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谷歌正在探索扩大其人工智能芯片市场的新方式 ，试图利用自身的资金实力构建更广泛的AI生态系统 ，以更好地与市场领导者英伟达竞争 。
该公司的芯片正在获得更广泛的AI工作负载采用 ，包括初创公司Anthropic在内的客户都在使用 。但据知情人士透露 ，谷歌在扩张过程中面临诸多挑战 ，包括制造合作伙伴的产能瓶颈 ，以及来自云计算竞争对手的兴趣有限——而这些竞争对手正是英伟达处理器的最大买家之一 。
为扩大潜在市场 ，谷歌正加大对数据中心合作伙伴网络的财务支持 ，使其能够向更广泛的客户群体提供算力 。
据知情人士称 ，谷歌正洽谈向云计算初创公司Fluidstack投资约1亿美元 ，该交易对Fluidstack的估值约为75亿美元 。Fluidstack是越来越多“新云（neocloud） ”公司之一 ，这类公司向AI企业等客户提供计算服务 。CoreWeave是此类新云运营商中规模较大的之一 ，主要提供来自英伟达的图形处理器（GPU）资源 。
知情人士表示 ，谷歌希望放大Fluidstack的增长潜力 ，并鼓励更多算力提供商使用其AI芯片 。谷歌的AI芯片被称为张量处理单元（TPU） 。
此外 ，谷歌还与其他数据中心合作伙伴讨论扩大财务承诺 ，可能带来更多TPU需求 。知情人士称 ，谷歌已为Hut 8 、Cipher Mining和TeraWulf相关项目提供融资担保 。这些公司此前是加密货币挖矿企业 ，如今正在开发数据中心 。Cipher Mining拒绝置评 ，Hut 8和TeraWulf未回应置评请求 。
据知情人士透露 ，谷歌云计算部门的一些管理人员最近重新讨论了一个长期存在的内部议题 ，即是否将TPU团队重组为一个独立部门 。该计划可能允许谷歌拓展投资机会 ，包括引入外部资本 。
不过 ，一些人士表示 ，潜在独立运营的一大挑战在于 ，谷歌的云业务高度依赖英伟达芯片 。
谷歌发言人表示 ，目前没有重组TPU部门的计划 。将芯片团队与公司其他部门紧密整合具有优势 ，例如可以让谷歌Gemini AI模型的开发人员更方便地调整芯片设计 。
谷歌自2018年起通过其云服务销售TPU算力 。传统上 ，公司通过云计算部门吸引TPU用户 ，但据行业研究机构SemiAnalysis称 ，谷歌也在直接向外部客户销售TPU芯片 。
这些举措代表着谷歌为扩大芯片潜在市场所作的努力 。AI客户称赞TPU在某些模型训练和推理任务方面表现出色 。所谓“推理 ” ，是指AI利用训练成果生成输出 ，例如聊天机器人的回答 。
TPU团队重要性上升的一个迹象是 ，长期负责谷歌芯片与网络开发的Amin Vahdat近日被晋升为AI基础设施首席技术官 ，直接向首席执行官桑达尔·皮查伊汇报 。
去年4月 ，谷歌推出第七代TPU——名为Ironwood ，并称其专为AI推理设计 。与最初为游戏设计的GPU相比 ，工程师表示TPU在处理大规模 、无需极高精度的AI计算任务时有时更具优势 。
Alphabet目前与博通（Broadcom）合作设计和生产TPU ，并使用台积电作为代工厂 。
不过 ，谷歌在扩大TPU出货量方面可能面临障碍 。半导体供应链知情人士表示 ，在AI需求激增导致先进产能紧张的情况下 ，台积电可能会优先满足其最大客户英伟达 ，而非谷歌 。此外 ，谷歌也受到全球存储芯片短缺的影响 ，而存储芯片是AI芯片的关键组成部分 。
过去一年 ，越来越多开发和运营AI的公司对谷歌TPU表现出兴趣 ，希望获得更具成本效益的算力 ，并减少对英伟达的过度依赖 。
去年11月有报道称 ，Meta Platforms曾讨论使用谷歌芯片 。本周 ，Meta又加深了与英伟达的合作 ，计划采购价值数百亿美元的芯片和其他硬件 。今年10月 ，Anthropic表示将扩大对谷歌云计算技术的使用 ，包括最多100万颗TPU芯片 。
不过 ，据行业人士称 ，来自大型云服务提供商的兴趣?
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