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

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简讯 - Google 推出了第八代 Tensor Processing Units，包含两种架构：用于训练的 TPU 8t 和用于推理的 TPU 8i。 - TPU 8t 的单 pod 计算性能较前代提升近 3 倍，扩展后可达 121 ExaFlops。 - TPU 8i 具备 3 倍的片上内存，以应对 AI agents 的迭代需求。 Google 周三在拉斯维加斯举行的 Cloud Next 2026 大会上发布了两款 AI 处理器，标志着该公司旨在挑战 Nvidia AI 芯片主导地位的第八代定制芯片问世。专注于训练的 TPU 8t 与前代产品相比，单 pod 计算性能提升了近 3 倍，单个 superpod 可扩展至 9,600 颗芯片，提供 121 ExaFlops 的计算能力。据 Google 称，该架构的性价比也提升了 2.8 倍。 TPU 8i 则采取了不同的策略，针对推理工作负载进行了优化，其片上 SRAM 比前代产品多出 3 倍——配备 384 MB 片上 SRAM 以及 288 GB 高带宽内存。该公司声称，该芯片每美元性能提升高达 80%，每瓦性能提升 2 倍。技术文档显示，两款芯片均采用了 Google 新的 Boardfly 架构，通过减小网络直径，使通信密集型工作负载的延迟降低了高达 50%。此次硬件发布紧随 Google 本月初与 Anthropic 扩大的合作伙伴关系之后，该合作将为这家 AI 初创公司提供数吉瓦（gigawatts）的下一代 TPU 容量。这笔交易凸显了 Google 如何利用其定制芯片来吸引那些在竞争日益激烈的基建市场中寻求 Nvidia GPU 替代方案的大型 AI 公司。 Google CEO Sundar Pichai 将这些芯片定位为专为 AI agents 设计，称它们提供了以经济高效的方式同时运行数百万个 agents 所需的巨大吞吐量和低延迟。该公司已获得 Citadel Securities 的采用，这家金融服务公司选择使用 TPUs 来驱动其 AI 工作负载。这种双芯片策略反映了现代 AI 系统日益分化的计算需求：用于训练前沿模型的超大规模并行处理，与用于将这些模型部署为交互式 agents 的快速、内存密集型操作。 Pichai 周三表示，Google 仅今年一年就计划投入高达 1850 亿美元用于支持“agentic era”的 AI 基础设施，目前该公司在工程师的监督下，已有近 75% 的新代码由 AI 生成。

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发布：2026-04-23 12:41:03

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