远望 CPU、GPU 与 TPU——为什么 Google 重拾市场信心 by 牛经沧海
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周一狗家的中餐厅节日小庆祝，菜品对我这种平时自己做饭就是糊弄的挺有吸引力，所以朋友们一吆喝，就赶紧跑去蹭饭了。狗家的华人跑去了有一半？我们排队等了超50分钟，上次排那么长的队为吃饭还是在成都
不过队没白排，扫了不少我知识区的盲点。总结起来有三个方面： 推理的成本，软件护城河CUDA的削弱，和存储墙的物理突破。我让Gemini + Grok把我学到的整理出来，同时让它俩cross reference保证我没有胡说八道
决战 2027：推理时代的算力、存储与护城河之变 by dancingpig, Gemini, Grok
一、 战局转移：从训练到推理的 1:10 质变
AI 算力的重心正在发生根本性位移。行业数据显示，训练（Training）与推理的工作负载（Inference Workload）的比例正向 1:10 演进。这意味着，服务用户所消耗的算力将远超模型训练本身，推理效率（Inference Efficiency）取代原始算力成为新的竞争高地。
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现状： 英伟达（Nvidia）凭借强劲的原始算力和 HBM 带宽，依然主导着训练市场。
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挑战： 但在推理端，GPU 未必是最高效的选择。对于大规模在线服务，Google TPU（以及 AWS Inferentia） 这类 ASIC 展现出了显著优势：
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能效与散热： 更低的能耗和散热压力。
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互联优势： TPU Pod 在大规模集群中提供了更优的互联带宽（ICI）。
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极致性价比： 拥有更具竞争力的“每 Token 成本（Cost-per-Token）”。
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二、 英伟达护城河的消解：CUDA 不再是不可逾越的壁垒
曾经坚不可摧的“CUDA 护城河”正在经历技术与市场的双重侵蚀：
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中间层的崛起： 随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 等抽象层的成熟，开发者可以绕过底层 CUDA 代码直接进行算力调用。
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AI 辅助编程： AI 编程助手（Copilot 等）降低了底层算子（Kernel）优化的准入门槛。
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巨头的反叛（MAGA）： 微软、亚马逊、谷歌、Meta (MAGA) 都在构建垂直整合的软硬件体系。无论是 Google 的 JAX/XLA，Amazon 的 Neuron，还是 Meta 的 MTIA 编译器，都在试图从软件栈层面打破英伟达的垄断。
结论： 尽管英伟达仍是霸主，但在对成本高度敏感的推理细分领域，其技术统治力已不再是无可争议的。
三、 核心瓶颈：内存墙与 HBM 的困局
硬件架构正在趋同——GPU 引入 Tensor Core 变得更像 TPU（专用化），TPU 也在迭代中增加灵活性（通用化）。双方真正的决战场，卡在了“内存墙”上。
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痛点： Nvidia H100/H200 极其强大，但受限于 HBM（高带宽内存）。HBM 虽然速度快，但容量增长极慢且极其昂贵。
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后果： 运行一个万亿参数大模型（如 GPT-4），往往需要 8-16 张 H100。这并非因为算力不足，而是因为单卡显存装不下模型权重。
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Google 的应对： 利用 TPU Pod 的高速互联，将成百上千颗芯片连成“大池子”，通过分布式内存相对廉价地解决了装载问题。
四、 破局变量：HBF 技术与 2027 年的“单卡怪兽”
SanDisk 与 SK Hynix 联合开发的 HBF (High Bandwidth Flash) 技术，或许是这场战争中最大的“黑天鹅”。如果能利用 NAND Flash 实现 DRAM 级的高带宽，且容量提升 10 倍以上，战局将被改写。
1. Nvidia 的反击机会 (Rubin 架构 / 2027)
如果 Nvidia 在 2027 年的 Rubin 架构（Blackwell 下一代）中整合 HBF 技术，可能推出一种“终极推理专用卡”：
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特征： 算力维持现状，但显存容量达到 TB 级别。
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杀伤力： 单张卡即可装下 GPT-5 或 Gemini 2（预计 10 万亿参数级别）。
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市场影响： 这对 OpenAI、Meta 等客户是梦寐以求的——他们不再需要购买昂贵的 GPU 集群来做推理，这将直接颠覆现有的成本结构。
2. Google 面临的战略危机
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现有哲学： TPU 的设计哲学是“单芯片显存小没关系，靠高速互联（ICI）堆数量”。
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潜在风险： 如果 Nvidia 实现了“单卡即推理”，那么分布式推理带来的复杂度和通信开销（Communication Overhead）将瞬间变成劣势。单纯靠互联优化的边际效应将输给物理存储层面的暴力突破。
五、 终局推演
2026 年下半年（样品）至 2027 年初（硬件落地）将是关键的时间窗口。 这正值 GPT-5 / Gemini 2 等超大模型大规模普及的前夜。
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对于 Nvidia： HBF 是其“掀翻桌子”的核武器。如果能通过超大容量显存解决推理成本问题，它将从“训练霸主”进化为“全能霸主”。
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对于 Google： 警钟已经敲响。虽然在 FlashAttention 等软件算法和 ICI 互联上有先发优势，但如果物理层出现了“容量十倍于 DRAM”的新物种，Google 必须在 TPU v6/v7 中迅速跟进类似的 Tier-2 存储技术，否则其性价比护城河将面临崩塌。
