钛媒体刊发的一篇评论文章提出，谷歌在自研芯片上的积累被长期低估，而2026年的一系列动作正让这一业务从幕后走向台前。文章梳理称，谷歌的造芯起点可追溯到2015年，第一代TPU（张量处理单元）专为矩阵乘法优化，支撑了AlphaGo的落子计算；此后2017年TPU v2引入BF16格式并开始支持训练，2018年TPU v3配合大规模液冷上线，2024年第六代Trillium发布，承担Gemini大模型的训练任务，2025年第七代Ironwood将单芯片FP8峰值算力推至4614 TFLOPS，2026年4月第八代TPU首次拆分为TPU 8t（训练）与TPU 8i（推理）两条产品线。

文章强调，这条演进曲线之所以值得关注，在于每一代芯片都真实部署在谷歌自身的搜索、广告、YouTube推荐和Gemini训练推理之上，而非停留在发布层面。作者认为，芯片是资本密集度极高的行业，没有庞大的自用需求托底，任何自研芯片计划都很难撑过三代迭代，这正是谷歌模式与多数中国互联网公司自研芯片路径的关键差异所在。

在商业化半径上，文章将谷歌TPU与百度昆仑芯做了对照：昆仑芯代表中国互联网公司自研芯片的工程能力，但绝大部分仍停留于自用阶段；而谷歌TPU不仅自用，还作为谷歌云的核心算力对外提供服务，并已直接向第三方客户销售。作者进一步指出，中国并非没有对外供给的芯片力量，寒武纪、燧原、壁仞、沐曦等独立芯片公司正在追赶，但中美供给结构存在差异——中国更多是分散的创业公司，美国则是巨头亲自下场，后者背靠每年千亿美元级的资本开支、自家万亿级参数模型的消耗量以及完整的云计算分发渠道。

文章列举了2026年前后几个标志性事件来佐证这一格局变化：2025年10月，谷歌向Anthropic承诺供应最多100万块TPU，价值数百亿美元，2026年4月Anthropic再下数吉瓦规模的TPU订单；Meta被曝签下数十亿美元合同，租赁谷歌TPU集群；2026年8月Google I/O Connect China上披露，蚂蚁集团将高强度计算负载迁至谷歌TPU v7，实现200%的训练性能提升；同月，谷歌与迈威尔科技达成协议，后者为其定制AI推理加速器、存储控制器等并接入TPU生态，谷歌最多以121.82亿美元投资、持股约6.7%。文章据此认为，谷歌已完成从自用芯片到芯片、云服务与投资绑定的三级火箭闭环，并援引谷歌CFO阿什克纳齐在财报会上的说法称，2026年TPU收入只占一小部分，大部分订单将在2027年兑现。

对于谷歌芯片长期未被产业界充分看见的原因，文章给出三点解释：其一，英伟达在AI芯片叙事中近乎垄断话题定义权，CUDA生态二十年的积累让GPU等于AI算力成为行业惯性认知，而TPU的JAX/XLA生态门槛更高、心智占有率更低；其二，谷歌长期将TPU置于自家数据中心内部，不外销的技术在资本市场上是成本项而非收入项，直到2026年二季度开始向第三方数据中心交付，TPU才以商品身份进入公众视野；其三，也是最容易被低估的，是体系化能力——谷歌真正的护城河不是某一块芯片，而是芯片、模型、编译器、网络、数据中心与云的垂直一体化，自研的光学电路交换机支持Pod内网络拓扑动态重构，XLA编译器让软硬协同效率提升，DeepMind又能预判模型形态并提前锁定架构方向。文章引用分析观点称，谷歌TPU在自有优化负载上的性价比可达英伟达方案的数倍。

在竞争格局上，文章将谷歌的角色拆为三重：对英伟达，它是挑战者，TPU出货量2025年约250万片，2026年目标上调50%、总量预计突破370万片，推理市场中ASIC份额被IDC预测将从2024年的15%向2030年的80%攀升；对OpenAI、Meta、Anthropic等模型公司，它既竞争又共生，一边用Gemini争夺模型身位，一边把TPU卖给或租给这些客户；对中国同行，它是一面镜子也是一种压力，证明软件巨头的尽头可能是芯片，而芯片的尽头是十年以上的体系化耐心。文章还提到，谷歌资本开支从2022年约310亿美元预计升至2026年约1800亿美元，自研芯片是投入核心。

文章最后总结，谷歌芯片的意义不在某一颗芯片的胜利，而在于需求定义芯片、体系决定胜负的范式；对中国AI芯片产业而言，更深层的问题在于能否出现一个既有顶级自用需求、又有开放分发能力的平台级玩家。需要说明的是，上述内容为媒体评论观点，其中涉及的市场份额预测与性价比判断均属原作者及所引分析人士的看法。