谷歌一年推四款TPU：第八代新增8tx与8i Max，向英伟达发起挑战

11月10日消息，谷歌正以从未有过的产品节奏，对英伟达在AI芯片市场的主导地位展开一轮系统性挑战。

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模型的训练与推理任务，与英伟达GPU构成竞争关系。

过去，谷歌芯片部门大体上每两年推出一代TPU；今年则是其第一次在一年之内拿出四款TPU。

今年4月的Google Cloud Next大会上，谷歌已经发布过两款第八代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智能体时代越来越分化的算力需求做“专用化”切割。

谷歌首席技术官Amin Vahdat说得相当直白：“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：敏感数据和模型权重在计算过程中也保持加密状态，解密后的明文不会暴露在内存中。目标客户主要是政府机构、金融机构和受监管行业。

据悉，该芯片将搭配

TPU 8i Max则直接对准大模型推理中的“内存墙”。它采用双芯片封装架构，计算能力、内存容量和HBM带宽都提升到TPU 8i的两倍，支持百万Token级别的超大上下文窗口，适合药物研发、数学推理、编程等需要在单次请求中处理海量信息的任务。

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

谷歌TPU商业化提速

谷歌TPU的商业化正在加快。TPU最初只是谷歌为内部负载定制的“自用工具”，十多年前与博通共同开发，如今已逐步走向对外销售和外部数据中心部署。

谷歌对部分客户直接售卖TPU系统，这事最早是今年4月对外公布的。到了第三季度财报，TPU销售对云业务收入的拉动已经看得比较清楚，成了增长的重要来源之一。

谷歌高级副总裁兼首席技术官Amin Vahdat的说法是，TPU眼下是一项增长很快的业务，客户数量接近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，

在业内人士看来，英伟达在AI算力市场上的分量依然不轻。但谷歌正在铺开更多产品、拓宽销售渠道，想从英伟达手里争出更大的市场空间。

不过，要与英伟达竞争，光靠硬件性能还不够。英伟达最坚固的壁垒仍然是CUDA软件生态，大量AI开发者长期把CUDA当作默认编程模型，迁移成本不容低估。

训练这一块，英伟达的位置尤其难被撼动。Jump Trading首席技术官直言，公司的训练任务现在还是主要跑在英伟达芯片上；TPU更吸引人的地方，是在某些特定任务上表现不相上下，同时能效更高，有助于把成本压下来。

一年发布四款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。

业内人士认为，一年推出四款TPU，说明谷歌的产品定义能力和迭代节奏都拿得出手。不过要把这种节奏变成能稳住的份额，还得看软件生态是否够成熟、供应能不能跟得上，以及客户在真实工作负载里对“专用化”价值投不投票。