从“更快”到“更省”：AI下半场，TPU重构算力版图

当谷歌的大模型 Gemini 3 在2025年末以惊人的多模态处理速度和极低的延迟震撼业界时，外界往往将目光聚焦于算法的精进。然而，真正的功臣正沉默 地跳动在谷歌数据中心的机架上——那就是他们潜研10年的 TPU (Tensor Processing Unit)。 长期以来，英伟达凭借其"通用而强大"的 GPU 统治了模型训练的黄金时代。但随着大模型走进规模化应用爆发期，算力逻辑正发生本质改变："训练为 王"的旧秩序正在瓦解，"推理为王"的新时代已经降临。 当专用架构的极致效率突破了通用架构的冗余局限，以 TPU 为代表的 ASIC 芯片正以不可阻挡之势，从英伟达手中接过主角的剧本，重塑全球AI算力的 权力版图。 成本为王，芯片变了 这些年，在海内外厂商的共同推动下，大模型和人工智能成为了几乎人尽皆知的热词。所谓大模型，其诞生有点像一个人的成长：先通过预训练"博览群 书"，在海量文本中学习语言结构和世界知识；再通过指令微调，学会如何按人类要求组织和表达回答；接着借助基于人类反馈的强化学习，对齐输出风 格与边界，使回答更符合人类偏好；最后经过压缩和工程优化部署到服务器上，在与用户交互时实时解析输入，并以逐词预测 ...