谷歌一口气推出两款TPU，首度拆分训练与推理芯片，企业AI智能体全面铺开_老虎社区_美港股上老虎

谷歌一口气推出两款TPU，首度拆分训练与推理芯片，企业AI智能体全面铺开

华尔街见闻04-22

谷歌云发布两款第八代TPU芯片：8T主攻训练、8I面向推理场景，核心指向降低推理成本与支撑AI智能体规模化，预计于今年晚些时候上市供应；并推出Gemini企业级智能体平台，补齐记忆与协作短板，切入自动化入口。在推理需求爆发背景下，谷歌正以算力重构+应用层卡位，正面冲击英伟达与OpenAI主导格局。Alphabet旗下谷歌云在年度开发者大会上密集出牌，同步推出新一代自研芯片与企业级AI智能体工具，在...

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·04-22
在性能层面，TPU 8t的每瓦性能较上一代提升124%，TPU 8i则提升117%。与去年11月发布的第七代Ironwood TPU相比，TPU 8t在同等价格下性能提升2.8倍，TPU 8i的性能则提升80%。
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专为AI模型训练设计的TPU 8T，以及专为推理（inference）阶段优化的TPU 8i，预计于今年晚些时候上市供应。这是谷歌首次将训练与推理任务拆分至独立芯片，标志着其AI硬件战略的重大转向。与此同时，谷歌还推出了Gemini Enterprise Agent Platform等一系列AI智能体开发工具，直接瞄准企业自动化市场。
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2026大会上，发布了第八代张量处理器（TPU）的两款新品：专为AI模型训练设计的TPU 8T，以及专为推理（inference）阶段优化的TPU 8i，预计于今年晚些时候上市供应。这是谷歌首次将训练与推理任务拆分至独立芯片，标志着其AI硬件战略的重大转向。与此同时，谷歌还推出了Gemini Enterprise Agent Platform等一系列AI智能体开发工具，直接瞄准企业自动化市场。新芯片的发布正值AI推理需求急速扩张之际。谷歌云计算与AI基础设施副总裁Mark Lohmeyer表示：\"关键在于如何以最低的每笔交易成本实现最低的响应延迟。交易量正在大幅攀升，而每笔交易的成本必须大幅下降，才能实现规模化。\"两款新芯片将于今年晚些时候正式上线。训练与推理分离，芯片性能大幅跃升谷歌此次将第八代TPU拆分为两款独立产品，是对AI工作负载日益分化趋势的直接回应。谷歌高级副总裁兼AI与基础设施首席技术官Amin Vahdat在博客中写道：\"随着AI智能体的兴起，我们判断业界将受益于针对训练和推理各自需求专门优化的芯片。\"TPU 8t专为AI模型训练优化，号称能够\"将前沿模型开发周期从数月压缩至数周\"。在性能层面，TPU 8t的每瓦性能较上一代提升124%，TPU 8i则提升117%。与去年11月发布的第七代Ironwood TPU相比，TPU 8t在同等价格下性能提升2.8倍，TPU 8i的性能则提升80%。训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在博客中表示，这一架构旨在\"以具有成本效益的方式，提供同时运行数百万个智能体所需的大规模吞吐量和低延迟\"。片上存储的增加意味着芯片无需频繁从外部调取数据，对于需要多步骤推理的AI任务尤为关键。AI智能体平台全面铺开，直指OpenAI与Anthropic在软件层面，谷歌此次发布了一套完整的企业AI智能体工具链，正面迎战OpenAI和Anthropic在企业市场的布局。据彭博报道，多位初创公司创始人表示，硅谷工程师在AI编程工具的选择上通常在Anthropic的Claude Code与OpenAI的Codex之间切换，谷歌往往不在考虑之列——这一现状令谷歌高层深感忧虑。谷歌云CEO Thomas Kurian在博客中表示：\"这不是提供可拼凑在一起的单项服务，而是提供一个全面的创新基础骨架。\"新推出的Gemini Enterprise Agent Platform新增了Memory Bank和Memory Profile功能，帮助智能体记住与用户的历史交互，弥补早期AI工具的记忆短板；Agent Simulation功能则允许开发者在上线前对工具进行更充分的测试。谷歌还推出了协作平台Projects，整合来自Workspace、微软OneDrive及企业内部聊天工具的信息，为智能体提供必要的上下文支持。此外，谷歌还发布了面向普通员工的Gemini Enterprise应用，定位为\"每位员工的AI前台\"，用户无需编写任何代码即可创建智能体。TPU采用加速，英伟达合作并行推进尽管谷歌在自研芯片上持续加码，但其与英伟达的合作关系并未中断。Mark Lohmeyer表示，谷歌计划成为今年下半年英伟达新一代芯片设计的首批部署方之一，同时将继续为希望使用英伟达系统的客户提供相关服务。与此同时，谷歌TPU的商业采用正在提速。