英伟达新一代Blackwell芯片及其后续产品将在明年重塑AI训练的成本结构，有望终结谷歌TPU在成本上的优势。

12月9日，科技投资大佬Gavin Baker接受播客采访时表示，谷歌凭借TPU芯片在AI训练领域占据了低成本优势。

Baker指出，在半导体时代，谷歌TPU芯片相当于拥有"四代喷气式战斗机"，而英伟达的Hopper芯片还停留在"二战时代的P-51野马"水平。这种成本优势使谷歌能够以负30%的利润率运营AI业务，有效"抽干AI生态系统的经济氧气"。

但Baker强调随着英伟达Blackwell芯片集群在2026年初开始投入训练使用，以及更易部署的GB300芯片随后上市，这一局面即将逆转。一旦谷歌失去成本优势，可能重塑AI产业的竞争格局和经济模型。

Blackwell的复杂转型造就谷歌窗口期

Blackwell的延迟部署为谷歌创造了意外的优势窗口。

Baker认为，从Hopper到Blackwell的过渡是科技史上最复杂的产品转型之一：数据中心机架重量从约1000磅增至3000磅，功耗从30千瓦跃升至130千瓦，冷却方式从风冷转为液冷。Baker形象地比喻：

这就像要使用新iPhone，你必须将家中所有插座改为220伏，安装特斯拉电池墙、备用发电机、太阳能板和全屋加湿系统，还要加固地板。

正因为这些技术挑战，谷歌利用已成熟部署的TPU v6和v7，确立了其低成本的运营方式。然而，Baker预计这一优势即将随着Blackwell的规模化应用而终结。

Baker强调，Blackwell并非仅仅是性能的提升，更像是从代际的跨越。随着预训练扩展定律被Gemini 3证实依然有效，Blackwell带来的算力飞跃将极大地降低单位计算成本。

特别是未来上线的GB300芯片，它具有"即插即用"的兼容性，能够直接替换现有GB 200机架，无需额外的基础设施改造，这将极大加速大规模部署的进程，使采用该方案的企业迅速获得成本领先优势。

xAI的先发优势

在这一进程中，XAI扮演了至关重要的破局者角色。

Baker认为，由于新一代芯片往往需要6到9个月的时间进行调试和软件优化才能达到最佳性能，谁能最快完成大规模集群的建设，谁就能最先释放新硬件的潜力。

Baker表示，xAI凭借惊人的基建速度，将成为英伟达Blackwell架构的首个真正受益者。XAI不仅将率先推出基于Blackwell训练的模型，其大规模部署还将作为行业的“探路者”，帮助英伟达解决液冷、网络协同等复杂问题。

一旦xAI完成这一过程，其他科技巨头将迅速跟进，届时市场上将出现一批在成本结构上优于谷歌的AI模型，打破谷歌目前的定价护城河。

TPU架构决策限制未来竞争力

谷歌在TPU开发上的保守设计选择和供应链策略，可能限制其长期竞争力。

虽然自研芯片在早期提供了差异化优势，但随着英伟达和AMD采取激进的“一年一迭代”策略，ASIC的研发周期正变得难以跟上GPU的进化速度。

Baker分析指出，谷歌在TPU研发上采用了保守设计，且依赖博通进行后端设计。

据估算，博通在相关业务上保持着50%至55%的毛利率，这意味着谷歌支付了巨额的“中间商差价”。

Baker强调，尽管谷歌试图引入中国台湾联发科以降低成本，但这种供应链的调整和保守的技术路线，使得TPU v8、v9在未来难以与英伟达后续架构抗衡。

目前，除谷歌TPU和亚马逊的Trainium外，大多数自研ASIC项目正面临巨大压力。面对英伟达全栈式（芯片、网络、软件、光学）的快速迭代，单一功能的ASIC芯片显得越发力不从心。

Baker分析，随着Blackwell及其继任者Rubin的推出，通用GPU与专用ASIC之间的性能差距将显著拉大，市场天平将再次向英伟达倾斜。