谷歌内部大模型算力调研・核心精简总结[淘股吧]
一、行业需求端：算力总需求持续高增，增长被硬件/电力硬性锁死
1. 整体需求无下滑，市场流行“省token”只是企业降成本手段，整体调用总量持续走高；
2. Anthropic（A厂）是谷歌TPU最大客户，占用GCP超30%算力，峰值达40%，资源拉满，谷歌甚至关停自身业务优先供给；
3. A厂收入增速明显放缓，核心瓶颈不是客户，是谷歌TPU供给跟不上，只能从AWS、微软额外拿算力才能恢复高速增长；
4. 全行业无真正闲置算力，Meta所谓对外出租算力，本质是拆除老旧V6芯片置换新V7/V8后腾出的存量，并非富余产能。
二、模型架构分水岭：小MoE专家淘汰，大专家架构形成业绩正循环
1. 两代架构逻辑
1. 早期：缺少长程高质量数据，依赖LongCOT深度推演，采用大量小专家MoE，适配数学、物理固定规则任务；
2. 当下：海量用户长反馈数据落地，大专家架构优势凸显，单专家维度更大，能完整消化代码、动态业务数据；
2. 厂商差距
1. Anthropic2025年押注大专家路线，Fable5模型代码能力大幅领先OpenA IGPT -5.6；
2. OpenAI短板：小专家过多、单模型维度不足，即便Codex用户基数庞大，模型迭代提升极小；
3. 投入产出：不含训练成本Anthropic每1美元算力赚2.1美元，OpenAI仅1.6美元；计入训练成本OpenAI跌至0.68美元，低于盈亏线，盈利能力差距巨大。
三、芯片与算力硬件：TPU成本碾压英伟达，短期靠换卡扩容，2028产能爆发
1. 成本对比
1. TPUV7机架BOM约150万美元，英伟达GB200机架324万美元，TPU成本近乎腰斩；V8i单卡性能超GB300，联发科代工具备降价空间；
2. Cerebras晶圆芯片成本偏高，短期竞争力不足；
2. 短期扩容方案（2026-2027）
1. 数据中心、电力是第一瓶颈，而非芯片产能；大量新TPU拿到后无电源可用；
2. 行业统一方案：拆除老旧V6芯片，替换V7/V8新卡，不新建机房；每年新增600-800万片TPU；
3. 长期产能拐点：2028谷歌+台积电专属TPU工厂投产，算力产能大规模释放。
四、电力、存储两大关键配套约束
1. 电力缺口加剧，首次出现“有卡无电”；GCP计划大幅上调短期算力租赁价（涨幅超30%），长协大客户（苹果/三星）不受影响；
2. 存储资源优先级： DRAM ＞HBM＞SSD＞HDD
1. 当前TPU机房HBM:DRAM配比仅1:1~1:2，理论最优1:10，扩容DRAM是行业核心降本增效方向；
2. 冷热存储由系统自动调度，HDD仅用于冷数据，无法缓解训练端DRAM紧缺问题。
五、短期行业核心结论（2026年内）
1. 算力供需持续失衡，算力租赁价格上行；
2. 模型路线分化：大专家架构厂商持续拉开性能、盈利差距，OpenAI、谷歌老架构追赶成本极高；
3. 硬件主线：存量机房老旧芯片替换、DRAM扩容是资本开支核心；
4. 2028年是算力供给拐点，在此之前算力稀缺逻辑持续兑现。