对冲基金Citadel 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AI部门合计价值约9000亿美元。值得注意的是，谷歌并未将新芯片的性能与英伟达产品直接对比。英伟达方面，其即将推出的新品线将整合其以200亿美元收购Groq所获得的技术，专门针对超低延迟推理场景。英伟达首席执行官黄仁勋此前表示，超过20%的AI工作负载可能最适合由此类芯片处理。Groq由一批前谷歌工程师于2016年创立。为进一步扩大TPU的可及性，谷歌还在测试将TPU部署至客户自有数据中心的方案，并推进与第三方软件工具的兼容性。不过，芯片供应瓶颈以及AI模型快速迭代与多年期芯片开发周期之间的错位，仍是谷歌扩大规模过程中需要应对的主要不确定因素。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"productRelease","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[{"id":556417623966352,"gmtCreate":1776872651212,"gmtModify":1776873133528,"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e27d4b46eee1454d2bd4f83bb56ab921","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"wearingBadges":[],"idStr":"3498680662745699","authorIdStr":"3498680662745699"},"htmlText":"在性能层面，TPU 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Lohmeyer表示：&#34;关键在于如何以最低的每笔交易成本实现最低的响应延迟。交易量正在大幅攀升，而每笔交易的成本必须大幅下降，才能实现规模化。&#34;两款新芯片将于今年晚些时候正式上线。</p><h2 id=\"id_274225308\" style=\"text-align: left;\">训练与推理分离，芯片性能大幅跃升</h2><p style=\"text-align: left;\">谷歌此次将第八代TPU拆分为两款独立产品，是对AI工作负载日益分化趋势的直接回应。</p><p style=\"text-align: left;\">谷歌高级副总裁兼AI与基础设施首席技术官Amin Vahdat在博客中写道：&#34;随着AI智能体的兴起，我们判断业界将受益于针对训练和推理各自需求专门优化的芯片。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>TPU 8t专为AI模型训练优化，号称能够&#34;将前沿模型开发周期从数月压缩至数周&#34;。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在性能层面，TPU 8t的每瓦性能较上一代提升124%，TPU 8i则提升117%。与去年11月发布的第七代Ironwood TPU相比，TPU 8t在同等价格下性能提升2.8倍，TPU 8i的性能则提升80%。</p><p style=\"text-align: left;\">训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。</strong>其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在博客中表示，这一架构旨在&#34;以具有成本效益的方式，提供同时运行数百万个智能体所需的大规模吞吐量和低延迟&#34;。片上存储的增加意味着芯片无需频繁从外部调取数据，对于需要多步骤推理的AI任务尤为关键。</p><h2 id=\"id_1590818984\" style=\"text-align: left;\">AI智能体平台全面铺开，直指OpenAI与Anthropic</h2><p style=\"text-align: left;\">在软件层面，谷歌此次发布了一套完整的企业AI智能体工具链，正面迎战OpenAI和Anthropic在企业市场的布局。</p><p style=\"text-align: left;\">据彭博报道，多位初创公司创始人表示，硅谷工程师在AI编程工具的选择上通常在Anthropic的Claude Code与OpenAI的Codex之间切换，谷歌往往不在考虑之列——这一现状令谷歌高层深感忧虑。</p><p style=\"text-align: left;\">谷歌云CEO Thomas Kurian在博客中表示：&#34;这不是提供可拼凑在一起的单项服务，而是提供一个全面的创新基础骨架。