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标题: [其他] 为什么有的厂商连手机芯片都搞不定，却能搞定ai芯片 [打印本页]

作者: CASEY123 时间: 2025-11-26 18:14 标题: 为什么有的厂商连手机芯片都搞不定，却能搞定ai芯片

看到一则新闻：
谷歌即将推出其第七代TPU旗舰芯片——Ironwood，性能直接对标英伟达B200芯片。这一举措旨在打破英伟达在AI算力市场的垄断格局，并为行业提供高性能替代方案。谷歌正与Meta商讨一项价值数十亿美元的协议，计划自2027年起向Meta的数据中心供应定制AI芯片。若最终敲定，这将标志着谷歌在AI基础设施市场战略上的重大转向，《The Information》援引消息人士报道称。

按照讨论中的方案，Meta将把谷歌的TPU（张量处理器）部署到自有机房，并最快从明年起租用Google Cloud的TPU算力。谷歌此前始终只通过其云平台向外部客户提供TPU，这次计划放开在客户本地部署，是其首次以英伟达替代方案的方式进入市场。

受消息影响，谷歌股价周二盘前再度上涨2.95%；英伟达则下跌近3.25%。

谷歌自己研发的手机芯片不是巨烂吗，被高通和联发科吊打。现在居然能在ai芯片领域挑战nvdia了？还有华为也号称能挑战nvdia，手机芯片性能还保持在五年前水平
为啥高通、苹果、联发科这些搞arm芯片很厉害的没去挑战nvdia？

作者: sceic 时间: 2025-11-26 18:15

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不是因为基站这庞大的基础建设想搞掉你就搞掉你么，除非每台手机自行mesh网络

作者: marsghost 时间: 2025-11-26 18:27

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英伟达自己做的手机芯片和cpu也巨烂啊这不是理由术业有专攻罢了

本帖最后由 marsghost 于 2025-11-26 18:29 通过手机版编辑

作者: 今夜打老虎 时间: 2025-11-26 18:46

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因为tpu本质是个结构单一通用性差的计算设备，和手机soc这种要求面面俱到，功耗敏感的设备完全不一样。

作者: 卖哥 时间: 2025-11-26 19:30

你不知道谷歌是TPU之父么？
你以为所有芯片需要的技能点都是相同的？没有擅长这个擅长那个的区别么？

作者: refo 时间: 2025-11-26 20:55

因为模拟芯片比数字芯片更加难设计，有更多专利壁垒。

基带这种模拟芯片，很多时候都是一点点试验出来，试验多了，有了直觉，就成了所谓的“经验”。而且专利又多。

老黄当初都买过一个基带设计公司，想尝试最后都失败。

现在基带最稳定的就是高通，其次联发科，再下来就是展讯，都是基带领域多年的老兵。

苹果和华为，没说，这2家就自用，不外卖。

另外芯片行业典型的赢家通吃。越垄断，后来者越难玩。

相比之下，纯计算的数字芯片，比模拟芯片就简单多了，逻辑计算单元很成熟了，像是高级搭积木，难度当然有，但有几个领军人物带领，新玩家也能搭出来强劲的新芯片。

[ 本帖最后由 refo 于 2025-11-26 20:58 编辑 ]

作者: manvvvv 时间: 2025-11-26 22:01

AI的壁垒在算法软件上，各大公司都是开天价挖人，AI芯片本身的壁垒其实在台积电的产能，只要还是英伟达包下了台积电的主要产能在可以预见的未来别的公司没有任何机会能赢233

[ 本帖最后由 manvvvv 于 2025-11-26 22:04 编辑 ]

作者: 你才是受 时间: 2025-11-28 08:29

搞ai的专用芯片我觉得有点像比特币那些专用矿机，是从算法需求角度反向设计硬件的

一般的cpu gpu反而是硬件先搓出来再慢慢软件算法层面优化

作者: dorn 时间: 2025-11-28 16:46

相当于出AI矿机了，跑某些大模型轻松灭掉老黄的最牛的显卡

作者: ZENITHknight 时间: 2025-11-29 05:08

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不是较真儿，但在评价一件事之前能不能先把人家Nvidia的名字打对？

很简单：英伟达的AI算力芯片是从GPU演化来的，如果把CPU比作一名大学教授，能做非常复杂的运算。GPU就是几万个中学生，只做标量向量张量运算。
TPU就是基本只做张量（矩阵）运算。

