Google、AIブームを牽引する新型TensorチップでNvidiaに対抗

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要約 - Googleは第8世代のTensor Processing Unitsを発表し、学習用のTPU 8tと推論用のTPU 8iという2つのアーキテクチャを導入した。 - TPU 8tは、ポッドあたりの計算性能が前世代比で約3倍に向上し、121 ExaFlopsまで拡張可能。 - TPU 8iは、AIエージェントの反復的な要求に対応するため、オンチップメモリを3倍に増強した。 Googleは水曜日、ラスベガスで開催されたCloud Next 2026カンファレンスにおいて、NvidiaのAIチップの優位性に挑むために設計された同社第8世代のカスタムシリコンとなる2つのAIプロセッサを発表した。学習に特化したTPU 8tは、前世代と比較してポッドあたりの計算性能が約3倍に向上しており、単一のスーパーポッドで9,600個のチップまで拡張し、121 ExaFlopsの計算能力を提供する。Googleによると、このアーキテクチャは価格性能比も2.8倍向上している。 TPU 8iは異なるアプローチを採用しており、推論ワークロードに最適化されている。前世代比で3倍となる384 MBのオンチップSRAMを搭載し、288 GBの広帯域メモリと組み合わせている。同社によると、このチップはドルあたりの性能が最大80%向上し、ワットあたりの性能も2倍に向上した。技術ドキュメントによると、両チップはGoogleの新しいBoardflyアーキテクチャを活用しており、ネットワーク径を縮小することで、通信集約型のワークロードにおいて最大50%のレイテンシ改善を実現している。今回のハードウェア発表は、今月初旬に行われたAnthropicとのパートナーシップ拡大に続くものであり、この提携により、同AIスタートアップに対して次世代TPUの容量を数ギガワット規模で提供することになる。この取引は、競争が激化するインフラ市場において、NvidiaのGPUに代わる選択肢を求める主要なAI企業を惹きつけるために、Googleがいかに自社のカスタムシリコンを活用しているかを浮き彫りにしている。 Google CEOのSundar Pichaiは、これらのチップをAIエージェント専用に構築されたものと位置づけ、数百万のエージェントをコスト効率よく同時に実行するために必要な膨大なスループットと低レイテンシを実現すると述べた。同社はすでにCitadel Securitiesからの採用を確保しており、同金融サービス企業はAIワークロードの実行基盤としてTPUを選択している。このデュアルチップ戦略は、現代のAIシステムにおける計算ニーズの二極化を反映している。つまり、フロンティアモデルの学習に必要な大規模並列処理と、それらのモデルを対話型エージェントとして展開するための高速かつメモリ集約的なオペレーションである。 Pichaiは水曜日、Googleが「エージェント時代」に向けたAIインフラを強化するために、今年だけで最大1,850億ドルを投資する見通しであることを明らかにした。同社ではすでに、エンジニアの監視下でAIを使用して新しいコードの約75%が生成されている。

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