AI大模型时代，算力就是竞争力。各大硅谷大厂角逐人工智能，主要是在算力上的硬实力打拼，除了花银子大量采购A100外，还有一个方法就是定制自己的CPU和GPU，毕竟这样最划算，这样也最适合自己的现状。

最新消息，谷歌宣布发布自己的数据中心新型处理器Axion。造Axion基于Arm Neoverse ™的数据中心定制CPU，以支持其在数据中心的和人工智能负载，并推出更强大的张量处理单元(TPU)人工智能芯片版本。谷歌基于Arm的新型 CPU被命名为Axion，将用于支持谷歌的人工智能工作负载，后续将对谷歌云的商业客户开放。

据悉Axion芯片已经在其内部为油管广告系统、谷歌Earth引擎和一些谷歌的基本服务业务提供支持。Axion建立在开放基础之上，所有使用Arm架构的系统都可以轻松采用Axion，而无需重新架构或重新编写应用程序。

针对Arm架构生态系统，谷歌依托其开源项目Android、Kubernetes、Tensorflow 和Golng语言，针对性的对Arm架构对其进行专门优化。

Axion基于标准Armv9架构和指令集构建。谷歌还在SystemReady 虚拟环境 (VE)确保其Arm架构的硬件和固件互操作性标准，确保常见操作系统和软件包可以在Arm架构的服务器和虚拟机上无缝运行，支持客户能够更轻松地在谷歌云上部署Arm架构工作负载。

谷歌云的各种基础部件，包括Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Dataproc、Dataflow、Cloud Batch将很快实现对Axion CPU的支持和优化。

根据官方消息Axion性能比通用Arm芯片性能提高30%，比英特尔处理器性能提高50%，能效提高60%。

另外在在GPU计算方面，谷歌也在积极研发自有架构的GPU以摆脱对英伟达GPU的依赖，其GPU为TPU AI架构，可以用于AI计算加速。

其TPU v5p是新一代人工智能计算加速器，专门用于训练一些大规模的、要求高的生成式人工智能模型，单个TPU v5p Pod 包含8960个芯片，是上一代TPU v4 Pod上芯片数量的两倍多。

对于硅谷大厂来说，定制化芯片是一个普遍的现象。在几个月前微软就宣布针对其Azure云基础设施的定制CPU芯片，包括Azure Cobalt CPU和Maia 100 AI加速器。其中Azure Cobalt CPU是基于Arm Neoverse CSS设计构建，有128个计算核心。Maia则采用台积电(TSMC)5纳米工艺制造，拥有1050亿个晶体管。

而知名云厂商亚马逊也在其AWS平台上使用定制的CPU，其Graviton处理器，早在六年前就已经发布了，它基于Arm的定制的。根据有关信息，Graviton架构Cpu目前已经在AWS基础部署中占了50%。

和微软和亚马逊一样，谷歌通过推出子定制的计算硬件来减少对英特尔和英伟达的依赖，并且还可以通过定制芯片于这些传统硬件厂商直接竞争，以问鼎后AI时代人工智能和云负载的霸主地位。

对于国产厂商，现在就算财大气粗，但是美国已经限制咱们采购英伟达先进的计算芯片，与其看着A100“望卡流”，倒不如破釜沉舟，最需要的自主设计研究和采用国产架构的硬件计算架构，虽然可能暂时可能不及英伟达，但是弯道超车也不是没有可能！