所以并不是说Google的设计能力超过nvidia，而是它本身就是为ai矩阵运算专门定制的

作者: 小龟兵团 时间: 2025-11-29 06:30

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引用:

原帖由 @dorn 于 2025-11-28 08:46 发表
相当于出AI矿机了，跑某些大模型轻松灭掉老黄的最牛的显卡

没错，就是 Asci 矿机挖矿和 Gpu 挖矿的区别

作者: senooo 时间: 2025-11-29 12:30

华为是台积电代工被禁了，当年没被禁的时候，台积电代工的华为手机芯片可不差。mate30是最早集成5G基带的soc吧，记得比高通早大半年，mate40那个麒麟9000还是多少也很不错，性能发热都可以的，mate40以后台积电代工就被禁了。

作者: kh2841 时间: 2025-12-4 08:02

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GPU比CPU结构简单多了

作者: Alloyo 时间: 2025-12-4 10:14

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gpu的功能是计算浮点,小镇做题家,本质上就是算加减法
cpu是处理指令集,处理千奇百怪的程序指令,其中一个功能就是发包给gpu,取回答案丢给图显模块

两个都不是一个维度的产品

作者: ronald 时间: 2025-12-5 15:23

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Google的手机芯片组叫tensor，TPU=Tensor Processing Units

本来就没想着做传统手机SOC，手机上用的就是TPU，从第一代开始宣传的就是AI性能。

作者: ffvii 时间: 2025-12-12 11:34

引用:

原帖由 marsghost 于 2025-11-26 18:27 发表
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英伟达自己做的手机芯片和cpu也巨烂啊这不是理由术业有专攻罢了

本帖最后由 marsghost 于 2025-11-26 18:29 通过手机版编辑

Tegra可不烂，主要是搞不定基带被高通逼出了移动市场

作者: 喜欢它likeit 时间: 2025-12-12 13:41

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英伟达赢在cuda，主要是生态起来了，等于windows占住了pc操作系统市场，并不是别人做不了，技术高不可攀，而是做了也没有他的用户群

作者: ginaamix 时间: 2025-12-12 20:17

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2026了怎么还有觉得GPU比CPU简单的。
AI推理芯片和GPU不是一个东西，前者门槛要低得多，做个能算矩阵乘的ASIC理论上就能跑神经网络了

作者: 卖哥 时间: 2025-12-12 20:56

引用:

原帖由 ffvii 于 2025-12-12 11:34 发表

Tegra可不烂，主要是搞不定基带被高通逼出了移动市场

其实NV也就出了Tegra 4i一款针对手机的芯片，不能说有多努力，尤其考虑英特尔放弃前出了整整5代 Atom Z系列。

作者: qhsc 时间: 2025-12-13 00:12

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tpu算力成本，中国企业往往后来者居上，看看哪条路适合，还有超级便宜的人口红利人力成本低，摸别人的石头自己过河

本帖最后由 qhsc 于 2025-12-13 00:43 通过手机版编辑

作者: 容天 时间: 2025-12-25 02:16

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如果不是用了台积电，自家设计能力还有其他理由来洗地

作者: hit_alf 时间: 2025-12-30 09:45

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手机芯片专利太多了，不用坐不出，用了等于给高通打工

作者: ShadowEyre 时间: 2026-1-4 18:35

做手机芯片的话，ARM：你猜我是干嘛的

手机芯片是CPU+GPU+基带，复杂程度高多了。。。

[ 本帖最后由 ShadowEyre 于 2026-1-4 18:51 编辑 ]

作者: dboy99 时间: 2026-1-4 19:46

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楼主你是不是不知道基带芯片的价格与整个soc相当？

作者: 脾气不太好 时间: 2026-1-5 02:54

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不是搞不出，主要是基带目前技术壁垒密集、标准专利复杂、验证周期长导致成本太高，想完全绕开难度太大。

本质上基带必须与原有通信协议配合才能用，

而ai计算芯片只需自己做。

你要配合人家，就必须适配别人的标准，而别人早就将能配合的各种方式设置了专利壁垒。

ai芯片就完全不需要与其它适配。

但凡用小脑想也知道，70年代就研发成功的玩意，有多大技术难度现在都研发不成？是人家将所有路都堵死了，不让新人走而己。

本帖最后由脾气不太好于 2026-1-5 02:58 通过手机版编辑

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