谷歌为什么要把TPU卖给竞争对手

正好上周我刚跟谷歌的朋友交流了一下，关于Gemini、DeepMind的情况，在星球中也做了补充，有兴趣的读者可以到星球查看。

这里也多说一句，关于云业务，大家可以多关注一下，海外几个云在这波AI浪潮中，增速都非常快。

下面是semianalysis的分析。

谷歌现在的处境有些微妙。一边是 Gemini 逐渐掉出最强模型的竞争，核心研究人员陆续离开；另一边是 Google Cloud 增长加速，TPU 订单越接越多，利润预期也在上升。

按照 SemiAnalysis 的判断，它们甚至是一件事的两面：谷歌正在把更多算力交给 GCP 商业化，而不是留给 DeepMind 训练下一代 Gemini。

这可能是一笔很赚钱的生意，也可能是谷歌在 AI 时代做出的最危险选择。

Gemini 3 Pro之后，谷歌没能守住领先

2025年11月发布的 Gemini 3 Pro，可能是 Gemini 最接近全球第一的一次。

当时它的表现甚至迫使 OpenAI 拉响“红色警报”。但进入2026年后，Gemini 的节奏明显乱了。3.5 Flash 没有达到预期，SemiAnalysis 声称 Gemini 3.5 Pro 已被内部取消，随后推出的 3.6 Flash 更像是一款过渡产品。

模型排行榜会受到测试集和评价方法影响，但 API 使用量的变化更值得注意。

按照 SemiAnalysis 的 Tokenomics Model，Gemini 第一方 API 的 Token 处理量在2026年一季度从每分钟100亿增长至160亿，环比增长60%；二季度进一步增加到220亿，但增速已经降至38%。使用量仍在增加，只是增长斜率正在放缓。

人员变化同样不容忽视。

报告称，Demis Hassabis 已不再负责 DeepMind 的日常运营；Jeff Dean 将离开谷歌创办新的 AI 实验室，与他一起离开的还有 Sanjay Ghemawat、Quoc Le 和 Oriol Vinyals。这几个人不只是普通研究员，他们参与过 Google Brain、TPU 和 Gemini 等核心项目。

SemiAnalysis 因而下了一个非常激进的结论：DeepMind 已经不再是一家真正意义上的前沿模型实验室。

“再也无法回到全球第一”显然只是作者判断，不是可以直接验证的事实。但人员流失、产品节奏放缓和算力分配变化放在一起，至少说明 Gemini 的问题不只是某一次模型发布失误。

DeepMind和GCP开始争夺同一批算力

Google DeepMind 和 GCP 都属于谷歌，但两者承担的任务不同。

DeepMind 负责研发 Gemini，希望获得尽可能多的 TPU 来训练更大的模型；GCP 的任务则是把 TPU、数据中心和云服务卖给客户。算力充足时，两者可以互相配合。算力紧张时，内部就会出现一个现实问题：TPU 是留给 Gemini，还是卖给愿意签长期合同的外部客户？

谷歌正在选择后者。

SemiAnalysis 估计，2026年三季度至2027年四季度，谷歌超过20%的 TPU 出货将直接销售给 Anthropic。这个数字还不包括 GCP 已经出租给 Anthropic 的数十万颗 TPU，也不包括未来向 Anthropic 和 Meta 提供的租赁算力。

Anthropic 恰恰是 Gemini 最直接的竞争对手之一。

换句话说，DeepMind 需要更多 TPU 追赶 Claude，GCP 却在把大量 TPU 长期卖给 Anthropic。报告因此用了一个很直白的说法：在谷歌内部围绕算力分配的竞争中，Google Cloud CEO Thomas Kurian 赢了。

站在云业务的角度，这个决定并不难理解。GCP 不需要判断最后哪一家模型公司会获胜，只要 OpenAI、Anthropic、Meta 和其他 AI 公司继续扩张算力，谷歌就可以向它们出售基础设施。

模型竞争只有少数赢家，卖算力却可以同时服务所有玩家。

GCP的高增长，不再只是传统云业务

根据报告，GCP 最近一个季度的收入增长达到82%。不过，这里面已经加入了一块过去并不存在的大生意：向外部数据中心项目出售整套 TPU 系统。

这些系统可能被卖给专门设立的数据中心项目公司，再由项目公司向 Anthropic 等客户提供服务。SemiAnalysis 估计，2026年二季度 GCP 通过这类 TPU 系统销售确认了大约12亿美元收入。扣除这部分后，传统意义上的核心 GCP 业务增长仍在70%出头。

也就是说，GCP 的基本盘并不弱，但投资者需要重新理解它的收入结构。未来的 Google Cloud 不再只是按使用量收费的云服务，也会越来越像一家大型 AI 系统供应商。

SemiAnalysis 预计，到2027年底，GCP 来自第三方 AI 客户的 IaaS 和 Token 服务年化收入可能超过730亿美元，TPU 系统销售额可能达到1200亿美元。报告还估计，谷歌已经拥有超过1500亿美元的 TPU 系统积压订单，未来几个季度还可能新增超过2500亿美元订单，并在2027年为谷歌每股收益贡献约3美元的增量。

这些数字非常激进，而且全部来自 SemiAnalysis 自己的模型，不是谷歌管理层给出的业绩指引。但它们解释了为什么谷歌愿意把更多 TPU 交给 GCP。

Gemini 第一方业务的年化收入，报告估计只有120亿美元。相比之下，外部 AI 基础设施可能很快变成一门接近2000亿美元的大生意。

至少在未来两三年的财务报表上，选择 GCP 很可能是正确答案。

谷歌会不会变成一家“高级算力供应商”

问题在于，谷歌过去的优势从来不是单独卖某一种产品。

搜索、广告、数据、模型、芯片和云计算共同构成了谷歌的技术体系。TPU 的价值不仅在于它本身性能强，也在于谷歌可以用自己的模型和业务不断优化芯片，再用更低的成本部署模型。

如果 Gemini 长期落后，这个循环就会变弱。

谷歌仍然可以依靠 TPU 和数据中心赚很多钱，但决定 AI 产品形态、开发者生态和用户入口的公司，可能变成 OpenAI 或 Anthropic。谷歌提供底层算力，却不再掌握最重要的模型。

这也是 SemiAnalysis 最担心的地方：今天出售 TPU 可以迅速增加收入和利润，一旦这部分业务成为 GCP 的主要增长来源，管理层就很难再把算力收回来。股东会习惯高增长，客户也会要求谷歌履行长期合同，DeepMind 能拿到的资源只会更加有限。

当然，报告对 Gemini 的判断可能过于绝对。扩大外部 TPU 销量能够降低芯片成本、完善软件生态，也能为谷歌未来的模型研发提供更多资金。GCP 成为多模型平台，也不等于 Gemini 必然失败。

但谷歌确实已经站在一个分岔口。GCP 的增长究竟有多少来自传统云服务，有多少来自一次性确认的 TPU 系统销售；Gemini 第一方 API 的 Token 增速能否恢复；DeepMind 能否留住核心研究人员；这些变化比单次模型跑分更重要。

如果 GCP 高速增长的同时，Gemini 也能重新回到前沿，谷歌仍然拥有 AI 时代最完整的技术栈。

如果 GCP 的增长主要来自把 TPU 卖给 Anthropic，而 Gemini 继续掉队，那么谷歌得到的可能是一份越来越漂亮的财务报表，以及一个逐渐不再由自己主导的 AI 未来。

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