谷歌：“手撕”英伟达，翻身仗叙事靠谱吗？

Google的全栈AI逻辑已经演绎了一个多月，看上去围绕OpenAI的循环借贷故事出现破绽，从而导致“突然”的AI叙事转变。但Google链属于厚积薄发，技术更迭是量变引起质变，而最关键的是业务定位发生了根本性的变化。

借着Anthropic又下110亿TPU订单，Meta推进与Google底层语言开发合作之际，海豚君来梳理一下：

1）TPU生态到底发生了什么关键变化？

2）如何厘清Google与Anthropic、Broadcom之间的订单关系？

3）当下估值打入了多少TPU预期？

一、直击核心问题：TPU的积存订单与增量收入确认

1、TPU的技术替代“突然”爆发？

如果不是在行业内，这可能是大家的第一个疑问。在市场大多数记忆还停留在TPU通用性不够，Google主要用来内用而非对外商用时，会非常讶异为何到了TPU v7这一版本，突然开讲TPU对的GPU替代逻辑。

这并非市场的重大忽视，奇点形成的关键是 TPU在集团内部的战略定位转变——从“对内为主”转为“对外直接商用”，促使在芯片设计理念上发生了根本性的变化。

在这一轮AI LLM时代之前，TPU的设计理念都偏保守。与英伟达idia在设计上更偏重单片核心算力的持续升级，TPU在设计上更聚焦性价比，即以牺牲极致单片性能，而避免故障率走高导致的物理磨损加速、元件老化、散热压力等问题的出现，从而拉高了整体成本。

当然这么设计的原因还在于，在TPU对内使用下对性能追求点与LLM也存在差异，尤其是在算力指标上。一方面内部的广告推荐模型不需要这么高的算力吞吐，另一方面没有商用压力，自然也就没有“炫技”的必要性。

比如下图比较了广告推荐模型（Reco）和LLM大模型对硬件的性能不同需求，在Reco模型下，对算力吞吐、网络延迟上的要求没LLM那么高。

但随着LLM时代到来，算力要求大幅提高，集团对TPU的设计思路本身需要升级改变。这个时候顺便对TPU开启直接商用，还能在当下的千亿算力市场分一杯羹，何乐而不为？于是我们看到，2024年中推出的TPU v5版本在单片算力上出现了显著提升，并在随后的v6、v7版本继续大幅拉高。

而在LLM另外需要的存储性能——内存带宽、内存容量上，TPU v7版本直接拉齐到了GB200的水平，但单卡性能与GB300以及英伟达的Rubin系列还有明显差距。

2、大厂客户“突然”密集下订单？

9月被爆、10月正式官方披露的Anthropic百万颗TPU订单可以说是一石激起千层浪，TPU真正走到舞台中央。依据专家调研信息，预计2026年TPU出货量将达到300万颗，在2025年的低基数上增幅达到66%。

但前几天博通的Q4业绩发布，提到了Anthropic新下的一份110亿TPU v7订单，预计2026年底交付，按单价来算，那么也是对应40-50万颗的TPU v7。因此如果能够按计划实现交付，那么2026年TPU出货量将至少达到350万颗数量级。

下图为Anthropic的两次订单情况，爆出在接触合作的Meta、OpenAI等具体细节还未确认：

不过，虽然纸面上的技术替代性实现了，但要真正获得头部大客户的青睐还需要依赖三个关键因素，1）性价比；2）芯片封装产能配给；3）开发生态，实际对应1）有效算力成本；2）台积电的CoWoS产能；3）开发者生态，一如英伟达idia核心壁垒——CUDA生态。

（1）以量取胜，不做铲子商

虽然TPU v7在单卡Raw Power（原始算力）上可能略逊于英伟达idia B200，显著逊于B300、R100。但在万卡集群的有效算力（MFU）上，Google凭借独家的OCS（光路交换）互联技术，能大幅缓解传统GPU集群随着规模扩大而损耗指数级上升的BUG。

正如前文所说，单卡极致性能会导致整体硬件的故障率走高，产生磨损、老化、散热等问题，算力使用效率反而一般，后续的维护会带来更高的成本压力。

简单而言，Anthropic看中的是性价比，即“1美元部署对应的算力”。如下图所示，TPU v7单位算力价格（运行一颗芯片1小时，所需要的综合成本，包含芯片和数据中心基建成本、电力成本、维护人力成本等）便宜了近44%，且其中一次性投入的硬件和基建成本（对应客户的Capex，需要前置投入）占比在72.7%，也比GB系列的77%~79%略低时，TPU无疑会进入下游客户算力方案选择的最终“决赛圈”。

