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谷歌Gemini的幕后核心人物是DeepMind联合创始人兼CEO戴米斯·哈萨比斯，Gemini模型最大的外部算力供应商为谷歌自家的云计算部门Google Cloud，但其关键芯片供应商包括谷歌设计的TPU（张量处理单元）以及来自英伟达的GPU，谷歌母公司Alphabet整体为Gemini项目提供了庞大的资金和研发资源支持。
你有没有想过，我们现在用的这些厉害的AI工具，比如能聊天、能写文章、能画图的，它们背后到底是怎么跑起来的？就像一个超级聪明的机器人，它的大脑里得有个非常强大的“引擎”才能工作，这个“引擎”就是服务器，里面装满了专门用来做AI计算的芯片，谷歌的Gemini，这个同样很厉害的AI，它的“引擎”是从哪儿来的呢？谁是给它提供这些关键零件的最大的那个供应商？我们就来聊一聊这件事。
我们要明白一个最基本的事，谷歌Gemini，它不是一个简单的手机App，它是一个非常庞大、非常复杂的系统，为了让Gemini能快速回答你的问题，或者帮你生成一张图片，谷歌需要在一个数据中心里，摆放成千上万台电脑，这些电脑不是我们家里用的那种，它们是专门用来做AI计算的服务器，这些服务器里最核心的部分，就是一种叫GPU（图形处理器）或者TPU（张量处理单元）的芯片，你可以把GPU想象成是专门做“数学题”的超级高手，而AI的训练和运行，本质上就是在做海量的、非常复杂的数学题。
谁在造这个“数学题高手”呢？对，就是NVIDIA（英伟达），在很长一段时间里，英伟达几乎就是AI芯片的代名词，他们的性能非常好，所以几乎所有做AI的公司，包括微软、OpenAI，都在大量购买英伟达的芯片，谷歌的情况有点特别，谷歌也买英伟达的芯片，这一点没错，它还有一个自己的“秘密武器”,那就是它自己设计的TPU。
你可能会问，那谷歌Gemini最大的供应商到底是谷歌自己（的TPU）,还是英伟达呢？
这个问题其实没有特别简单的“是”或“不是”的答案，我们可以把它理解为两个层面，在“现实”的物理世界里，英伟达毫无疑问是谷歌最大的外部芯片供应商，谷歌从英伟达那里买了非常非常多的芯片，这个数量是其他任何一家公司都比不了的，如果没有英伟达，谷歌就算有自己的TPU，它的Gemini也很难在这么短的时间内变得这么强大，因为英伟达的芯片可以直接拿来用,而且性能很强劲。
在谷歌自己的“蓝图”里，它的TPU（也就是谷歌自己设计的芯片）正在变得越来越重要，谷歌从一开始就在自研AI芯片，目的就是不想只依赖英伟达这一家公司，因为只依赖一家供应商，风险太大了，万一英伟达涨价了怎么办？万一英伟达的产品供应不上怎么办？谷歌自己有自己的芯片，就可以有更多的选择，可以更好地控制成本和性能,也能根据自己的需求做一些定制化的设计。
一个比较贴近实际的看法是：到今天为止，英伟达依然是谷歌Gemini背后最大的、最重要的外部芯片供应商，谷歌自己正在努力让自己（的TPU）变成那个“最大的供应商”，这不是一个已经固定的结果，而是一个正在发生的、动态变化的过程。
对于像我们这样的小白用户来说,知道这件事有什么用呢？
第一，它能帮你理解AI服务的成本，为什么有些AI工具要收费？为什么有些功能只能给会员用？很大一部分原因就是这些芯片太贵了，不管是英伟达的芯片，还是谷歌自己研发的TPU，造价都非常高昂，运行它们消耗的电费也是一个天文数字，一个AI公司，最大的开销往往不是程序员，而是这些硬件和电费，当你看到一些服务需要你购买会员或者充值的时候，你可以理解，这背后是实实在在的“硬成本”。
第二，它能帮你判断一个AI公司的实力，如果一个公司只能依赖别人买的现成芯片，那它的发展就会被别人卡脖子，而像谷歌、微软、亚马逊这些巨头，他们都在花大力气自己研发AI芯片，这说明他们不是只做一锤子买卖，而是想把这个事情做长远，自研芯片，就像给自己修一条专属的高速公路，虽然修路的时候很费钱，但是一旦修好，跑起来就会比别人更快、更稳，这也能解释，为什么一些顶级的AI模型,会更倾向于优先在自己的芯片上运行。
第三，它会影响你使用的AI工具的稳定性，假如全球的芯片供应出了点问题，比如英伟达的工厂因为某种原因减产了，那些完全依赖英伟达芯片的AI公司，可能就会面临服务变慢甚至暂时用不了的困境，而谷歌因为有自己的TPU，它的抗风险能力就会更强一些，这就是我们经常说的“不要把鸡蛋放在一个篮子里”的道理。
我们来做一个总结，谷歌Gemini最大的供应商，目前来看，英伟达是外部的“大哥”，而谷歌自己的TPU是内部的“明星”，英伟达帮Gemini快速搭建了今天的基础,而谷歌的TPU则是为了未来的独立和强大。
对于我们这些普通用户来说，了解这些信息，最直接的好处就是能让我们在使用AI工具时，心里更有数，你知道为什么它有时候快，有时候慢，你知道它背后那些看不见的“大铁柜”（服务器）和“特殊芯片”（GPU/TPU）在如何努力地工作，你也知道，一家公司能自己造芯片，往往意味着它更有实力,也更值得长期信赖。
AI的世界很复杂，但我们可以像剥洋葱一样，一层一层去了解，先从最基础的硬件供应商开始，慢慢你就会发现，那些看起来很神奇的功能，背后其实都是很纯粹的逻辑和巨大的投入，希望这篇文章能帮你对谷歌Gemini，以及整个AI世界的“幕后”工作,多一点点了解。
我们不用去记住那些复杂的芯片型号，也不用去弄懂他们利润的计算方式，我们只需要知道，每当我们向Gemini、ChatGPT或者任何AI工具问出一个问题，它的背后都是一个庞大、昂贵且充满赛跑的世界，而你,正站在这个世界的入口处。
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