Google 與 Blackstone 砸 50 億美元合資賣 TPU，正面挑戰 NVIDIA

本文整理自《Techmeme Ride Home》2026 年 5 月 19 日播出的單集，並綜合《華爾街日報》、SiliconAngle、CNBC 及 Blackstone 官方資訊補充。

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Google 的 TPU 終於要走出自家大門

業界觀察了好幾年的事情終於發生了。5 月 19 日，Blackstone 宣布與 Google 成立合資公司，由 Blackstone 投入 50 億美元初始股權，打造一家獨立的美國公司，專門對外銷售 Google 自研的 TPU（Tensor Processing Unit）算力。這是 Google 有史以來最積極的 TPU 商業化嘗試，直接挑戰 NVIDIA 和 CoreWeave 主導的 AI 算力市場。消息一出，CoreWeave（CRWV）股價當日下跌 7.51%，收在 95.98 美元。

《華爾街日報》報導，這家新公司計劃在 2027 年上線 500MW 的算力容量，大約等於一座中型城市的用電量，之後會持續擴增。Google 負責提供 TPU 晶片、相關硬體、軟體和技術服務，Blackstone 是多數股東，預計將支撐約 250 億美元的算力投資總額（含槓桿融資）。一個關鍵細節是，客戶將透過這家新公司取得 TPU 算力，而非直接走 Google Cloud 的既有通路，這等於是另外建了一條平行的銷售管道。

新公司的執行長人選本身就值得一提。Benjamin Treynor Sloss 在 Google 待了 23 年，他最為人知的成就是在 2003 年創造了「站點可靠性工程」（SRE）這個概念和學科，並把 Google 的 SRE 團隊從零建到約 4000 名工程師的規模。他最近的職位是 Google 首席方案長，負責資料中心效率、AI 普及化、基礎設施資本結構和長期產能保障。簡單來說，Google 派出了一個最懂大規模基礎設施運營的人來領這家新公司。

Blackstone 的基礎設施帝國

要理解這筆交易的邏輯，得先看 Blackstone 在 AI 基礎設施領域的佈局有多深。Blackstone 管理的總資產超過 1.3 兆美元，其中光是資料中心相關的資產（含股權和信貸）就超過 1500 億美元。2021 年它以 100 億美元收購了資料中心營運商 QTS Realty Trust，到現在 QTS 已經在全球 20 個市場擁有超過 90 座資料中心、3GW 的電力容量，比收購時的 400MW 成長了 14 倍。2024 年它又以 161 億美元買下了亞太最大的資料中心營運商 AirTrunk。

更耐人尋味的是時間點。就在這筆合資案公告的五天前，Blackstone 才剛完成旗下 BXDC（Blackstone Digital Infrastructure Trust）的 IPO，以每股 20 美元的價格募了 17.5 億美元，專門投資新建的資料中心資產。4 月底 Blackstone 還成立了名為 BXN1 的新 AI 科技投資部門，總部設在舊金山，整合成長股權、混合投資和永續 PE 投資，覆蓋整個 AI 生態系。Blackstone 總裁兼營運長 Jon Gray 說得很直白：「我們看到了一個投入大規模資本來建設 AI 基礎設施的世代性機會。」

簡單來說，Blackstone 手握資料中心的實體基礎設施、電力資源和融資能力，缺的是一個能跟 NVIDIA 抗衡的晶片供應來源。Google 有最成熟的非 NVIDIA AI 晶片技術，缺的是把 TPU 推向外部市場的資本和銷售通路。兩邊一拍即合。對 Google 來說，好處很明確：擴大 TPU 裝機基數、強化軟體生態的網路效應，同時不用自己承擔資料中心營運這種重資產業務。Google 執行長皮查伊（Sundar Pichai）在第一季財報會上直言：「我們短期內受到算力限制。如果我們能滿足需求的話，雲端營收本來會更高。」透過合資公司，Google 多了一個紓解這個瓶頸的出口。

TPU 的技術底牌

Google 並不是帶著上一代的晶片來跟 NVIDIA 叫板的。2025 年 4 月，Google 在 Cloud Next 大會上發布了第七代 TPU「Ironwood」，專為大規模 AI 推理設計。單顆 Ironwood 的效能達到 4,614 FP8 TFLOPS，配備 192GB HBM3e 記憶體和 7.4TB/s 的頻寬，比上一代 TPU v5p 的峰值效能提升了 10 倍。一個完整的 Ironwood 超級 Pod 可以容納 9,216 顆液冷晶片，總算力達到 42.5 ExaFLOPS，共享 1.77PB 的 HBM 記憶體。Google 稱 Ironwood 是「推理時代的第一款 TPU」。

更新的消息是，Google 已經在今年的 Cloud Next 上公開了第八代 TPU 的兩款晶片，預計今年稍晚正式供貨。TPU 8t 是訓練專用晶片，每個超級 Pod 可容納 9,600 顆晶片，算力達到 121 ExaFLOPS，並且支援近線性擴展到單一邏輯叢集一百萬顆晶片的規模。TPU 8i 則是推理專用晶片，配備 288GB HBM 和 384MB 的片上 SRAM（是前代的三倍），效能成本比提升了 80%，並且內建的 Collectives Acceleration Engine 可以將片上延遲降低最多五倍。Google AI 基礎設施首席技術長 Amin Vahdat 稱第八代 TPU 是「十年開發的集大成之作」。