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">新推出的Gemini Enterprise Agent Platform新增了Memory Bank和Memory Profile功能，帮助智能体记住与用户的历史交互，弥补早期AI工具的记忆短板；Agent Simulation功能则允许开发者在上线前对工具进行更充分的测试。</p><p style=\"text-align: left;\">谷歌还推出了协作平台Projects，整合来自Workspace、微软OneDrive及企业内部聊天工具的信息，为智能体提供必要的上下文支持。此外，谷歌还发布了面向普通员工的Gemini Enterprise应用，定位为&#34;每位员工的AI前台&#34;，用户无需编写任何代码即可创建智能体。</p><h2 id=\"id_3343373074\" style=\"text-align: left;\">TPU采用加速，英伟达合作并行推进</h2><p style=\"text-align: left;\">尽管谷歌在自研芯片上持续加码，但其与英伟达的合作关系并未中断。</p><p style=\"text-align: left;\">Mark Lohmeyer表示，谷歌计划成为今年下半年英伟达新一代芯片设计的首批部署方之一，同时将继续为希望使用英伟达系统的客户提供相关服务。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时，谷歌TPU的商业采用正在提速。</p><p style=\"text-align: left;\">对冲基金Citadel Securities已基于谷歌TPU构建量化研究软件，美国能源部旗下全部17个国家实验室均在使用基于TPU构建的AI协作科学家软件。Meta已与谷歌签署一项多年期、数十亿美元的TPU使用协议，AI新贵Anthropic也已承诺使用数吉瓦级别的谷歌TPU算力。</p><p style=\"text-align: left;\">DA Davidson分析师去年9月估计，TPU业务与谷歌DeepMind AI部门合计价值约9000亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是，谷歌并未将新芯片的性能与英伟达产品直接对比。英伟达方面，其即将推出的新品线将整合其以200亿美元收购Groq所获得的技术，专门针对超低延迟推理场景。</p><p style=\"text-align: left;\">英伟达首席执行官黄仁勋此前表示，超过20%的AI工作负载可能最适合由此类芯片处理。Groq由一批前谷歌工程师于2016年创立。</p><p style=\"text-align: left;\">为进一步扩大TPU的可及性，谷歌还在测试将TPU部署至客户自有数据中心的方案，并推进与第三方软件工具的兼容性。不过，芯片供应瓶颈以及AI模型快速迭代与多年期芯片开发周期之间的错位，仍是谷歌扩大规模过程中需要应对的主要不确定因素。</p></body></html>","source":"lsy1762389672944","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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8t的每瓦性能较上一代提升124%，TPU 8i则提升117%。与去年11月发布的第七代Ironwood TPU相比，TPU 8t在同等价格下性能提升2.8倍，TPU 8i的性能则提升80%。训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在博客中表示，这一架构旨在\"以具有成本效益的方式，提供同时运行数百万个智能体所需的大规模吞吐量和低延迟\"。片上存储的增加意味着芯片无需频繁从外部调取数据，对于需要多步骤推理的AI任务尤为关键。AI智能体平台全面铺开，直指OpenAI与Anthropic在软件层面，谷歌此次发布了一套完整的企业AI智能体工具链，正面迎战OpenAI和Anthropic在企业市场的布局。据彭博报道，多位初创公司创始人表示，硅谷工程师在AI编程工具的选择上通常在Anthropic的Claude Code与OpenAI的Codex之间切换，谷歌往往不在考虑之列——这一现状令谷歌高层深感忧虑。谷歌云CEO Thomas Kurian在博客中表示：\"这不是提供可拼凑在一起的单项服务，而是提供一个全面的创新基础骨架。\"新推出的Gemini Enterprise Agent Platform新增了Memory Bank和Memory Profile功能，帮助智能体记住与用户的历史交互，弥补早期AI工具的记忆短板；Agent Simulation功能则允许开发者在上线前对工具进行更充分的测试。谷歌还推出了协作平台Projects，整合来自Workspace、微软OneDrive及企业内部聊天工具的信息，为智能体提供必要的上下文支持。