳年代的欧美，当时主要是为了提高餐饮业的效率和一致性。日本在7😢0至80年代将预制菜产业推向新高度，实现了每年20%的高速增💯长，期间诞生了神户物产和日冷集团等大型预制菜企业。 展😀开全文 日本政府在60年代开始大力扶持速冻食品行业并积👍极建设冷链物流，为预制菜发展奠定了基础。到70年代，随着日本🤯经济的快速发展和餐饮连锁经营模式的普及，预制菜产业迎来了爆发😅期。 日本是全球预制菜发展最成熟的国家之一。2024年🙌，日本的冻品市场规模达35000亿日元，其中家庭用预制菜占比👍高达40%。日本政府早在20世纪60年代就开始大力扶持速冻食🌟品行业，并积极建设冷链物流系统，为预制菜产业的发展奠定了坚实😡基础。 值得注意的是，日本的社区小吃店80%都是连锁品🥳牌，这些小店通常只有15至20个菜品，大多采用预制菜或半预制🚀菜模式。这种模式既保证了食品质量的稳定性，又满足了消费者对便😊利性和性价比的需求。 国际经验表明，预制菜的兴起与经济🔥发展、城市化和生活方式变化密切相关。 中国预制菜产业起👍步是相对较晚的，在20世纪90年代，预制菜以净菜配送为主，属😢于食品工业化的初步探索。2000年以后，随着冷链产业发展，出🙌现了专业的预制菜企业和半成品菜、深加工预制菜企业。在2020😅年之后，疫情期间"宅经济"兴起，预制菜需求激增，产业发展进入😘快车道。 目前，中国预制菜行业已形成B端和C端并行发展🔥的格局，在餐饮供应链数字化、工业化趋势推动下持续扩容。202🚀4年中国预制菜市场规模已达4850亿元，同比增长33.8%，😅预计2026年将突破7490亿元。 预制菜产业的发展程😁度与一个国家或地区的工业化水平密切相关。从农产品加工比例来看😅，发达国家普遍高于发展中国家，这反映了食品供应链的成熟度差异🤯。虽然中国餐饮行业近几年呈现高速发展的态势，但从渗透率这一指😢标来看，中国预制菜的渗透率还明显低于美国、欧洲、日本等发达国😜家。 预制菜会影响食物的营养成分吗？ 关于预制菜😉与现制菜品在营养价值上的差异，多项研究表明，两者之间虽然存在🤩一些差异，但并非想象中的天壤之别。 从主要营养成分来看🤔，预制菜在蛋白质、碳水化合物和脂肪等宏量营养素的保存方面表现😊良好。中国农业大学食品科学与营养工程学院朱毅教授指出："肉类🤗经过加热后，蛋白质流失不超过5%"。 但预制菜在维生素😴和矿物质方面确实存在一定损失。预制菜经过热加工处理后，流失的👍主要是蔬菜中的维生素C和少量矿物质，但膳食纤维没有很大损失。🎉以维生素C为例，新鲜蔬菜炒制时维生素C一般会流失20%-30😘%，如果炖得久很烂，损失会超过50%。然而，这与个人家庭烹饪😴时的营养损失实际上差别不大。 从某些角度来看，预制菜在🤯营养方面甚至还存在一些优势。 许多预制菜在开发过程中经😴过营养师的科学配比，能够更好地满足人体对各种营养素的需求，标👍准化的生产过程有助于控制油、盐、糖的用量，而家庭烹饪往往难以😢精确控制。 预制菜使人们能够轻松获得不同地域、不同风味😡的美食，有助于膳食多样化。通过现代化工艺，某些预制菜能够保留🤔传统美食的营养成分，如"锁鲜"技术可以最大限度保留营养素。 💯 预制菜是“科技与狠活”？ 一方面，工业化生产意味😉着更加严格的生产环境控制、更完善的质量管理体系和更严格的监管🚀标准。另一方面，预制菜需要经过预处理、包装、储运等多个环节，😅每个环节确实也可能存在食品安全风险。 消费者对预制菜的😅担忧主要集中在以下几方面：食材新鲜度与品质，添加剂使用，生产😅卫生状况，冷链运输与储存条件。 除了菜品本身，部分消费😍者还会认为预制菜是"假冒伪劣"的代名词，他们对工业化食品有天😊然抵触感，担心餐饮企业因为考虑降低成本而隐瞒使用预制菜。 