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谷歌调整云业务战略,联手合作伙伴销售更多 AI 芯片

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2019 年 4 月 9 日,在旧金山举行的 Google Cloud Next 活动期间,谷歌有限责任公司云服务首席执行官托马斯·库里安发表讲话。

Michael Short | 彭博社 | 盖蒂图片社

多年来,谷歌一直向客户宣传在其平台一站式购买芯片、模型和云服务的优势,提供了一套完整的堆栈解决方案,亚马逊和微软等竞争对手曾试图复制这一模式。

如今,该公司正将其设备推向自有数据中心之外,以触达更多客户,并在由英伟达主导的 AI 芯片市场中建立更大的业务版图。

在发布第三季度财报的前一天,Alphabet 于周二宣布,甲骨文将提供谷歌的张量处理单元(TPU),这是这家互联网巨头自 2013 年以来一直在开发的定制芯片。这是客户首次能够在谷歌基础设施之外访问 TPU,这也表明云业务负责人托马斯·库里安(此前曾在甲骨文工作超过 20 年)正在其他地方寻求增长机会。

Check Capital Management 董事总经理克里斯·巴拉德表示:“它们是非常强劲的竞争对手,很有可能最终从英伟达手中夺取市场份额。” 他指的是谷歌在芯片领域的地位。

库里安于 2018 年底加入谷歌,目前正处于强势地位。分析师预计,在第二季度增长 82% 之后,谷歌云收入较去年同期将跃升约 90%,其中 TPU 为其增长势头做出了贡献。

持有 Alphabet 股份的 Harding Loevner 投资组合经理乌代·切鲁夫表示:“谷歌擅长做自己的事,但以往未能很好地服务客户。这种心态已经发生了改变。”

在本周与甲骨文宣布合作之前,谷歌已在第二季度向外部数据中心开放了 TPU。

市场对 TPU 业务的预估差异很大,但都指向显著增长。TD Cowen 模型显示,今年下半年 TPU 销售额将达到 94 亿美元,2027 年将达到 625 亿美元。富国银行预计第三季度销售额约为 90 亿美元,明年将达到 990 亿美元。

首席财务官阿纳特·阿什肯纳齐在 7 月的上一次财报电话会议上表示,现有协议产生的 TPU 收入中只有一小部分将在今年确认,“绝大部分” 将在 2027 年确认。她还表示,在谷歌建设自有基础设施的同时,公司计划在第三季度使用更多的外部产能。

谷歌第二季度云收入为 250 亿美元,落后于亚马逊 AWS 的 420 亿美元和微软 Azure 的 290 亿美元。

但谷歌的增长速度最快。

巴拉德表示:“这几乎就像蛋糕做得越大,他们加速切入的速度就越快。” 截至 6 月 30 日,他的公司持有约 2.36 亿美元的 Alphabet 股票。

‘优化整个堆栈’

虽然库里安希望通过转向外部合作伙伴让更多 TPU 进入市场,但他必须在扩大客户基础的好处与公司自身技术需求之间取得平衡。

在 9 月的高盛会议上,库里安表示,谷歌的 AI 服务器在不到两年的时间内即可收回成本,而运行其自研硅片的服务器收回成本的时间大约只有前者的一半。

库里安说:“这是因为我们可以优化整个堆栈。”

行业研究机构 SemiAnalysis 估计,与英伟达 GB200 服务器相比,谷歌最新的 Ironwood TPU 的拥有和运营成本低约 44%。

此外,外部 TPU 销售还会带来利润率下降的影响。TD Cowen 估计 TPU 销售的营业利润率为 20%,而上一季度云业务的整体利润率约为 35%。切鲁夫表示,他认为谷歌云的营业利润率很难大幅超出 35% 的中段水平。

谷歌拒绝置评。

谷歌最大的 TPU 客户是其顶级 AI 竞争对手之一。

Anthropic 的 Claude 模型与 Gemini 形成竞争关系,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多达 100 万个 TPU。瑞穗证券表示,该协议今年将带来近 1 吉瓦的产能,并将这种关系描述为谷歌 “武装其最接近的模型竞争对手”。

CNBC 证实,OpenAI 也计划从谷歌购买 TPU。此前,《The Information》于周二率先报道了 ChatGPT 制造商的这一意图。

Anthropic 正在寻求外部帮助为其谷歌硅片融资。本周,与谷歌合作开发 TPU 的博通详细介绍了一项由黑石集团和三家大型银行支持的 630 亿美元融资工具,该工具将从博通购买 TPU 和网络设备,并将其租赁给 Anthropic,租期为五年。根据 William Blair 分析师的说法,该融资计划涵盖了 Anthropic 2027 年需求的大约一半,这意味着还将有更多的融资到来。

Anthropic 在周一的 IPO 文件中表示,它使用来自谷歌、亚马逊、英伟达和超威半导体的硅片,使公司能够 “根据每种工作负载的最佳性价比和效率特性选择芯片”。

关于谷歌和博通,Anthropic 表示,这些合作伙伴关系 “让我们能够访问由多代 TPU 平台上的谷歌 TPU 提供的计算能力”。

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