《華爾街日報》日前指出，Google 正加速推動自研 TPU（Tensor Processing Unit）商業化，試圖從 AI 晶片市場中搶下更大份額。Google 不僅透過雲端平台開放 TPU 給外部客戶使用，近期更計畫直接向客戶銷售晶片，正面挑戰輝達在 AI GPU 市場的主導地位。
不過，這場競爭不只發生在晶片效能與資料中心規模上，也牽涉到一個矽谷業界私下流傳的新詞：「Jensen Jail」。報導指出，一些新興雲端業者擔心，若改買其他供應商的晶片，可能會影響未來取得輝達 GPU 配額，這種狀態被創投業者稱為「Jensen Jail」。
「Jensen Jail」可以理解為一種由供應鏈配額與客戶依賴形成的市場壓力。
Bessemer Venture Partners 合夥人 Adam Fisher 表示，一些 Nvidia neo-cloud 業者擔心，如果不持續購買輝達完整硬體堆疊，可能會失去輝達晶片分配。他形容，並非所有 Nvidia neo-cloud 都會這樣說，有些會表示輝達給了他們所需資源；但也有業者其實很想嘗試其他供應商，卻因為供給壓力與配額風險而難以轉向。
換句話說，「Jensen Jail」不是法律意義上的監禁，而是 AI 算力市場供不應求下形成的商業困境：客戶想要多元化晶片來源，但又怕一旦轉向競爭對手，就可能被輝達降低供貨優先順序。
這也反映輝達在 AI 晶片市場的特殊地位。報導指出，輝達 AI 晶片市占率估計超過 90%，其 GPU、網路互連硬體與 CUDA 程式庫，已成為 AI 實驗室與大型企業訓練、部署模型時最熟悉也最依賴的基礎設施。
Google 挑戰輝達的策略，並不只是推出更強 TPU，而是開始複製輝達過去刺激需求的商業模式。
報導指出，在紐約州西部、安大略湖畔附近，一座名為 Lake Mariner 的 AI 資料中心叢集正在成為 Google 策略的展示案例。該專案由 TeraWulf 與 Google 支持的雲端供應商 FluidStack 共同開發。Google 為該專案提供 32 億美元財務擔保，開發商將把由數千顆 Google TPU 提供的算力租給 AI 公司 Anthropic。
這套打法與輝達過去推動 AI 晶片需求的方式類似：透過財務擔保幫助資料中心以更低成本舉債，並透過投資、租賃、晶片採購形成某種「循環融資」。也就是說，晶片公司投出的部分資金，最終可能又以購買晶片或租用算力的形式回流。
TeraWulf 共同創辦人兼技術長 Nazar Khan 表示，這些資本雄厚的公司都相信，算力市場會具有巨大價值，因此沒有人想被排除在遊戲之外。
AI 晶片競爭背後，也有大型 AI 模型公司之間的陣營關係。
輝達與 OpenAI 關係密切，且輝達也是 OpenAI 的重要投資者之一；Google 則與 Anthropic 建立相似關係，同時又擁有自家前沿模型 Gemini。報導指出，Google 在 Lake Mariner 專案中提供財務擔保，而該資料中心算力將租給 Anthropic，凸顯 Anthropic 是 Google TPU 外部商業化的重要客戶。
黃仁勳過去曾公開淡化 Google TPU 對輝達的威脅。今年 4 月，他在 Dwarkesh Patel Podcast 上表示，輝達相較 Google 與其他 ASIC 晶片製造商仍有巨大領先，並稱 Anthropic 是 Google TPU 唯一重要的外部客戶。
黃仁勳當時表示，輝達的市場觸及範圍遠大於任何 TPU 或 ASIC 可能達到的程度，並質疑 Google TPU 的成本優勢是否能被證明。
Google 的 TPU 原本主要供內部使用，用於搜尋、AI 模型與自家產品。TPU 的起點可以追溯至 2013 年，當時 Google 科學家 Jeff Dean 思考語音辨識模型若服務 1 億名使用者，將需要大幅增加 Google 的電腦數量，因此得出結論：Google 需要打造專門硬體。
隨著 AI 晶片需求爆發，Google 開始透過 Google Cloud 將 TPU 開放給外部公司使用，也推動雲端業務快速成長。
