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輝達堪慮?谷歌最新模型Gemini 3 Pro完全使用自家TPU 成本可能低了70%

信傳媒

更新於 2025年11月21日08:45 • 發布於 2025年11月21日07:42 • 邱立玲
谷歌的TPU晶片針對大規模AI工作負載進行優化,使Google能夠完全掌控其基礎設施。(圖片來源/輝達頻道)

美國人工智慧(AI)晶片巨頭輝達要開始擔心未來顯卡(GPU)銷售嗎?科技巨頭谷歌近日推出最新AI模型Gemini 3,沒有採用輝達GPU,而是使用谷歌自家設計的TPU,效能與算力依然出色。

根據谷歌官方網站介紹,Gemini 3 Pro的硬體使用Google的張量處理器(TPU)進行訓練。TPU專為處理訓練LLM(大型語言模型)過程涉及的大量計算而設計,與中央處理器(CPU)相比,可顯著加快訓練速度。

谷歌可望從人工智慧的競賽勝出?

谷歌的Gemini模型越來越多使用谷歌自家研製的TPU晶片,而非輝達GPU運行,這引發投資人質疑這一巨大轉變,是否會重塑人工智慧(AI)硬體格局。

TPU是谷歌(Google)設計的專用積體電路(ASIC),用於專門加速機器學習和深度學習工作負載,例如訓練和推論大型AI模型。

隨後總部在倫敦的社群媒體《TradingView》刊登一篇文章,看好谷歌憑藉獨門的TPU,可望從AI競賽勝出。

網路搜尋巨頭谷歌2023年5月發布Gemini,雖然市場反應平平,但很快就被Gemini 2和2.5所超越。而就在2025年11月18日,Gemini 3系列模型正式發布,迅速登頂人工智慧(AI)基準測試榜首。

Gemini 3的推理和邏輯能力尤其出色

Gemini 3的基準測試顯示,它的推理和邏輯能力尤其出色,這一點在早期測試當中許多分析師也親眼見證了。

這些TPU晶片針對大規模AI工作負載進行優化,使Google能夠完全掌控其基礎設施。這意味說Gemini的核心訓練和雲端推理操作並不依賴輝達GPU。

根據美國科技新聞媒體《Tom's Hardware》報導,Google第7代Ironwood TPU和Axion CPU在特定的訓練和推理工作負載方面,效能超越部分輝達硬體配置。谷歌提供的基準測試數據顯示,其產品的某些任務性能具有競爭力,甚至更出色,表明其硬體現在可以與成熟的GPU系統相媲美。

因此,有些科技業專家越來越相信谷歌會從AI競賽勝出。谷歌已經擁有生態系統和數據,他們也知道如何與廣告商合作,將廣告整合到產品裡面,而且他們擁有強大的影音平台YouTube。

Gemini 3使用Google的TPU進行訓練

其實,谷歌也設計自家晶片。鮮為人知的是,早在2014年,Google就決定不再向輝達支付巨額利潤,開始研發自己的晶片組,他們也希望獲得更有效率的晶片,這些晶片稱為張量處理器(Tensor Processing Units,簡稱TPU)。

Gemini 3模型完全使用Google自家的TPU進行訓練,完全沒有使用輝達的晶片。但谷歌對此一直保持低調,因為他們是一家超大規模資料中心營運商,現在也有大量採購輝達的GPU。此外,Google也和輝達有其他商業合作關係,再加上谷歌管理階層可能也不想損害輝達的利益,導致AI的泡沫破裂。

值得注意的是,據媒體披露,Midjourney模型也使用TPU,而它是目前最令人印象深刻的圖像模型。它們的成本比GPU低了70%,而且在推理成本也更便宜,表現可能也更出色。

2022年,Leap Motion的共同創辦人David Holz創立Midjourney應用程式,專門開發圖像及影片生成模型,在2022年所生成的作品便獲得科羅拉多州當地美術競賽數位藝術組冠軍。

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