2014年，Google首次采购4万块NVIDIA GPU，花费1.3亿美元支持AI工作负载。但他们很快发现，依赖GPU在大规模推理时成本高昂，效率有限。于是Google组建顶尖团队，开发了专为AI推理优化的TPU（张量处理单元），在性能和成本上实现质的飞跃。这才是AI赛道中真正的持久领先优势：不仅看算力，更看规模化成本和能耗效率。TPU设计初衷就是为了大规模、低成本、低能耗的AI推理时代，帮助Google掌控AI硬件架构和成本曲线，摆脱对NVIDIA的依赖。虽然TPU的软件生态尚未成行业标准，外部推广受限，但Google凭借自身规模和研发能力，打造了难以复制的竞争壁垒。这也是为何Google在AI基础设施领域的价值远超“广告+YouTube”的传统理解。未来AI竞争的核心，不是单纯比算力，而是比谁能以更低成本、更高能效、更快速度实现规模化推理。TPU正是这个趋势的最佳注脚。长期来看，Google的战略不仅是技术创新，更是对AI“命运自主权”的掌控：从硬件设计到软件优化，全面自研，为未来AI生态打下坚实基石。链接：x.com/RihardJarc/status/1990449006095249519思考：真正的技术领先，不在于跟随巨头买产品，而在于掌握核心架构，定义行业经济规律。AI时代，谁能控制算力的成本曲线，谁就掌握了未来。
