近日，全球科技圈被谷歌第七代 TPU “Ironwood”的火爆态势所席卷，这款芯片一经发布便引发行业高度关注，其强大的性能和独特优势，正重塑着AI算力领域的竞争格局。
谷歌第七代TPU“Ironwood”堪称性能怪兽。在算力方面，单芯片峰值算力高达4614TFLOPs，相比第六代TPU Trillium，性能实现了4倍以上的提升，与TPU v5p相比，峰值性能更是飙升至10倍。这一强大的算力，使其在处理复杂AI任务时游刃有余。
内存与带宽表现同样惊艳。每芯片配备192GB高带宽内存（HBM），是Trillium的6倍；HBM带宽达7.2TBps，是Trillium的4.5倍；芯片间互连（ICI）带宽为双向1.2Tbps，是Trillium的1.5倍。如此高的内存和带宽配置，确保了数据能够快速、高效地在芯片内部和芯片之间传输，大大提高了计算效率。
在能效方面，“Ironwood”也取得了显著进步。相比第六代TPU Trillium，性能每瓦特提高2倍；相比2018年第一代Cloud TPU，能效提高30倍。同时，采用先进液冷技术，可将性能提升至标准空气冷却的2倍。这不仅降低了能源消耗，还减少了散热成本，对于大规模数据中心来说，具有重要的经济意义。
谷歌第七代TPU改变AI算力格局
“Ironwood”的一大亮点在于其强大的集群化能力。单个Superpod可集成多达9216枚芯片，构建出拥有1.8PB/s网络带宽的集群。通过片上光互联技术，9216颗芯片被变成一个“超大规模神经网络”，数据在芯片间直接流动，有效消除了传统GPU集群依赖外部网络交换机互联所带来的数据传输延迟问题。
以AI初创公司Anthropic为例，该公司计划使用多达100万颗“Ironwood”TPU来运行其Claude模型。如此大规模的芯片集群部署，得益于“Ironwood”出色的集群化架构，使得Anthropic能够运行并扩展当前世界上最大、数据量最密集的模型。
“Ironwood”的强大性能使其在多个领域都有着广泛的应用前景。在大规模模型训练方面，其高算力和大内存能够轻松应对万亿参数级别的大模型训练任务。例如，在训练一些复杂的语言模型和图像生成模型时，“Ironwood”可以大幅缩短训练时间，提高训练效率。
在科学计算领域，尤其是分子动力学模拟等复杂计算任务中，“Ironwood”也展现出了巨大的潜力。凭借其高效的计算核心和优化的算法，能够显著加速模拟过程，为材料科学、药物研发、生物物理学等领域的研究提供有力支持。
在AI推理场景中，“Ironwood”针对混合专家模型（MoE）推理进行了专门优化。通过硬件和软件的协同优化，实现了低延迟和低成本的推理过程，适用于智能客服、智能驾驶等对实时性要求较高的AI应用。
“Ironwood”的火爆不仅体现在技术层面，还反映在市场反响上。据网络调研，谷歌TPU 2025年出货270万颗，预计2026年计划出货400万颗，其中V7发货100万颗，主要集中于2026年下半年。
Meta正考虑斥资数十亿美元购买谷歌的TPU，用于数据中心建设。这一举动不仅体现了Meta对“Ironwood”性能的认可，也反映出市场对定制化AI芯片的需求日益增长。此外，AI初创公司Anthropic宣布采购100万+ TPU用于模型训练，进一步证明了“Ironwood”在市场上的受欢迎程度。
谷歌第七代TPU“Ironwood”的火爆，无疑给英伟达等竞争对手带来了巨大压力。长期以来，英伟达凭借其强大的GPU产品和完善的CUDA软件生态，在AI芯片市场占据主导地位。然而，“Ironwood”的出现，打破了这种相对稳定的市场格局。
在性能参数上，“Ironwood”与英伟达的最新芯片相比毫不逊色，甚至在某些方面实现了超越。在软件生态方面，谷歌也在积极构建自己的生态系统，通过配备增强版SparseCore和支持Google DeepMind开发的机器学习运行时Pathways，为用户提供了一套完整的软硬协同解决方案。
面对“Ironwood”的挑战，英伟达等竞争对手可能会加快技术研发和产品迭代的步伐，推出更强大的产品来保持其市场竞争力。这种竞争将推动整个AI芯片行业的技术进步，促使更多创新的芯片架构和技术不断涌现，为AI技术的发展提供更强大的计算支持。
谷歌第七代TPU“Ironwood”的火爆来袭，为AI算力领域带来了新的活力和变革。其强大的性能、广泛的适用性和热烈的市场反响，使其成为AI芯片市场的一颗耀眼明星。随着技术的不断进步和市场的持续发展，“Ironwood”有望在未来的AI时代发挥更加重要的作用。
谷歌TPU引爆A股产业链红利
值得关注的是，日前A股市场也掀起一场“谷歌链”狂欢。受谷歌第七代TPU“Ironwood”性能突破及Meta数十亿美元采购订单刺激，赛微电子股价单日暴涨16.27%，创历史新高，中际旭创、光库科技等关联企业同步跟涨，形成一条贯穿光模块、光学器件、晶圆代工的AI硬件投资主线。
谷歌第七代TPU“Ironwood”的发布，标志着AI算力竞赛进入新阶段。该芯片单集群可连接9216颗芯片，峰值算力较前代提升10倍，通过光电路交换机（OCS）技术实现超低延迟数据传输。其核心突破在于采用MEMS微镜阵列的光交换方案，而这一部件的独家代工权，被赛微电子收入囊中。
据产业链调研，赛微电子通过旗下瑞典子公司Silex，为谷歌TPU集群提供MEMS-OCS芯片。该器件单片价值高达2.4万美元，毛利率超过90%，是半导体行业平均水平的3倍以上。2025年第三季度，赛微电子净利润同比暴增2199.10%至15.76亿元，其中TPU相关订单贡献超7200万美元，且产能利用率仅40%，未来盈利弹性巨大。
赛微电子的崛起并非偶然。作为全球MEMS代工龙头，公司早在2016年便通过收购瑞典Silex切入高端晶圆制造领域，2023年MEMS业务营收排名全球第一。其与谷歌的合作始于2018年，历经7年技术磨合，最终成为TPU集群OCS方案的核心供应商。
目前，赛微电子北京FAB3产线正在爬坡，目标2025年底达产1.5万片/月，2026年扩至3万片/月，成本较瑞典产线低30%。一旦产能利用率突破50%的盈亏平衡点，利润将呈指数级增长。
此前，谷歌TPU的规模化部署，带动了A股一批细分龙头的崛起。中际旭创谷歌1.6T光模块的核心供应商，2025年订单占比达70%，单模块价值超500美元；光库科技通过子公司武汉捷普独家代工OCS交换机，单台价值3万美元，占BOM成本30%；沪电股份：TPU PCB核心供应商，占据谷歌30%份额，44层高阶板技术领先；新雷能：切入TPU电源供应链，提供二次/三次电源模块，意向订单超5亿美元。
目前，谷歌正通过开放生态逐步破局。2025年10月，谷歌宣布将TPU与Pathways机器学习框架深度整合，并支持PyTorch等第三方框架，试图降低开发者迁移门槛。与此同时，赛微电子等供应商的技术壁垒，也为TPU生态构建了护城河——其MEMS-OCS器件的90%毛利率，远超行业平均水平，短期内难以被替代。
