Google 推出新款 Tensor 晶片以推動 AI 熱潮，劍指 Nvidia

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簡要說明 - Google 推出了第八代 Tensor Processing Units，包含兩種架構：用於訓練的 TPU 8t 與用於推論的 TPU 8i。 - TPU 8t 的每個 pod 運算效能較前代提升近 3 倍，規模可擴展至 121 ExaFlops。 - TPU 8i 具備 3 倍大的晶片內記憶體，以應對 AI agents 的迭代需求。 Google 於週三在拉斯維加斯舉行的 Cloud Next 2026 大會上發表了兩款 AI 處理器，這是該公司第八代客製化晶片，旨在挑戰 Nvidia 在 AI 晶片領域的統治地位。專注於訓練的 TPU 8t 與前代產品相比，每個 pod 的運算效能提升了近 3 倍，單一 superpod 可擴展至 9,600 顆晶片，並提供 121 ExaFlops 的運算能力。根據 Google 的說法，該架構還提供了 2.8 倍的性價比提升。 TPU 8i 則採取了不同的策略，針對推論工作負載進行優化，其晶片內 SRAM 比前代多出 3 倍，配備 384 MB 的晶片內 SRAM 以及 288 GB 的高頻寬記憶體。該公司聲稱，此晶片每美元效能提升高達 80%，每瓦效能則提升了 2 倍。技術文件顯示，兩款晶片皆採用 Google 新的 Boardfly 架構，透過縮短網路直徑，使通訊密集型工作負載的延遲降低了高達 50%。此次硬體發布緊接在 Google 本月初與 Anthropic 擴大合作之後，該合作將為這家 AI 新創公司提供數個 gigawatts 的次世代 TPU 產能。此交易凸顯了 Google 如何利用其客製化晶片，在競爭日益激烈的基礎設施市場中，吸引尋求 Nvidia GPU 替代方案的大型 AI 公司。 Google CEO Sundar Pichai 將這些晶片定位為專為 AI agents 所設計，並表示它們能提供大規模吞吐量與低延遲，以符合成本效益地同時運行數百萬個 agents。該公司已獲得 Citadel Securities 的採用，這家金融服務公司選擇使用 TPUs 來驅動其 AI 工作負載。雙晶片策略反映了現代 AI 系統截然不同的運算需求：用於訓練前沿模型的超大規模平行處理，以及用於將這些模型部署為互動式 agents 時所需的快速、記憶體密集型運算。 Pichai 週三表示，Google 今年預計將投入高達 1,850 億美元來推動「agentic era」的 AI 基礎設施，目前該公司已有近 75% 的新程式碼是在工程師的監督下由 AI 生成。

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發佈：2026-04-23 12:41:03

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