Google 调整云业务策略，借 Oracle 等合作伙伴对外销售 TPU

多年来，Google一直向客户宣传在一处购买其芯片、模型和云服务的优势，提供一套完整的全栈方案，而亚马逊和微软也试图复制这一模式。

如今，该公司正将自己的设备推向自有体系之外，以触达更多客户，并围绕人工智能芯片打造更大的业务，而这个市场一直由英伟达主导。

在发布第三季度财报的前一天，Alphabet周二表示，Oracle将提供Google的张量处理单元（TPU），即这家互联网巨头自2013年以来一直在开发的定制芯片。这是客户首次能够在Google基础设施之外使用TPU，也表明云业务负责人托马斯·库里安正在别处寻找增长机会。库里安此前在Oracle工作了20多年。

“他们是一个非常强大的竞争对手，而且他们最终很有可能从英伟达手中夺取市场份额，”Check Capital Management董事总经理克里斯·巴拉德在谈到Google在芯片领域的地位时说。

库里安于2018年底加入Google，目前正处于有利地位。分析师预计，Google Cloud收入将同比增长约90%，此前第二季度增长了82%，而TPU为其增长势头做出了贡献。立即观看视频3:0603:06Google的AI支出受到审视：以下是需要了解的内容Squawk Box

“Google擅长做自己的事，但一直无法服务客户，”持有Alphabet股票的Harding Loevner投资组合经理乌代·切鲁武说。“这种心态已经改变。”

Google在第二季度向外部数据中心开放了TPU，早于本周与Oracle的公告。

对TPU业务的估值差异很大，但都指向显著增长。TD Cowen预测今年下半年TPU销售额为94亿美元，2027年为625亿美元。富国银行预计第三季度销售额约为90亿美元，明年为990亿美元。

首席财务官阿纳特·阿什肯纳齐在7月的上次财报电话会议上表示，现有协议带来的TPU收入中只有一小部分会在今年确认，而“绝大多数”将在2027年确认。她还表示，Google计划在第三季度使用更多外部产能，同时公司正在建设自己的基础设施。

Google第二季度云收入为250亿美元，落后于亚马逊云科技的420亿美元和微软Azure的290亿美元。

但Google增长最快。

“几乎可以说，蛋糕越大，他们加速切入的速度就越快，”巴拉德说。截至6月30日，他的公司持有约2.36亿美元的Alphabet股票。立即观看视频1:1401:14随着搜索业务放缓，华尔街预计Google Cloud增长将超过90%Closing Bell

‘优化整个技术栈’

虽然库里安旨在通过转向外部合作伙伴将更多TPU推向市场，但他必须在建立客户群带来的好处与公司自身的技术需求之间取得平衡。

在9月的高盛会议上，库里安表示，Google的AI服务器不到两年就能收回成本，而运行自家芯片的服务器回本时间大约只有前者的一半。

“这是因为我们能够优化整个技术栈，”库里安说。

行业研究公司SemiAnalysis估计，Google最新的Ironwood TPU的拥有和运营成本比英伟达GB200服务器低约44%。

对外销售TPU还会带来利润率下降。TD Cowen估计TPU销售的营业利润率约为20%，而上一季度云业务整体利润率约为35%。切鲁武表示，他认为Google云业务的营业利润率不会大幅超过35%左右。

Google拒绝置评。立即观看视频1:3601:36为什么Anthropic的IPO是高风险生意Tech

Google最大的TPU客户是其最主要的AI竞争对手之一。

Anthropic的Claude模型与Gemini竞争，该公司去年10月同意在一项价值数百亿美元的交易中使用最多100万块TPU。瑞穗表示，该协议今年将带来近1吉瓦的算力上线，并将这一关系描述为Google“在武装其最接近的模型竞争对手”。

在The Information周二首次报道ChatGPT开发商有意购买TPU后，CNBC证实OpenAI也计划从Google购买TPU。

Anthropic正在获得外部帮助，为其使用Google芯片融资。本周，与Google在TPU方面合作的博通详细说明了一项630亿美元的融资工具，由黑石和三家大型银行支持，将从博通购买TPU和网络设备，并将其租赁给Anthropic五年。根据William Blair分析师的说法，该融资计划覆盖了Anthropic 2027年需求的约一半，这表明还会有更多融资。

在周一的首次公开募股文件中，Anthropic表示其使用来自Google、亚马逊、英伟达和超威半导体的芯片，使公司能够“根据每种工作负载的最佳性价比和效率特征来选择芯片”。

关于Google和博通，Anthropic表示，这些合作伙伴关系“为我们提供了跨多代TPU平台、由Google TPU驱动的算力资源”。

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