谷歌一年推四款TPU：第八代新变体亮相，英伟达GPU迎挑战

11月10日消息，谷歌正以空前的产品节奏，对英伟达在AI芯片市场的主导地位发起一轮系统性挑战。

当地时间11月9日，谷歌推出第八代TPU的两款新变体：TPU 8tx和TPU 8i Max，前者面向机密AI计算，后者面向超大长上下文推理场景。

TPU属于谷歌自研的AI专用芯片系列，承担AI模型的训练和推理任务，与英伟达GPU形成竞争关系。

过去谷歌芯片部门大致每两年才推出一代TPU，今年则是头一回在一年之内连发四款。

今年4月的Google Cloud Next大会上，谷歌已经亮出两款第八代TPU——面向大模型训练的TPU 8t，以及针对实时推理优化的TPU 8i。

一年四款TPU 谷歌押注“专用化”算力

这两款新品并非全新的硅设计，而是在TPU 8t和TPU 8i基础上重新配置、衍生而来，核心思路是围绕AI智能体时代日益分化的算力需求做“专用化”切割。

谷歌首席技术官Amin Vahdat说得颇为直白：“这确实遵循了谷歌的核心理念，即未来在于专用化，而专用化带来的优势依然十分显著。”

具体而言，TPU 8tx主打硬件级机密计算，是谷歌首款支持硬件强制机密计算的云端TPU。它的关键价值在于让敏感数据和模型权重在计算过程中保持加密，避免解密后的明文暴露在内存中，主要瞄准政府机构、金融机构和受监管行业客户。

据悉，该芯片将搭配AMD第五代EPYC处理器作为主机配套基础设施，这也是谷歌与AMD合作的一部分。

TPU 8i Max 瞄准的则是大模型推理时的“内存墙”难题。它把两颗芯片封装在一起，算力、内存容量和 HBM 带宽都达到 TPU 8i 的两倍，可支撑百万 Token 级别的超大上下文窗口；药物研发、数学推理、编程这类需要在单次请求里吞吐海量信息的任务，正是它的用武之地。

谷歌官方数据显示，年初发布的TPU 8t和TPU 8i相较上一代TPU，训练性能提升最高达2.7倍，推理性价比提升80%。

谷歌TPU商业化提速 英伟达受挑战？

谷歌 TPU 的商业化节奏在加快。十多年前，TPU 还是谷歌联手博通为自家负载定制的“自用工具”，现在它已经一步步走到对外销售、进驻外部数据中心。

今年 4 月，谷歌第一次宣布直接向部分客户售卖 TPU 系统。到了第三季度财报，TPU 销售已被列为云业务收入的重要增长来源之一。

谷歌高级副总裁兼首席技术官 Amin Vahdat 的说法是，TPU 已经是一项快速增长的业务，客户接近 100 家，涵盖前沿 AI 实验室、交易公司、零售商和大学等。

根据公开报道，苹果、Meta、甲骨文均是谷歌的客户，OpenAI也有采购谷歌TPU的计划。

有业内人士认为，英伟达在 AI 算力市场上依旧占据重要位置，但谷歌正借助更多产品和更多销售渠道去拓宽市场空间，向英伟达发起挑战。

可要想跟英伟达掰手腕，光有硬件性能并不够。英伟达最难撼动的壁垒还是 CUDA 软件生态——大批 AI 开发者长期把 CUDA 当作默认编程模型，迁移成本不能小看。

再说训练市场，英伟达的地位尤其牢固。Jump Trading 首席技术官直言，公司的训练工作眼下仍以英伟达芯片为主；TPU 的吸引力，更多集中在那些特定任务上表现相当、能效更高、有助于压成本的场景。

一年内发布四款TPU，谷歌用场景化、专用化的TPU矩阵，在机密推理、长上下文、大规模训练等细分战场上与英伟达逐个争夺份额。

有业内人士指出，一年推出四款 TPU，说明谷歌的产品定义能力和迭代速度都过硬；但要把这种速度变成持续的市场份额，还得看软件生态成熟到什么程度、供应能力能否跟上，以及客户在真实工作负载里对“专用化”价值投不投票。