鈦媒體刊發的一篇評論文章提出，谷歌在自研晶片上的積累被長期低估，而2026年的一系列動作正讓這一業務從幕後走向台前。文章梳理稱，谷歌的造芯起點可追溯到2015年，第一代TPU（張量處理單元）專為矩陣乘法最佳化，支撐了AlphaGo的落子計算；此後2017年TPU v2引入BF16格式並開始支援訓練，2018年TPU v3配合大規模液冷上線，2024年第六代Trillium釋出，承擔Gemini大模型的訓練任務，2025年第七代Ironwood將單晶片FP8峰值算力推至4614 TFLOPS，2026年4月第八代TPU首次拆分為TPU 8t（訓練）與TPU 8i（推理）兩條產品線。

文章強調，這條演進曲線之所以值得關注，在於每一代晶片都真實部署在谷歌自身的搜尋、廣告、YouTube推薦和Gemini訓練推理之上，而非停留在釋出層面。作者認為，晶片是資本密集度極高的行業，沒有龐大的自用需求託底，任何自研晶片計劃都很難撐過三代迭代，這正是谷歌模式與多數中國網際網路公司自研晶片路徑的關鍵差異所在。

在商業化半徑上，文章將谷歌TPU與百度崑崙芯做了對照：崑崙芯代表中國網際網路公司自研晶片的工程能力，但絕大部分仍停留於自用階段；而谷歌TPU不僅自用，還作為谷歌雲的核心算力對外提供服務，並已直接向第三方客戶銷售。作者進一步指出，中國並非沒有對外供給的晶片力量，寒武紀、燧原、壁仞、沐曦等獨立晶片公司正在追趕，但中美供給結構存在差異——中國更多是分散的創業公司，美國則是巨頭親自下場，後者背靠每年千億美元級的資本開支、自家萬億級引數模型的消耗量以及完整的雲端計算分發渠道。

文章列舉了2026年前後幾個標誌性事件來佐證這一格局變化：2025年10月，谷歌向Anthropic承諾供應最多100萬塊TPU，價值數百億美元，2026年4月Anthropic再下數吉瓦規模的TPU訂單；Meta被曝簽下數十億美元合同，租賃谷歌TPU叢集；2026年8月Google I/O Connect China上披露，螞蟻集團將高強度計算負載遷至谷歌TPU v7，實現200%的訓練效能提升；同月，谷歌與邁威爾科技達成協議，後者為其定製AI推理加速器、儲存控制器等並接入TPU生態，谷歌最多以121.82億美元投資、持股約6.7%。文章據此認為，谷歌已完成從自用晶片到晶片、雲服務與投資繫結的三級火箭閉環，並援引谷歌CFO阿什克納齊在財報會上的說法稱，2026年TPU收入只佔一小部分，大部分訂單將在2027年兌現。

對於谷歌晶片長期未被產業界充分看見的原因，文章給出三點解釋：其一，輝達在AI晶片敘事中近乎壟斷話題定義權，CUDA生態二十年的積累讓GPU等於AI算力成為行業慣性認知，而TPU的JAX/XLA生態門檻更高、心智佔有率更低；其二，谷歌長期將TPU置於自家資料中心內部，不外銷的技術在資本市場上是成本項而非收入項，直到2026年二季度開始向第三方資料中心交付，TPU才以商品身份進入公眾視野；其三，也是最容易被低估的，是體系化能力——谷歌真正的護城河不是某一塊晶片，而是晶片、模型、編譯器、網路、資料中心與雲的垂直一體化，自研的光學電路交換機支援Pod內網路拓撲動態重構，XLA編譯器讓軟硬協同效率提升，DeepMind又能預判模型形態並提前鎖定架構方向。文章引用分析觀點稱，谷歌TPU在自有最佳化負載上的價效比可達輝達方案的數倍。

在競爭格局上，文章將谷歌的角色拆為三重：對輝達，它是挑戰者，TPU出貨量2025年約250萬片，2026年目標上調50%、總量預計突破370萬片，推理市場中ASIC份額被IDC預測將從2024年的15%向2030年的80%攀升；對OpenAI、Meta、Anthropic等模型公司，它既競爭又共生，一邊用Gemini爭奪模型身位，一邊把TPU賣給或租給這些客戶；對中國同行，它是一面鏡子也是一種壓力，證明軟體巨頭的盡頭可能是晶片，而晶片的盡頭是十年以上的體系化耐心。文章還提到，谷歌資本開支從2022年約310億美元預計升至2026年約1800億美元，自研晶片是投入核心。

文章最後總結，谷歌晶片的意義不在某一顆晶片的勝利，而在於需求定義晶片、體系決定勝負的範式；對中國AI晶片產業而言，更深層的問題在於能否出現一個既有頂級自用需求、又有開放分發能力的平台級玩家。需要說明的是，上述內容為媒體評論觀點，其中涉及的市場份額預測與價效比判斷均屬原作者及所引分析人士的看法。