更重要的是，谷歌將這款芯片與其機器學習開源軟件TenserFlow融合，開發者幾乎無需修改，就可以將TenserFlow框架下開發的代碼在TPU上運行。但谷歌并不對外銷售TPU，所以沒有成為另一家芯片廠商，而是選擇通過自身云服務對外提供算力的方式銷售。
云競爭中，谷歌不占優勢
DeepMind在游戲方面的研究并沒有直接對應商業的前景，但是它一些其他研究成果開始逐步為谷歌所使用。2016年10月，谷歌宣布在智能助手里使用了DeepMind的模型WaveNet，使得機器的發音更接近于真人。
據了解，谷歌系的高層已經開始接受DeepMind研發。Oriol Vinyals參與了AlphaStar的項目，而他此前是谷歌大腦的團隊成員。
2016年，“Google Cloud”開始啟用。從這時開始，谷歌將云計算、人工智能和機器學習融合成為一體，起名為“Cloud AI & ML”。在Diane Greene的計劃圖中，谷歌的所有技術都應該為云計算服務。
與搜索引擎和人工智能技術大幅領先業界不同，谷歌在云計算市場一直處于尷尬的境地。長期掌握全球90%搜索引擎市場份額的谷歌，在 亞馬遜 進入云計算市場兩年后的2008年，才上線云計算業務。
不到三年，谷歌母公司Alphabet旗下獨立團隊DeepMind再度出手，其開發的人工智能系統AlphaStar于北京時間1月25日凌晨在《星際爭霸2》中打敗了職業電競選手。
憑借數據分析處理能力，云計算服務商就可以推動更多存儲、計算等服務的售賣，甚至是增值應用的銷售。但這一次，Diane Greene碰壁了。
事實上，Diane Greene任職期間，谷歌贏得了包括 蘋果 、Paypal等大公司的公有云訂單，而這些成績并不為外人所熟知。谷歌也在為那些尋求第二供應商的企業提供服務，這包括亞馬遜的客戶 Salesforce 和紐約時報。
與此同時，亞馬遜雖然并未直言智能云，但2018年底，這家公司推出了自研的云服務器芯片，以及用于云端人工智能推理芯片。不過，這款芯片要在2019年底才能上市，而且是通過云業務的模式提供。
5分36秒，人類認輸。
從AlphaGo到AlphaStar，人工智能技術本身不斷提升，這也將給谷歌打開新的業務機會。第三方機構Forrester分析師戴鯤表示，憑借簡化云原生應用開發與運維過程，致力于開源技術生態，以及人工智能和機器學習的能力等優勢，谷歌云仍存在機會。