而現在，競爭進一步升級。報導指出，Google 今年 5 月宣布計畫直接向客戶銷售 TPU，並推出首款針對 inference，也就是 AI 查詢與推論工作負載客製化的 TPU。這代表 Google 不再只是把 TPU 放在雲端中出租，而是進一步嘗試成為 AI 晶片供應商。
Google Cloud AI 與運算基礎設施副總裁 Mark Lohmeyer 表示，這款針對推論優化的晶片，加上 Google 在跨系統運作上的改進，已讓更多過去不一定會考慮 TPU 的客戶開始感興趣。
例如 Citadel Securities 近期開始使用 TPU 處理部分研究軟體工作負載。該公司技術長 Josh Woods 表示，與原本方案相比，TPU 可讓關鍵工作負載成本降低 30%，速度最高提升 4 倍。
Google 近期更與 Blackstone 達成 50 億美元交易，計畫成立一家新的雲端服務公司，直接與 CoreWeave、Nebius 等輝達支持的雲端供應商競爭。CoreWeave 與 Nebius 的特色，是使用輝達硬體堆疊，並成為 AI 算力熱潮中的代表性 neo-cloud 業者。
這筆交易被視為 Google 至今最直接的挑戰之一。產業人士指出，Blackstone 與輝達、CoreWeave 都有密切關係，若在一年前，類似交易可能難以想像，因為許多公司仍擔心激怒黃仁勳。
但 AI 算力短缺改變了談判力量。Bernstein 科技分析師 Stacy Rasgon 表示，相較幾年前，Google 現在明顯更積極、更機會主義地將既有資產商業化；但幾年前市場機會還不存在，今天市場上最常聽到的聲音則是「沒有人有足夠算力」。
在眾多輝達挑戰者中，Google 的特殊之處在於財務火力。
報導指出，Google 近期表示計畫募資 850 億美元，主要用於支應 AI 基礎設施需求。相較 AMD、Broadcom、Cerebras 等競爭者，Google 不僅有晶片設計能力，也有雲端平台、AI 模型、資料中心需求與資產負債表能力，可以用財務擔保與基礎建設投資拉攏客戶。
除了 Lake Mariner，Google 還支持 Anthropic 另一項位於路易斯安那州 Baton Rouge 附近、名為 River Bend 的 70 億美元專案。此外，在德州 Colorado City，Google 也為一項 AI 算力租賃提供 14 億美元財務擔保。
TeraWulf 的 Nazar Khan 表示，任何名字不是 Nvidia 的公司，若想打進這個市場，大概都必須動用更多資產負債表資源。
Google TPU 策略轉向，也與內部領導層調整有關。
報導指出，Amin Vahdat 去年 12 月升任 Google AI 基礎設施建設的首席技術官，職責擴大至晶片設計、供應與部署。他目前向 Google Cloud 負責人 Thomas Kurian 與 Alphabet 執行長 Sundar Pichai 匯報。
與 Vahdat 共事過的人形容，他對卓越有高度要求，且具有安靜但強烈的競爭心。Google 早在 2021 年便從 Intel 以色列團隊延攬資深人才 Uri Frank，負責 Google 晶片業務。現任與前任員工表示，Google 約兩年前開始更聚焦 TPU 的商業潛力，尤其加大對推論能力的投資。
報導指出，自 Vahdat 升任以來，Google AI 基礎設施團隊運作節奏更加急迫。一名現任員工表示，Vahdat 高度專注於提升晶片效能，經常要求工程師在各項功能上持續改善 10%，這在工程上是相當困難的幅度。
不過，Vahdat 受訪時表示，他並未特別聚焦與輝達或任何競爭者對抗。他強調，輝達既是競爭對手，也是重要合作夥伴，因為 Google 資料中心同樣使用輝達 GPU。他表示，自己的重點只是為 Google 與客戶打造更好的產品，這不是零和遊戲，因為市場需求非常龐大。
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