（2）改变信披战术，锁订单抢产能

尽管台积电和英伟达多年深度合作，且在过去一年多的算力军备竞赛上，双方携手获得了产业链中绝大部分的利益，但这层关系并非绝对捆绑到无懈可击，尤其是当市场开始质疑OpenAI的变现力，以及与英伟达之间循环贷款对订单的增长持续性。

从风险规避的角度，台积电会更加注重客户是否存在“有交付能力的在手订单”，从而决定产能配给。

因此Google对TPU的信息披露也对应着发生了变化。既然要与英伟达idia竞争，那么也就是需要和英伟达一样，尽早公布新产品路线，以便成为客户做未来算力规划时的待选方案之一。通过提前锁定订单，从而能从台积电处拿到产能。

TPU v7之前，Google对TPU的信息披露会更加谨慎，毕竟被认定为只对内的“秘密武器”。比如，2015年TPU一代就已经落地并且被Google进行大规模的部署和使用，但直到2016年Google I/O大会才对外公布它的存在。

随后的2-6代，虽然披露略有放宽，一般是I/O大会发布PPT后一年内就实现了Cloud上线使用，也就是说在发布时就已经谈好了产能规划。

但这次v7，为了抢到订单，Google早早发布TPU v7产品细节（2025年4月发布），但彼时产能还未锁定，直到8月盛传Broadcom追加对CoWoS的产能（大概率是因为为TPU v7提前准备），随后9月Anthropic才敲定与Google TPU的合作，涉及到TPU机架的直接销售（10月底公开披露），而最近当Anthropic追加了110亿订单，Broadcom则再次与TSMC锁定明年的产能。

因此，从Broadcom向Anthropic（最早下订单的头部客户）允诺的交付时点来看（2026年中和2026年底），Google对TPU v7的信息披露要相当于早于实际部署的1—2年的时间，明显早于前几代。

（3）为何说英伟达的软件生态优势出现裂缝？

但能让动不动砸上百亿支出的大厂们，敢于下TPU的订单，光靠便宜肯定不够，关键在于软件生态的有效完善，这也是TPU走向大规模商用需要解决的关键问题。

英伟达之所以壁垒深厚，硬件单卡性能只是表面，CUDA才是里子。CUDA是英伟达idia推出用来让GPU理解C+、Python的底层算子库，近20年行业的开发经验积累，使得CUDA在AI开发领域几乎不可跨越：前一代的工程师们基于CUDA写好了工具模块PyTorch，后一代的工程师们无需从0-1写代码，而是直接套用PyTorch工具来做进一步的开发。

由此看来，要颠覆CUDA，最重要的是“工具库”和“人才”。那么TPU是怎么解决的呢？

a. 主动的定点优化：编译器2.0+vLLM直接支持TPU

对应CUDA，TPU的底层算子库是Pallas。由于TPU发展晚一些，且之前一直对内，未对外商用，因此Pallas生态里面几乎只有Google自己的工程师在补充算子。而TPU生态中与PyTorch工具库对应的，则是JAX。由于手写Pallas算子的过程太复杂，Google另外推出了XLA编译器，来实现从JAX到底层指令集（TPU Runtime）的调用。

但一己之力vs多人合力的天然弱势，要让Pallas/JAX去追赶CUDA/PyTorch的难度太大。软件生态的缺陷成为TPU商业化的核心阻力之一，除非客户本身具备JAX人才（这几乎只有Google内部的人跳到甲方关键岗位，再身体力行的推行JAX才行）。

因此Google推出了PyTorch/XLA编译器，它能让原本为GPU设计的PyTorch代码，编译并运行在TPU上。1.0版本还不太丝滑，但23年推出的2.0版本，优化了1.0版本的TPU启动速度慢问题，不过还是会出现首次编译时间长等问题。

又一个转折点在2024年下半年，Google 实现了vLLM对TPU的原生支持——2024年7月底披露，vLLM可以实现在TPU v5e和v6e上运行，随后不断完善。

vLLM 是目前 AI 推理（让模型回答问题）领域渗透率最高的开源软件库，最早是为了解决英伟达idia显卡碎片化问题而诞生，因此天然适配GPU。

Google 为了让vLLM实现对TPU的原生运行，与vLLM团队深入合作，使用Pallas重写了基于vLLM的核心算子，通过使用 JAX + Pallas，vLLM可以直接调用TPU的底层内存管理能力，避开了PyTorch/XLA 编译器带来的延迟和额外开销。

c. 被动的开发者渗透：“AI黄埔军校”的人才战术

这一轮AI基建，上游厂商吃了产业链绝大多数利润，但行业的繁荣最终来自下游的百花齐放。对于上游而言，捆绑客户以获得持续的需求是关键。英伟达idia采取的方式是股权投资，相当于“芯片折扣+风险投资收益”。

