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)

文：凯风 来源：国民经略 撤县并省，全面落地。 👍 一夜之间，越南全国63个省市精简为34个省级单位，62😴8个县级行政机构被整体撤销，1万多个乡级单位合并为3321个👍。 这场被越南称为“重整江山”的史上最大行政改革，自去😁年10月启动，仅8个月时间就已尘埃落定。 受此影响，越😜南短期将裁撤近10万个“铁饭碗”，长期则有25万个行政、事业💯编制受波及，而越南只有1亿人口。 15年免费义务教育；🥳与美国率先达成关税协议，同时宣布加入金砖伙伴国…… 动🚀作一个接一个，给人以“时不我待”的紧迫感，越南为何这么急？ 🥳 01 撤县并省，力度有多大？ 行政区划改革🔥，涉及重重利益调整，放在任何一个地方都历来不易。 越南🤩靠着“8年战略准备，8个月快速实施”成功落地，速度之快、力度💯之大、动作之猛令外界瞠目。 经过这轮改革，越南县级行政🌟单位不复存在，地方行政体系从“省-县-乡”三级制变成“省-乡❤️”两级制。 越南面积约33万平方公里，与云南省相差无几😘；人口超过1亿人，与河南省基本相当。 然而，一个中国省⭐份的体量，此前却划出了63个省级行政区，又下设县、乡，叠床架😡屋，极尽臃肿。 越南没有地级市，但由于体量不大，改革前😴的“省”相当于我们的地级市，改革后的“省-乡”类似于我们的“👏市-乡”。 撤并近半省级单位，直接砍掉“县”一级，削减😡70%左右基层单位，动作不可谓不大。 任何机构改革，首🌟当其冲的自然是“铁饭碗”，而刀刃向内，又是最难的。 改🥳革前越南公务员约250 万，此次改革短期影响10万人、长期影😎响25万人，相当于砍掉4%-10%的编制。 削减铁饭碗😜，效果立竿见影。越南官方预计，2026年至2030年将节省资🚀金超过190万亿越南盾（约500亿人民币）。 对于越南😅来说，减轻财政负担只是一方面。 精简行政层级，让改革轻🚀装上阵，激发市场活力，才是更关键的。 02 越南👏的行政体系，与中国有何区别？ 同为社会主义国家，同属儒⭐家文化圈，且历史上作为中国的一员，越南地方行政体系与中国有诸😉多相似之处。 越南不设地级市，最近又取消了县，与我国行😉政区划有了分野，但在省级层面，仍有高度的相似性。 越南❤️改革之后形成34个省，而我国拥有34个省级行政区，究竟是致敬❤️还是巧合，不得而知。 有意思的是，越南同样设有直辖市，🚀34个省中，共有6个直辖市，既有首都河内，也有经济重镇胡志明😊市。 河内、胡志明市之于越南，类似北京、上海之于中国，😂堪称越南版的一线城市。 作为越南经济第一大市，胡志明市👏常住人口约1400万人，2024年GDP为697亿美元（约5🚀000亿人民币），占越南全国15%左右。 目前，越南正😢在策划连通河内与胡志明市的，官方曾多次向京沪高铁取经，并非偶👍然。 更有意思的是，在这场大刀阔斧的撤省改革中，越南采😎取了“留名不留驻”的平衡术：两省合并，以一省为省名，省会则设👏在另一省。 老街省和安沛省合并为老街省，省会设在安沛；🎉太平省和兴安省合并为兴安省，省会设在兴安；西宁省和隆安省合并😜为西宁省，省会设在隆安…… 一般而言，无论是省域合并还😉是城市合并，只要是强弱结合，强者通吃就是常态。 历史上🤗江苏、安徽合并为江南省，省府一直放在南京，后来即使两省分治，😢安徽布政使司仍长期在南京办公。 折中式命名，自然是为了😡改革顺利推进。 对此，越南官方媒体越通社直言不讳，不要😢过于纠结“省名不见了”、“县没了”、“我们乡被合并了”，应当🤯超越“地方情结”，将国家利益置于家乡情结之上。 03 😉 越南改革为何这么急？ 刚刚过去的上半年，越南GD😁P增速为7.52%，创15年新高，增速位居亚洲国家最前列。 🤯 今年以来，关税战反复折腾，地缘动乱惊扰不绝，全球经济面😢临巨大的不确定性，对于以外贸为最大支柱的新兴国家来说，殊为不😴易。 面向未来，越南颇具雄心壮志，提出2030年跻身中🙌等收入国家，2045年跻身高收入国家。 要知道，就是中😉国，也是在改革开放第20个年头，1998年才晋级中等收入国家🙄，如今仍未跨过高收入国家门槛。 越南一直以“下一个中国😀”自诩，但目标不无好高骛远之嫌，但也凸显了“时不我待”之心。😎 越南之所以着急，是因为全球化红利期、人口红利黄金期、🙌产业转移机遇期，都在快速消退。 全球化的红利期正在远去🤗，国际经贸冲突、地方保护主义乃至局部战争不绝于耳，外贸早已没👍了先前的和平环境。 雪上加霜的是，越南人口红利的黄金期😴只剩下10多年时间，再不抓紧就来不及了。 为此，今年6🤔月，越南全面取消计划生育、推行15年免费教育，试图在人口滑坡😴之前托住生育大局。 更大的挑战在于，以人工智能为核心的😅第四次科技革命已经到来，正在重塑全球产业结构、重构世界经济格🥳局，后发国家显然首当其冲。 过去几十年来，亚洲国家靠着😴雁阵式的产业梯度转移先后脱颖而出，而驱动全球产业转移的核心要😡素在于成本，尤其是低廉的劳动力成本，或者说“人口红利”。 🔥 然而，人工智能突飞猛进，一旦“机器换人”取得全面突破，发😍展中国家唯一能借重的成本优势将不复存在。返回搜狐，查看更多