Google最新一代自研人工智能基礎(chǔ)設(shè)施正在吸引越來(lái)越多外部客戶關(guān)注，該公司據(jù)悉已經(jīng)開(kāi)發(fā)出兩款全新第八代張量處理單元（TPU），分別面向大模型訓(xùn)練和大規(guī)模推理兩大場(chǎng)景。 新一代產(chǎn)品中，TPUv8ax“Sunfish”主要用于訓(xùn)練如 Gemini 等大型模型，而 TPUv8x“Zebrafish”則針對(duì)云端大規(guī)模模型推理進(jìn)行優(yōu)化，形成一套分工明確的內(nèi)部加速平臺(tái)。

在面向訓(xùn)練的 TPUv8ax 項(xiàng)目上，Google繼續(xù)與博通合作，由博通定制設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)從芯片到封裝的一體化方案，包括核心邏輯、電源與內(nèi)存子系統(tǒng)以及配套硬件設(shè)計(jì)，為Google交付可直接部署于其大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的成品芯片。 通過(guò)這一模式，Google在保持高度定制化能力的同時(shí)，減少了自建完整芯片設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的投入，加快了新一代訓(xùn)練平臺(tái)的落地節(jié)奏。

面向推理的 TPUv8x“Zebrafish”則引入了聯(lián)發(fā)科作為合作方，不過(guò)角色更加聚焦在封裝與支撐芯片等環(huán)節(jié)。 報(bào)道稱，Google在該項(xiàng)目中直接向晶圓廠和內(nèi)存供應(yīng)商采購(gòu)晶圓與高帶寬內(nèi)存，由聯(lián)發(fā)科協(xié)助完成部分周邊芯片和封裝設(shè)計(jì)，以彌補(bǔ)Google在封裝工藝與相關(guān)支撐芯片設(shè)計(jì)上的經(jīng)驗(yàn)短板，同時(shí)將核心架構(gòu)設(shè)計(jì)更多掌握在內(nèi)部團(tuán)隊(duì)手中，從而在自研與外協(xié)之間取得平衡。

目前 TPUv8 系列的具體性能參數(shù)和內(nèi)存容量尚未公開(kāi)，但業(yè)內(nèi)普遍預(yù)期，其性能將較前一代 TPUv7“Ironwood”實(shí)現(xiàn)新一輪躍升。 作為對(duì)比，TPUv7 在 FP8 精度下提供約 4614 TFLOPS 計(jì)算性能，并配備 192 GB HBM 內(nèi)存，在同代專用 AI 加速器中處于高位水準(zhǔn)，這也為新一代產(chǎn)品樹(shù)立了明確的提升基線。

隨著算力供給能力增強(qiáng)，Google云 TPU 已成為多家前沿 AI 公司的主要基礎(chǔ)設(shè)施之一。 Ilya Sutskever 創(chuàng)立的初創(chuàng)公司 Safe Superintelligence Inc.（SSI）被曝已與Google云合作，采用 TPUv7 作為其下一代模型的訓(xùn)練平臺(tái)；與此同時(shí)，Anthropic 也在近期擴(kuò)大了對(duì)Google云 TPUv7 的使用范圍，使部分 Claude 模型推理任務(wù)轉(zhuǎn)移到“Ironwood”集群上執(zhí)行。

外部需求的快速增長(zhǎng)，使得Google內(nèi)部評(píng)估認(rèn)為，未來(lái)將向客戶提供數(shù)量以百萬(wàn)計(jì)的 TPU 節(jié)點(diǎn)，這些設(shè)備被設(shè)計(jì)用于大規(guī)模橫向擴(kuò)展，兼顧訓(xùn)練與推理性能以及總體擁有成本。 報(bào)道指出，Google最新一代 Gemini 3 模型已經(jīng)完全在 TPU 平臺(tái)上完成訓(xùn)練，并且僅部署在 TPU 集群上提供服務(wù)，不再依賴英偉達(dá)或 AMD 的 GPU 加速器，這也被視為Google在自研 AI 基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略上的一個(gè)重要里程碑。