此外，谷歌还发布了面向普通员工的Gemini Enterprise应用，定位为\"每位员工的AI前台\"，用户无需编写任何代码即可创建智能体。TPU采用加速，英伟达合作并行推进尽管谷歌在自研芯片上持续加码，但其与英伟达的合作关系并未中断。Mark Lohmeyer表示，谷歌计划成为今年下半年英伟达新一代芯片设计的首批部署方之一，同时将继续为希望使用英伟达系统的客户提供相关服务。与此同时，谷歌TPU的商业采用正在提速。对冲基金Citadel Securities已基于谷歌TPU构建量化研究软件，美国能源部旗下全部17个国家实验室均在使用基于TPU构建的AI协作科学家软件。Meta已与谷歌签署一项多年期、数十亿美元的TPU使用协议，AI新贵Anthropic也已承诺使用数吉瓦级别的谷歌TPU算力。DA Davidson分析师去年9月估计，TPU业务与谷歌DeepMind AI部门合计价值约9000亿美元。值得注意的是，谷歌并未将新芯片的性能与英伟达产品直接对比。英伟达方面，其即将推出的新品线将整合其以200亿美元收购Groq所获得的技术，专门针对超低延迟推理场景。英伟达首席执行官黄仁勋此前表示，超过20%的AI工作负载可能最适合由此类芯片处理。Groq由一批前谷歌工程师于2016年创立。为进一步扩大TPU的可及性，谷歌还在测试将TPU部署至客户自有数据中心的方案，并推进与第三方软件工具的兼容性。不过，芯片供应瓶颈以及AI模型快速迭代与多年期芯片开发周期之间的错位，仍是谷歌扩大规模过程中需要应对的主要不确定因素。","news_type":1,"symbols_score_info":{"GOOP":0.6,"GOOW":0.6,"GGLL":0.6,"GOOX":0.6,"GOOY":0.6,"GOU":0.6,"GOOGL":2,"GGLS":0.6,"GOOG":2}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":556417457725520,"gmtCreate":1776872603659,"gmtModify":1776872606944,"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e27d4b46eee1454d2bd4f83bb56ab921","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"wearingBadges":[],"idStr":"3498680662745699","authorIdStr":"3498680662745699"},"htmlText":"专为AI模型训练设计的TPU 8T，以及专为推理（inference）阶段优化的TPU 8i，预计于今年晚些时候上市供应。这是谷歌首次将训练与推理任务拆分至独立芯片，标志着其AI硬件战略的重大转向。 与此同时，谷歌还推出了Gemini 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8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。</strong>其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在博客中表示，这一架构旨在&#34;以具有成本效益的方式，提供同时运行数百万个智能体所需的大规模吞吐量和低延迟&#34;。片上存储的增加意味着芯片无需频繁从外部调取数据，对于需要多步骤推理的AI任务尤为关键。</p><h2 id=\"id_1590818984\" style=\"text-align: left;\">AI智能体平台全面铺开，直指OpenAI与Anthropic</h2><p style=\"text-align: left;\">在软件层面，谷歌此次发布了一套完整的企业AI智能体工具链，正面迎战OpenAI和Anthropic在企业市场的布局。</p><p style=\"text-align: left;\">据彭博报道，多位初创公司创始人表示，硅谷工程师在AI编程工具的选择上通常在Anthropic的Claude Code与OpenAI的Codex之间切换，谷歌往往不在考虑之列——这一现状令谷歌高层深感忧虑。</p><p style=\"text-align: left;\">谷歌云CEO Thomas Kurian在博客中表示：&#34;这不是提供可拼凑在一起的单项服务，而是提供一个全面的创新基础骨架。&#34;</p><p style=\"text-align: left;\">新推出的Gemini Enterprise Agent Platform新增了Memory Bank和Memory 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2026大会上，发布了第八代张量处理器（TPU）的两款新品：专为AI模型训练设计的TPU 8T，以及专为推理（inference）阶段优化的TPU 8i，预计于今年晚些时候上市供应。