這些規格數字的實際意義是：Google 的 TPU 不再只是自家模型的專屬算力，而是具備了在公開市場上與 NVIDIA 產品正面對決的技術條件。Anthropic 用大約一百萬顆 TPU 來訓練 Claude，就是最有說服力的實戰案例。

TPU 已經不只是「自用」了

其實在這家合資公司成立之前，Google 的 TPU 商業化已經悄悄加速了。最大的一筆是 Anthropic：2025 年 10 月的合約提供高達一百萬顆 TPU、超過 1GW 的算力容量。今年 4 到 5 月，雙方進一步擴大合作，Anthropic 將在五年內向 Google 支付約 2000 億美元的 TPU 算力和雲端服務費用，Alphabet 則同意向 Anthropic 投資至少 100 億美元（視績效目標可達 400 億）。

Meta 也在 2 月簽了數十億美元的 TPU 租用合約，透過 Google Cloud 取得 AI 訓練算力。據報導，Meta 同時在洽談從 2027 年起直接購買 TPU 放在自家資料中心的方案。Meta 正在推行多元晶片策略，同時使用 NVIDIA、AMD、Google TPU 和自研的 MTIA 晶片。Google 還投資了約一億美元在 NeoCloud 公司 Fluidstack，以 Anthropic 為最終使用者。

但 TPU 需求的急速成長也帶來了內部摩擦。據報導，Google 自家 DeepMind 的研究人員現在需要排隊等待 TPU 資源，跟 Anthropic 和 Meta 等付費客戶競爭。部分工程師因為無法取得足夠算力而心生不滿，甚至離職去創業，只為了在外面能夠確保更穩定的算力供應。這個矛盾正是合資公司想要解決的問題之一：透過外部資本擴大 TPU 的總產能，讓內外部需求都能被滿足。

Google 第一季的財報數字也說明了算力需求的爆炸性成長。雲端營收 200.3 億美元，年增 63%。訂單積壓從一個季度前的 2400 億美元幾乎翻倍到 4600 億美元。公司把年度資本支出指引上調到 1750 至 1900 億美元。Google 目前每分鐘處理 160 億個 token，比上一季成長了 60%。

叫板 NVIDIA 的底氣和現實

現在的 AI 算力市場，NVIDIA 的地位接近壟斷。NeoCloud 公司 Nebius 的營收長 Marc Boroditsky 說得很直白：他們公司收到的需求中，大約 99% 指定要 NVIDIA 硬體。CoreWeave 副總裁 Nick Robbins 的判斷是，就算市場份額從 99% 降到 90%，結果也不會改變。過去兩年冒出的一批 NeoCloud 公司，包括 CoreWeave、Nebius、Crusoe、Lambda 等，用的幾乎全是 NVIDIA 的 GPU，只是在服務模式和定價上做差異化。NVIDIA 還透過股權投資（CoreWeave 20 億美元、Lambda、Nebius）進一步綁定這些公司。

Google 和 Blackstone 的合資公司是這個格局中的第一個真正異類。它提供的是完全不同的晶片架構，搭配 Google 自己的軟體堆疊，而不是 NVIDIA CUDA 生態的衍生產品。對那些擔心過度依賴單一供應商的企業來說，這是一個等待已久的替代選項。HyperFRAME Research 的 Stephen Sopko 認為：「這個公告是又一個指標，顯示 AI 算力正在成為自己獨立的基礎設施資產類別。500MW 的目標把敘事從晶片轉向了電力、資本形成和長期產能。」

但挑戰也非常明確。NVIDIA 的 CUDA 軟體生態經過十幾年累積，已經是開發者的預設選擇。要讓企業客戶從 NVIDIA 轉到 TPU，不只是硬體效能的問題，還得說服他們重新訓練團隊、移植現有的工作流程。目前主要的 NeoCloud 公司，包括 Nebius、Lambda 和 CoreWeave，都公開表示短期內沒有採用 Google TPU 的計畫。多數的 TPU 需求仍然來自有 Google 使用經驗的人。而且 Google 的 TPU 供應鏈也有潛在弱點：TPU 的設計依賴 Broadcom，製造則交給台積電。而 NVIDIA 是台積電最大的客戶，在產能分配上有「巨大的影響力」。

市場的即時反應很微妙。消息公布後，Alphabet 股價上漲 1.64% 至 393.11 美元，Blackstone 下跌 3.59% 至 117.04 美元（投資者可能在消化新的資本承諾），CoreWeave 跌了 7.51%。Polymarket 上的交易者給 Alphabet 年底前成為全球市值最大公司的機率只打了 24.5%，意味著市場把這筆交易解讀為「競爭防禦」而非「轉型變革」。

AI 軍備競賽走到現在，算力已經從純技術問題變成了基礎設施問題。全球主要科技公司在第一季的 AI 基礎設施資本支出合計超過 7000 億美元。Ares 估算第三方資料中心的市場機會高達 9000 億美元。在這個規模下，誰能蓋最多資料中心、接最多電力、提供最穩定的晶片時數，誰就掌握了競賽的基本盤。Google 和 Blackstone 的合資案是這波浪潮中最新也最大膽的一步，但它要證明 TPU 能在 NVIDIA 的地盤上搶到一席之地，還有很長的路要走。