谷歌TPU
谷歌专为机器学习工作负载设计的专用集成电路（ASIC），用于加速AI训练和推理，在特定任务上能效比高于通用GPU。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Anthropic将算力视为可互相替代的统一池子，使用AWS Trainium、谷歌TPU、英伟达GPU和AMD GPU，并根据价格和性能动态调配。
OpenAI使用定制化芯片Triton，Anthropic与谷歌TPU合作，以降低推理成本。
ASIC是为特定算法或任务定制的集成电路，谷歌TPU是典型的AI训练ASIC，牺牲通用性换取在特定工作负载下数倍于GPU的能效比。
NPU（神经处理单元）是专门为神经网络推理与训练任务设计的处理器，其架构通常包含大量乘加阵列（MAC阵列）、片上缓存和专用的数据调度单元。
云厂商自研AI芯片的做法最早由谷歌TPU在2015年前后开启，其后亚马逊推出Trainium/Inferentia，Meta、字节跳动等也陆续布局。
AMD的MI300系列、谷歌的TPU以及Cerebras、Groq等AI芯片初创公司正在崛起，形成对英伟达的竞争
全部知识事实 (6)
NPU（神经处理单元）是专门为神经网络推理与训练任务设计的处理器，其架构通常包含大量乘加阵列（MAC阵列）、片上缓存和专用的数据调度单元。
85%待验证Anthropic将算力视为可互相替代的统一池子，使用AWS Trainium、谷歌TPU、英伟达GPU和AMD GPU，并根据价格和性能动态调配。
50%待验证OpenAI使用定制化芯片Triton，Anthropic与谷歌TPU合作，以降低推理成本。
50%待验证ASIC是为特定算法或任务定制的集成电路，谷歌TPU是典型的AI训练ASIC，牺牲通用性换取在特定工作负载下数倍于GPU的能效比。
50%待验证云厂商自研AI芯片的做法最早由谷歌TPU在2015年前后开启，其后亚马逊推出Trainium/Inferentia，Meta、字节跳动等也陆续布局。
50%待验证AMD的MI300系列、谷歌的TPU以及Cerebras、Groq等AI芯片初创公司正在崛起，形成对英伟达的竞争
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