英伟达通过扶持CoreWeave构建的“算力-金融 ”闭环吸引了谷歌和AMD的注意，迫使这两家公司采取行动 ，试图通过资入建立自己的AI芯片生态圈 。
谷歌和AMD的策略2月20日 ，据媒体消息，谷歌正在探索利用其财力构建更广泛的AI生态系统，核心策略是向数据中心合作伙伴提供资金支持 ，条件是对方必须使用谷歌的TPU芯片 。同时 ，AMD也在通过为客户贷款提供担保的方式，激进地推广其AI芯片。
谷歌正在洽谈向云计算初创公司Fluidstack投资约1亿美元 ，这笔交易对Fluidstack的估值约为75亿美元。这不仅是财务投资 ，更是战略绑定，因为Fluidstack这类“新兴云 ”公司是AI算力市场的重要变量 ，专门为AI公司提供算力服务 。
谷歌希望通过注资“帮助放大Fluidstack的增长潜力 ，并鼓励更多计算提供商使用其AI芯片” 。此外，谷歌还为Hut 8、Cipher Mining和TeraWulf等公司涉及的项目提供了融资支持 ，这些公司拥有现成的数据中心基础设施 ，正急于转型为AI算力工厂，而谷歌提供的资金支持将换来它们对TPU的接纳。
AMD的手法显得更加激进 ，也更具风险偏好 。AMD将为数据中心初创公司Crusoe的一笔3亿美元贷款提供实质性担保 ，这笔来自高盛的资金将用于购买AMD的AI芯片 。最引人注目的是其中的“兜底条款”。如果Crusoe找不到客户使用这些芯片，AMD同意从Crusoe租用这些芯片，这意味着AMD成为了“最后的承租人 ” ，为客户消除了需求端的后顾之忧 。
为何选择“弯路 ”谷歌和AMD之所以选择这条“弯路” ，是因为主干道已经被堵死了 。对于谷歌而言，虽然Anthropic等明星初创公司正在扩大TPU的使用量 ，但传统的云竞争对手（如亚马逊AWS 、微软Azure）对TPU兴趣寥寥。业内人士指出：“主要云服务提供商的兴趣似乎不温不火 ，部分原因是它们将谷歌视为竞争对手 。 ”此外，亚马逊AWS本身也在大力研发自家的AI芯片 。
因此 ，扶持中立的第三方“新兴云 ” ，成了谷歌和AMD打破封锁的最佳选择。
内部博弈与产能瓶颈为了加速TPU的商业化，谷歌内部甚至动了架构调整的念头 。据知情人士透露 ，谷歌云部门的一些管理层近期重提了一个长期存在的内部辩论：“是否将TPU团队重组为一个独立部门” 。这种分拆计划可能允许谷歌引入外部资本 ，以此来扩大投资机会。然而，这一提法遭到了谷歌官方的否认。谷歌代表明确表示“没有重组TPU部门的计划 ” ，并强调“保持芯片团队与公司其他部门（如Gemini模型开发团队）的紧密整合具有优势 ” 。
除了架构问题 ，更现实的拦路虎是产能 。虽然Alphabet目前已与博通（Broadcom）合作设计TPU，并由台积电代工，但在全球AI需求激增的当下 ，台积电的先进产能捉襟见肘。知情人士称 ，“台积电可能会优先考虑其最大客户英伟达，而不是谷歌” 。此外 ，AI芯片必不可少的HBM内存芯片全球性短缺 ，也是谷歌扩大TPU出货量必须面对的硬伤 。