做股权捆绑并没有壁垒，都是送钱，Google完全可以复制操作。实际上，Google很早就对Anthropic进行了积极投资，投入30亿持股比例达到14%（不含投票权）。目前Anthropic估值达到近2000亿美元，且不论是否捆绑芯片合同，Google已经从这笔风投中获得了不错的收益。

但还是那句话，单纯股权捆绑（“送钱”）并不是独家方案。CUDA的繁荣也在于生态强大，也就是开发者众多。因此，这里面的关键因素还是“人才”。

上文提到vLLM直接支持TPU，这对头部客户来说是明显利好。毕竟这个路线绕开了编译器，如果要实现丝滑运用，那么还要配备足够懂JAX/XLA的TPU人才，对于头部用户，Google应该会专门配备技术支持团队。

但实际上还有“意外之喜”，作为AI老牌大厂的Google，这么多年同时也在对外“输送”人才。因此，Anthropic的100万TPU大单能够促成，少不了“人”的推动——Anthropic内部有不少前DeepMind的TPU人才，因此在这次合作之前，内部就已经在TPU上训练了Sonnet和Opus 4.5。

因此从上述的“技术迭代+人才推动”两个角度而言，TPU的软件生态问题可以比预想的速度更快实现补漏。

二、新一轮AI叙事下Google的价值

全栈AI的叙事逻辑在资本已经演绎了两个月，Google在此期间也上涨了近30%，成为2025年初绝对想不到的Mag 7明星。虽然近期Google也跟随AI情绪转冷而暂停了上涨趋势，但不可否认，在当下Google的AI逻辑仍然是相对较顺的。

因此在这个“中场休息”时段，海豚君来扒扒账：若2026年TPU也走到AI算力的聚光灯下，那么对Google的价值会有多少增量？近4万亿美金市值的Google，打入了多少TPU预期？

1. Google版的算力是如何赚钱的？

在今年Q2之前，Google主要通过GCP做算力租赁的服务，出租的算力有英伟达idia的GPU也有自己的TPU。但从Q2推出TPU v7开始，正式开启TPU芯片直销的大规模商用。

不同服务的提供，对应不同的利润率，同时也代表Google背后的战略意图：

（1）GPU算力租赁：属于GCP云业务；本质上是英伟达idia的二道贩子，自然毛利率最低只有50%左右，主要给那些技术能力较弱的中小厂商准备（不愿意用TPU编译器把基于CUDA写的底层代码重写一遍），承接一些外溢的算力需求。

（2）TPU算力租赁：属于GCP云业务；因为TPU自研，因此少了中间商赚差价，再加上本身技术路线的差异，尽管TPU算力租赁价格是GPU的60%-70%，但对于Google来说，仍然可以赚70-80%的毛利率。

（3）TPU机架销售：属于第三方的算力售卖服务，等于是和英伟达等同台竞争。TPU并非像GPU那样“即插即用”，TPU的优势是ICI（芯片间互连）和OCS（光交换），单台服务器无法连入超高速的光网络，因此最小销售单位是一个服务器机架，每个机架包含64颗TPU芯片。

具体销售时分成两种情况：

一种是Broadcom直销客户，Google收取GDC软件栈的技术支持费；

另一种是Google直销客户，那么Google确认硬件收入，Google付给Broadcom、SK等的硬件采购、代工费用为成本。

由于TPU需要客户具备一定的技术适配能力，因此客户目前都是行业头部。Anthropic是由Broadcom直接发给Anthropic，但Meta、xAI等目前正在排队与Google商量TPU合作事宜等，也不排除是上述后者情况。

在Anthropic的合作案例里面，由于是Broadcom直销+托管Anthropic自己找的第三方数据中心，因此这里面Google并不确认硬件销售收入，只是对Anthropic使用TPU软件栈（系统软件、编译器XLA和框架JAX）收取一定的技术支持、安全更新的服务费。

这部分主要是研发前置投入、人员团队的支持，所以边际成本较低，对Google来说，毛利率可以做到很高。

这里面的特殊之处在于，在Anthropic预定的近100万块TPU上（第一笔40万块+第二笔40-50万块），Google并未染指TPU硬件收入部分。海豚君认为，至少在与英伟达idia合作密切的头部厂商上，Google还是更倾向于不赚所谓的“铲子钱”。

这是因为，英伟达idia及其生态伙伴对Anthropic等头部客户都用股权投资来给了个内部折扣价：

a. 英伟达投资OpenAI 1000亿，以换取10GW算力合同的绑定，暂时不看股权增值收益，相当于给OpenAI打了个七折（1-100/350）；

b. 微软、英伟达分别向Anthropic投资50、100亿，换取300亿的Azure合同，相当于打了个对折。

因此这种情况下，如果单颗系统级TPU v7价格再算上Google的溢价，那么就相对H200、B200没有明显的性价比优势了。

可以合理推测，Google并未参与到TPU硬件销售收入的分成上，而目的是做大TPU生态（尤其是开发者生态），后续通过按年付费的软件栈服务，以及云租赁算力来获得更多具备一定溢价的变现。

