為什麼 Google 敢向 NVIDIA 叫板？Ironwood TPU 開火，Nvidia 霸主地位首現裂痕
Google Cloud 悄悄把 Ironwood TPU（第七代）切到 GA（General Availability），沒有大張旗鼓的 keynote，也沒有找一堆 KOL 排隊喊「mind blown」，就是默默地在控制台把價格表亮出來，然後把 9,216 顆晶片的 pod 直接掛網。這種「我做好了，你自己來玩」的態度，我給滿分。
Ironwood TPU
- 單顆 Ironwood 比 Trillium 快 4.2 倍（FP8）
- 單 pod 9,216 顆 → 42.5 ExaFLOPS
- HBM 容量與頻寬直接翻倍
- ICI（晶片間互聯）延遲砍到原本的 1/3，頻寬再拉 2.5 倍
- 整機櫃用上了 Optical Circuit Switch（OCS）
更變態的是，Google 這次把 SparseCore 升級到 2.0，專門吃 MoE 模型的稀疏激活。簡單說，你丟一個 DeepSeek R1、Grok-3、Claude 3.5 這種上兆參數的 MoE 進去，Ironwood 可以把那堆「只激活 10% 專家」的算力浪費直接砍到接近零。Anthropic 已經簽了「百萬顆 Ironwood」的訂單，準備把 Claude 下一代直接跑在上面，理由就一句：「NVIDIA 報價太離譜」。
然後是價格
雖然 Google 還是那句「定價請看官網」，從三個獨立來源拼湊出：
- Ironwood v7i（單顆）每小時大概落在 1.8~2.2 美元之間（比 B200 便宜快 70%）
- 整 pod 預留（committed use）打下去，算下來一顆不到 0.9 美元／小時
如果你今天要跑一個 2T 参数的 MoE 模型做推理，Ironwood 的每 1B tokens 成本可能直接殺進 0.3~0.4 美元區間。對，這已經比 Groq 的 LPU 還低了。
TPU vs Nvidia GPU 對決：Google Ironwood TPU v7p 直接硬剛 Nvidia Blackwell B200
| 項目 | Google Ironwood TPU v7p | Nvidia Blackwell B200 |
|---|---|---|
| 單晶片 FP8 性能 | 4,614 TFLOPS | ≈2,000 TFLOPS |
| 功耗 | ≈850 W | 1,200 W |
| 能量效率（性能/瓦特） | 2.0–2.5× | 基準 1× |
| 成本效率（性能/美元） | 3.5–4.0×（Cloud 租用） | 基準 1× |
| 晶片間互聯速度 | 9.6 Tb/s | 1.8 TB/s |
| 最大叢集規模 | 9,216 顆（共享 1.77 PB HBM） | 10,000+ 顆 |
| 軟體生態 | JAX / TensorFlow（需適配） | CUDA（400 萬開發者） |
| Meta 2027 部署計畫 | 主力轉向 TPU，數十億美元規模 | 仍保留但比例大幅下降 |
在「省電、省錢、超大規模」三個企業最在意的指標上，Ironwood 已經把 Blackwell 打到滿地找牙，唯一還能讓 Nvidia 睡得著覺的，就只剩 CUDA 生態這張王牌了。
從內部到企業租用，2026 年成長率超 40%
Google Cloud 強調 Ironwood 作為 AI Hypercomputer 核心，整合計算、網路、儲存與軟體，提升企業 AI 效率。TrendForce 分析，TPU v7 出貨 Q2 2025 年啟動，H2 爬坡，2026 年成長 40% 以上，Broadcom 與 GUC 受益於 ASIC 設計與供應鏈。
Meta 與 Broadcom 的入局將帶動台灣 GUC 業務成長25%，TSMC 7nm 產線滿載至2027 Q2。NVIDIA 股價盤後跌 1.2%，分析師擔憂「TPU 低價競爭」。
Source
3 things to know about Ironwood, our latest TPU
Meta Reportedly Weighs Google TPU Deployment in 2027, Boosting Broadcom, Taiwan’s GUC