这是谷歌首次将训练与推理任务拆分至独立芯片，标志着其AI硬件战略的重大转向。与此同时，谷歌还推出了Gemini Enterprise Agent Platform等一系列AI智能体开发工具，直接瞄准企业自动化市场。新芯片的发布正值AI推理需求急速扩张之际。谷歌云计算与AI基础设施副总裁Mark Lohmeyer表示：\"关键在于如何以最低的每笔交易成本实现最低的响应延迟。交易量正在大幅攀升，而每笔交易的成本必须大幅下降，才能实现规模化。\"两款新芯片将于今年晚些时候正式上线。训练与推理分离，芯片性能大幅跃升谷歌此次将第八代TPU拆分为两款独立产品，是对AI工作负载日益分化趋势的直接回应。谷歌高级副总裁兼AI与基础设施首席技术官Amin Vahdat在博客中写道：\"随着AI智能体的兴起，我们判断业界将受益于针对训练和推理各自需求专门优化的芯片。\"TPU 8t专为AI模型训练优化，号称能够\"将前沿模型开发周期从数月压缩至数周\"。在性能层面，TPU 8t的每瓦性能较上一代提升124%，TPU 8i则提升117%。与去年11月发布的第七代Ironwood TPU相比，TPU 8t在同等价格下性能提升2.8倍，TPU 8i的性能则提升80%。训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。TPU 8i则主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。其架构设计重点在于大容量片上存储。每块芯片集成384MB的静态随机存取存储器（SRAM），是上一代Ironwood的三倍。两款芯片均计划于2026年晚些时候正式对外供应。Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在博客中表示，这一架构旨在\"以具有成本效益的方式，提供同时运行数百万个智能体所需的大规模吞吐量和低延迟\"。片上存储的增加意味着芯片无需频繁从外部调取数据，对于需要多步骤推理的AI任务尤为关键。AI智能体平台全面铺开，直指OpenAI与Anthropic在软件层面，谷歌此次发布了一套完整的企业AI智能体工具链，正面迎战OpenAI和Anthropic在企业市场的布局。据彭博报道，多位初创公司创始人表示，硅谷工程师在AI编程工具的选择上通常在Anthropic的Claude Code与OpenAI的Codex之间切换，谷歌往往不在考虑之列——这一现状令谷歌高层深感忧虑。谷歌云CEO Thomas Kurian在博客中表示：\"这不是提供可拼凑在一起的单项服务，而是提供一个全面的创新基础骨架。\"新推出的Gemini Enterprise Agent Platform新增了Memory Bank和Memory Profile功能，帮助智能体记住与用户的历史交互，弥补早期AI工具的记忆短板；Agent Simulation功能则允许开发者在上线前对工具进行更充分的测试。谷歌还推出了协作平台Projects，整合来自Workspace、微软OneDrive及企业内部聊天工具的信息，为智能体提供必要的上下文支持。此外，谷歌还发布了面向普通员工的Gemini Enterprise应用，定位为\"每位员工的AI前台\"，用户无需编写任何代码即可创建智能体。TPU采用加速，英伟达合作并行推进尽管谷歌在自研芯片上持续加码，但其与英伟达的合作关系并未中断。Mark Lohmeyer表示，谷歌计划成为今年下半年英伟达新一代芯片设计的首批部署方之一，同时将继续为希望使用英伟达系统的客户提供相关服务。与此同时，谷歌TPU的商业采用正在提速。对冲基金Citadel Securities已基于谷歌TPU构建量化研究软件，美国能源部旗下全部17个国家实验室均在使用基于TPU构建的AI协作科学家软件。Meta已与谷歌签署一项多年期、数十亿美元的TPU使用协议，AI新贵Anthropic也已承诺使用数吉瓦级别的谷歌TPU算力。DA Davidson分析师去年9月估计，TPU业务与谷歌DeepMind AI部门合计价值约9000亿美元。值得注意的是，谷歌并未将新芯片的性能与英伟达产品直接对比。英伟达方面，其即将推出的新品线将整合其以200亿美元收购Groq所获得的技术，专门针对超低延迟推理场景。英伟达首席执行官黄仁勋此前表示，超过20%的AI工作负载可能最适合由此类芯片处理。Groq由一批前谷歌工程师于2016年创立。为进一步扩大TPU的可及性，谷歌还在测试将TPU部署至客户自有数据中心的方案，并推进与第三方软件工具的兼容性。不过，芯片供应瓶颈以及AI模型快速迭代与多年期芯片开发周期之间的错位，仍是谷歌扩大规模过程中需要应对的主要不确定因素。","news_type":1,"symbols_score_info":{"GOOP":0.6,"GOOW":0.6,"GGLL":0.6,"GOOX":0.6,"GOOY":0.6,"GOU":0.6,"GOOGL":2,"GGLS":0.6,"GOOG":2}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}