谷歌一年连发四款TPU：第八代新增8tx与8i Max，英伟达地位受挑战

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

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模型的训练与推理任务，与英伟达GPU形成竞争关系。

过去谷歌芯片部门大约每两年推出一代TPU，而今年是它首次在一年之内推出四款TPU。

今年4月的Google Cloud Next大会上，谷歌已经发布两款第八代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

这两款新品并不是全新的硅设计，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状态，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。

面向大模型推理的“内存墙”，TPU 8i Max给出了自己的解法。这颗芯片走双芯片封装路线，算力、内存容量与HBM带宽都是TPU 8i的两倍，能撑起百万Token级别的超大上下文窗口，适合药物研发、数学推理、编程这类一次请求就要吞下海量信息的任务。

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？

从自用走向外卖，谷歌TPU的商业化节奏在加快。十多年前它还是谷歌拉着博通为内部负载定制的工具，如今已经一步步走到对外销售、部署进外部数据中心。

4月，谷歌第一次宣布把TPU系统直接卖给部分客户。到了第三季度财报，TPU销售已经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透露，TPU眼下是一项增长很快的业务，客户接近100家，前沿AI实验室、交易公司、零售商、大学都在其中。

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。

在业内人士看来，英伟达在AI算力市场上分量依旧很重，但谷歌正靠更多产品线和销售渠道去撬大市场空间，向英伟达发起挑战。

真要跟英伟达掰手腕，光有硬件性能显然不够。CUDA软件生态仍是英伟达最结实的一道墙，大批AI开发者早就把CUDA当成默认编程模型，迁移成本不能小看。

训练市场这块，英伟达的位置尤其牢。Jump Trading首席技术官直言，公司的训练工作目前还是主要跑在英伟达芯片上，TPU的吸引力更多集中在特定任务里表现不输、能效更高、有助于压成本的场景。

一年之内四款TPU落地，谷歌想用场景化、专用化的产品矩阵，在机密推理、长上下文、大规模训练这些细分战场上跟英伟达一处处抢份额。

业内人士认为，一年四款TPU说明谷歌的产品定义能力和迭代速度都拿得出手，但要把速度变成持续的市场份额，还得看软件生态成不成熟、供应能力跟不跟得上，以及客户在真实工作负载里对“专用化”价值投不投票。