当然，这也不排除如果TPU生态完善度提升，Google也可以做起芯片直销的模式。但短中期而言，我们认为还是做大生态、让更多的开发者参与进来是主要目标，卖铲子（实际也卖不出太多溢价）只占少数。

2. 当下估值隐含了TPU多少预期？

从积压合同额（Revenue Backlog）来看，Google Cloud最早在2024年二季度就已经受益AI（收入反映在3Q25）。不过彼时Google Cloud的客户大多还是以中小企业、传统企业的需求为主，除了Workspace的惯性增长趋势，在AI方面贡献增量（数十亿量级）的产品形式还主要是Gemini大模型的API。

而在芯片算力上，Google还在遵循市场主要方案，按部就班的采购英伟达芯片——2025年初采购Blackwell系列（GB200、300）。

2025年二季度，随着TPU v7的发布以及市场对AI的使用渗透升级，积压合同余额在高基数上重新加速增长，这里面应该就已经有了一些TPU v7带来的算力租赁增量。

而三季度净增的470亿中，应该就包含420亿的Anthropic算力租赁订单（前文Anthropic订单明细表格中60万颗TPU算力租赁，按照每颗TPU v7 1.6美元/小时单价计算，60万*1.6美元/h*24h*365天*5年=420亿美元）。

Anthropic并非刚开始租TPU算力，而是一直在用，只不过过去占比不高而已。这次420亿的算力租赁订单，5年周期下平均每年将带来84亿的Google Cloud收入，这相当于2025年预计615亿美元Google cloud收入的14%。

目前在TPU算力租赁这块，大厂里面还有Apple，中小厂比如Snap，传统SaaS的Salesforce以及AI新贵Midjourney。Meta在11月也已经宣布有意合作：

第一阶段（2026年）为算力云租赁，第二阶段（2027年）为TPU直采，然后部署在自己的数据中心。近日被爆料进展，双方就底层语言的畅通正在共同开发TorchTPU，一如其名，旨在将Meta基于Pytorch写的代码，能够更加丝滑的运行在TPU上。

根据机构原来预期，Meta 2026年Capex为1000-1200亿，近期Meta有意收缩元宇宙投入（约减少30%）。GPU原计划采购100万颗，大头为GB200，另外为V100。

但现在，考虑到Meta目前正在积极接触Google TPU，海豚君预计TPU合同为70亿，但2026年主要还是算力租赁，这部分支出计入Meta的Opex，芯片采购部分为20亿。剩下500亿美元为Blackwell系列采购额，在一定折扣下，有望获得对应2GW的算力，如下图预估：

如果20亿芯片采购合同，直接与Google交易，按照2.5万美元/颗，对应8万颗。2027年预计该芯片采购升至50万颗，那么直接带来50*2.5万/颗=125亿合同额（如果直接从Broadcom拿货，那Google不确认硬件收入），按照3～5年，平均5年的使用周期来算，每年确认收入25亿。

这部分TPU对应算力规模大约0.5GW，如果Meta目标算力需求不变，那么相当于175亿的GPU收入被影响了。

总而言之，无论采取什么样的TPU交付方式，或者对Google的收入有主要拉动，对利润是次要拉动，但对英伟达idia收入预期的影响会因为同等算力下英伟达idia溢价更高而同步放大。就如上文，TPU拿了125亿的合同，单英伟达产生了近175亿的收入缺口需要从别处找补。

回到Google身上，由于TorchTPU的开发进展并不确定，因此我们暂时将Meta的TPU订单视为乐观预期下的向上期权。即中性预期下，仅考虑Anthropic这一个头部客户：

更详细的价值分析部分我们已发布在长桥App「动态-深度（投研）」栏目同名文章同样位置。总结来说，每一次与Meta的合作进展披露，都有可能对短期Google股价带来提振。

若最终合同额不足我们预期的70亿，那么短中期的提振效果会相对有限。尤其是预期拉得过高的时候，还要考虑26年拥有接近10亿MAU的OpenAI如果加速变现可能给谷歌带来的向下风险。

但从另一个角度，若Google以牺牲短期业绩的代价，换来了更广的TPU渗透——比如继续压价，或者从Broadcom直销客户，虽然没有吃到太多硬件直销收入，但是让更多的客户开始适应TPU的底层框架，后续仍可通过软件栈、云租赁的形式收回来，这与GPU在硬件销售时表现出的高额英伟达税，本质是一样的，都是一种竞争垄断的溢价。

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