效率能否挑战 AI 巨头？

Google 迈入 AI 硬件竞争的新阶段，推出第七代张量处理单元（TPU）——Ironwood。与通用 AI 加速器不同，Ironwood 专为推理任务设计，即在大规模运行已训练的 AI 模型。Google 明确聚焦于“推理阶段”，押注 AI 部署的效率与成本将成为企业采用和盈利的关键，而非仅限于训练能力。这一战略使其直接挑战行业巨头 NVIDIA 和 Intel。

Ironwood 在计算性能和能效方面取得显著突破，其最大竞争优势在于每瓦性能的提升，带来出色的 teraflops 表现和大幅改进的内存带宽。Google 称其效率接近上一代的两倍，有效应对大规模 AI 部署中的功耗和成本挑战。凭借十年 TPU 设计的垂直整合，Google 打造了高度优化的软硬件协同，显著降低总拥有成本。

通过专注推理效率并整合网络、存储及 Pathways 运行时等软件生态系统，Google 旨在抢占 AI 加速器市场的更大份额。Ironwood 不仅是芯片，更是驱动 Google 先进模型（如 Gemini）及未来多智能体 AI 系统的核心。这一综合战略直接挑战 NVIDIA 的市场主导地位及 Intel 日益增长的 AI 雄心，表明 AI 基础设施的竞争日益聚焦于部署经济性。