🤔 其实大部分消费者对预制菜的质疑来自对食材新鲜度和生产卫生🤗状况表示担忧。然而，这种担忧更多源于信息不对称和认知偏差，而😍非预制菜本身不可克服的技术难题。 尽管社交媒体上对预制😍菜的反对声音很大，但完全不接受预制菜的消费者只是少数。 😘 公众对预制菜的负面情绪可能被过度放大了。 预制菜产业👍是农业现代化与食品工业深度融合的产物，代表了农产品精深加工的💯发展方向。 从农业产业链来看，预制菜连接了农业种植、畜😅禽养殖、冷链物流等多个环节，推动了一二三产业的融合发展。 😂 预制菜为农业生产提供明确的标准和规范，推动农产品标准化、🤯规模化生产，通过深加工提高农产品附加值，增加农民收入，通过稳🚀定的采购合同，降低农业生产的风险。 不仅如此，预制菜产🤔业还能推动农业新品种、新技术的开发和应用。 从这个意义😊上说，支持预制菜的发展就是支持农业现代化，反对预制菜实际上是😉在抵制农业产业升级。 餐饮业工业化是不可逆转的潮流。 🎉 餐饮业的工业化是与城市化进程相伴相生的。从社会发展的角🥳度看，当一个社会的城市化率超过50%以后，餐饮业必然要走向工🤯业化、规模化和标准化。 餐饮业工业化会通过标准化生产和😊规模效应提高生产效率的同时，保证产品的一致性和稳定性。集中采😡购和规模化生产可以大幅度降低单位成本。 从手工业到工业😴化是人类社会生产力发展的普遍规律，餐饮业也不例外。 正😁如我们不再用手摇纺车替代现代化纺织设备一样，餐饮业也不能固守😴低效率的手工烹饪模式，而应拥抱工业化的进步。 面对预制😉菜，公众的态度应该是在理性认知基础上的审慎选择，而非情绪化的🔥全面否定。合理的担忧应该聚焦于具体的风险点，如食品安全监管、🥳营养标签透明度等，而无脑抵制则往往源于对工业化生产的偏见和恐😉惧。 罗永浩质疑西贝使用预制菜的事件，从商业争议演变为🤔公共话题，是社交媒体时代的舆论放大效应所导致。 在这个😀过程中，情绪常常先行而理性后置，舆论初期往往被情绪主导，理性🤩分析被置于次要位置，一些复杂的产业问题被情绪裹挟后简化为"对😢错"二元对立。在公众对于预制菜的认知存在偏差时，公共讨论可能😊被流量逻辑绑架，偏离问题本质。 我们不该将所有中央厨房🤯生产的食物都视为"预制菜"。实际上，按照国家标准，中央厨房制😎作的菜肴不纳入预制菜范围。 我们也不该认为餐厅使用预制😂菜必然构成欺骗。事实上，消费者真正的关切点在于知情权是否得到😎保障，而非预制菜本身。 我们更不该将食品工业化的必然趋🚀势视为"伪劣"的同义词。这种认知忽视了工业化生产在食品安全、😀效率提升等方面的优势。 回望人类食物发展的历史，从原始⭐的生食到火的使用，从手工制作到工业化生产，每一次技术进步都推🚀动了人类文明的发展。 预制菜作为食品工业化的产物，代表😘着农业生产、食品加工和餐饮服务融合发展的新方向。 反对🔥一切形式的预制菜，本质上是对工业文明进步成果的拒绝。在现代社😡会，我们不能回到完全依赖手工生产的时代，正如我们不会放弃电力😢、信息技术等其他工业文明成果一样。理性的态度应当是批判性地接🤩受技术进步，在享受便利的同时，通过完善监管、加强创新来解决出😉现的问题。 面向未来，预制菜产业将继续快速发展，关键在💯于我们以何种态度面对这一变革。是坚持开放包容、推动进步，还是😡固守传统、拒绝变革？答案不言而喻。 工业文明的发展方向🎉不可逆转，预制菜作为其在食品领域的重要体现，也将成为人们生活😁的重要组成部分。我们的任务不是抵制这一趋势，而是引导其健康发🤗展，让它更好地服务于人们的美好生活需要。 在这个过程中🎉，理性、开放、建设性的态度将推动产业、消费者和整个社会共同进🥳步。（本文首发于钛媒体APP，仅代表个人观点，作者｜马金男 😆）返回搜狐，查看更多