
长期以来,阻碍外部客户采用TPU的最大障碍是软件。但在巨大的商业利益面前,谷歌终于放下了傲慢。SemiAnalysis报告指出,谷歌软件团队的KPI已从“服务内部”转向“拥抱开源”。此前,谷歌宣布将全力支持PyTorch Native在TPU上的运行。谷歌不再依赖低效的Lazy Tensor转换,而是通过XLA编译器直接对接PyTorch的Eager Execution模式。这使得Meta等习惯使用PyTorch的客户可以几乎无缝地将代码迁移到TPU上。

同时,谷歌开始向vLLM和SGLang等开源推理框架大量贡献代码,打通了TPU在开源推理生态中的任督二脉。这一转变意味着英伟达最坚固的“CUDA护城河”,正在被谷歌用“兼容性”填平。

这场“硅谷王座”的争夺战才刚刚开始。
过去三年,英伟达凭借其在AI训练芯片市场的垄断地位,占据了全球80%以上的市场份额,市值一度突破5万亿美元,成为资本市场的宠儿。然而,最近一个月市场风向开始变化
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