不再依赖博通，谷歌考虑自研AI芯片。
周四，据媒体援引知情人士称，谷歌或将转向自研“张量处理器”（TPU），谷歌高管讨论最早于2027 年弃用博通作为AI芯片供应商。消息发布后，博通美股盘前跌近6% 。
此举可以帮助谷歌每年节省数十亿美元的成本，谷歌在AI开发方面投入巨大，而人工智能与其他类型的芯片相比尤其昂贵。
知情人士透露，两家曾因TPU定价问题上僵持数月，谷歌高管确定未来不再与博通进行合作。2021年全球芯片短缺期间，博通把网络接口芯片的价格提高30%，谷歌估计博通TPU业务的利润率高达70%。
自去年以来，谷歌一直在努力与Marvell Technology合作取代博通，成为连接谷歌数据中心服务器与以太网交换机的网络接口芯片的供应商。谷歌最近计划与Marvell公司合作，在明年之前推出一款内部代号为Granite Redux的网络接口芯片。
自研AI芯片每年或省数十亿美元
摆脱对博通的依赖，可以帮助谷歌控制人工智能开发的关键成本。
谷歌目前正在开发大模型，为Bard聊天机器人等新产品和面向谷歌云客户的AI服务提供支持。今年7月，首席财务官Ruth Porat告诉分析师，该公司对人工智能数据中心的硬件投资将在2023年下半年和2024年出现增长，对英伟达制造的GPU和TPU的支出将会增加。2023年上半年，谷歌包括数据中心在内的资本支出总额达到132亿美元。
同时，根据 The Information 对谷歌披露信息的分析，谷歌开发人工智能软件的团队每季度至少花费 6 亿美元，即每年 24 亿美元。
如果谷歌成功地转向内部TPU开发，最终可能会每年节省数十亿美元，但会给博通为客户制造专用芯片的业务造成损失。
分析师表示，过去一年，对人工智能芯片需求出人意料地增长，让博通成为仅次于英伟达的全球第二大人工智能芯片制造商。
谷歌预计今年将向博通支付约20亿美元购买TPU。摩根大通分析师Harlan Sur今年5月估计，谷歌今年可能将向博通支付30亿美元购买TPU，根据SemiAnalysis的数据，由于AI产业的蓬勃发展，预计到明年年底这一数字将上升到70亿美元。
谷歌决定自主研发AI芯片的决定与亚马逊的作法如出一辙，后者在多年前就已在自主开发人工智能芯片。此外，微软目前也在尝试自研芯片。谷歌和亚马逊已经把自主研发的芯片用于支持自有AI产品的服务器，并且还将这些服务器出租给云客户。
虽然与英伟达的GPU相比，谷歌的TPU和亚马逊的芯片没有受到云客户的欢迎，但这将是谷歌云和亚马逊云服务AWS减少对英伟达依赖的长期战略的一部分。随着OpenAI推出ChatGPT，大型语言模型开始蓬勃发展，英伟达的芯片供应在过去一年一直供不应求。今年4月，谷歌把开发TPU的团队转移到谷歌云，以提高其向云客户出租TPU服务器的能力。
谷歌与博通合作设计了两种类型的TPU：用于开发机器学习模型的训练芯片，以及为这些模型提供算力的推理芯片。例如，谷歌的TPU帮助该公司分析其照片应用程序中的数十亿张照片，用于训练可以自动识别人脸和物体的AI模型，谷歌还使用大量TPU来训练其即将推出的多模态模型Gemini。
谷歌和博通的合作与冲突
自 2016 年以来，谷歌和博通公司一直在 TPU 方面开展合作。TPU支持谷歌的机器学习功能，包括提供广告、翻译和理解搜索查询。2017 年，谷歌向有意训练自有AI模型的云客户提供TPU。
由于谷歌当时只需要少量芯片，并希望尽快生产出来，因此没有选择完全自主开发。相反，谷歌从博通公司购买了芯片，芯片公司根据谷歌的设计进行了定制，博通公司还向谷歌提供了关键技术。
自从谷歌和博通开始合作以来，谷歌每两年左右就会发布新一代 TPU。每推出一代新产品，这两家公司都会将芯片的性能提高至少 50%。
过去四年来，谷歌逐渐更多地参与了 TPU 的设计。知情人士透露：
2019年，随着人工智能产品需求的上升，谷歌成立了一个团队来探索在内部设计芯片来节省成本。
2020年，谷歌通知博通，计划更改更多TPU的物理设计以提高效率，这是谷歌首次展示出希望减少对博通依赖。
2021年，该公司聘请以色列的英特尔高管Uri Frank监督谷歌的芯片工作。一年后，它又从AMD聘请了另一位芯片高管来负责TPU团队和其他芯片项目的运作。
2022年年中，随着人工智能芯片需求上升和成本上涨，谷歌高管开始更多的讨论不再让博通担任TPU供应商，并最终实现自研TPU。
大约谷歌高管考虑自研的同一时间，谷歌和博通陷入了长达数月的僵局，博通威胁要将正在开发的TPU价格提高 30%。最终，博通放弃了对谷歌已在使用的 TPU 进行提价，谷歌则接受了对未来 TPU的提价。
分析指出，谷歌无法保证能实现在2027年第七代 TPU 中用自研技术取代博通。如果博通降低价格，TPU的成本低于谷歌自己开发芯片的成本，谷歌也可能决定继续使用博通的技术。
