谷歌当地时间周一发布第八代TPU的两款新变体，分别瞄准机密计算和长上下文AI应用，通过细分产品线进一步挑战英伟达。TPU需求旺盛、货源已被预订一空，但零部件短缺制约供货，AI基建支出放缓的风险也仍未消散。
据媒体当地时间11月9日报道，谷歌当天发布张量处理单元(TPU)的两款新变体：TPU 8tx和8i Max。TPU是谷歌自研的AI专用芯片系列，用于AI模型的训练和推理，与英伟达的GPU形成竞争。
谷歌芯片部门过去大约每两年推出一代TPU。据谷歌官网信息，该公司今年4月22日在谷歌云Next大会上同时发布了第八代TPU的两款芯片，即主攻模型训练的TPU 8t和主攻推理的TPU 8i。
此次的8tx和8i Max正是在这两款芯片的基础上衍生而来，第八代TPU由此扩展至四款，开发节奏明显加快。
谷歌芯片业务负责人Amin Vahdat在接受采访时表示，这四款产品将分别满足不同需求。他指出：
“这符合谷歌的一贯判断，即未来属于专用化，而专用化带来的好处依然十分显著。”
“我们可以打造一款试图覆盖整个市场的芯片，但推出专用版本能够创造大得多的价值。”
Vahdat介绍，新品并非全新的芯片设计，而是按照客户需求重新配置的产品。其中8tx面向政府机构和受监管行业企业的机密计算需求，与AMD的中央处理器(CPU)协同工作，可以在芯片层面对数据加密，避免数据在处理过程中以解密状态存放于内存。
8i Max则将两颗TPU芯片集成在同一封装内，提供更强的算力和更大的内存，主要服务于需要长上下文窗口的AI应用，例如药物研发、数学和编程等场景。
Vahdat透露，两款新品将于明年上市。
按任务细分芯片产品正逐渐成为行业趋势，就连长期将GPU定位为通用AI产品的英伟达，也开始提供面向特定任务的芯片系统，包括推出自研CPU，以及利用从AI芯片初创公司Groq获得的技术，推出专注于推理环节的芯片。
谷歌当地时间周一发布第八代TPU的两款新变体，分别瞄准机密计算和长上下文AI应用，通过细分产品线进一步挑战英伟达。TPU需求旺盛、货源已被预订一空，但零部件短缺制约供货，AI基建支出放缓的风险也仍未消散。
据媒体当地时间11月9日报道，谷歌当天发布张量处理单元(TPU)的两款新变体：TPU 8tx和8i Max。TPU是谷歌自研的AI专用芯片系列，用于AI模型的训练和推理，与英伟达的GPU形成竞争。
谷歌芯片部门过去大约每两年推出一代TPU。据谷歌官网信息，该公司今年4月22日在谷歌云Next大会上同时发布了第八代TPU的两款芯片，即主攻模型训练的TPU 8t和主攻推理的TPU 8i。
此次的8tx和8i Max正是在这两款芯片的基础上衍生而来，第八代TPU由此扩展至四款，开发节奏明显加快。
谷歌芯片业务负责人Amin Vahdat在接受采访时表示，这四款产品将分别满足不同需求。他指出：
“这符合谷歌的一贯判断，即未来属于专用化，而专用化带来的好处依然十分显著。”
“我们可以打造一款试图覆盖整个市场的芯片，但推出专用版本能够创造大得多的价值。”
Vahdat介绍，新品并非全新的芯片设计，而是按照客户需求重新配置的产品。其中8tx面向政府机构和受监管行业企业的机密计算需求，与AMD的中央处理器(CPU)协同工作，可以在芯片层面对数据加密，避免数据在处理过程中以解密状态存放于内存。
8i Max则将两颗TPU芯片集成在同一封装内，提供更强的算力和更大的内存，主要服务于需要长上下文窗口的AI应用，例如药物研发、数学和编程等场景。
Vahdat透露，两款新品将于明年上市。
按任务细分芯片产品正逐渐成为行业趋势，就连长期将GPU定位为通用AI产品的英伟达，也开始提供面向特定任务的芯片系统，包括推出自研CPU，以及利用从AI芯片初创公司Groq获得的技术，推出专注于推理环节的芯片。
商业化提速
谷歌十多年前与芯片设计公司博通合作研发TPU，最初是为了更高效地满足自身日益增长的算力需求，如今已开始在云业务之外对外销售。
据行业研究机构预测，到2028年，包含相关软硬件在内的TPU销售额将超过1350亿美元，今年的预估值约为120亿美元。这一数字尚未计入客户通过谷歌云使用TPU所产生的收入。
机构分析师Mandeep Singh指出，TPU的吸引力在于性价比：价格比英伟达GPU低约30%，吞吐量却颇具竞争力。
目前，苹果、Meta、甲骨文等科技巨头均为TPU客户。
甲骨文上月宣布，已与谷歌签署协议，其云客户自明年起可首次使用TPU。在此之前，甲骨文云客户的AI芯片选项仅限英伟达和AMD的产品。
AI初创公司Anthropic同样是TPU客户。根据近期一份监管文件，该公司有权在2028年至2031年间购买至多1500亿美元的TPU。另据媒体报道，ChatGPT开发商OpenAI也计划采购TPU。
谷歌上月在财报中披露，量化交易公司Jump Trading也是其客户。该公司首席技术官Alex Davies表示，公司部署了数千颗TPU，用于训练交易研究等AI模型，但训练工作目前仍主要依靠英伟达芯片；在TPU表现不逊于英伟达芯片的领域，其更高的能效也有助于降低成本。
挑战犹存
在需求高涨的同时，谷歌也面临新进入者的竞争。据报道，由两名前TPU工程师联合创办的芯片初创公司Tenspresso，首款芯片同样瞄准长上下文推理，但距离完成设计至少还需一年。OpenAI和Anthropic也在推进自研芯片，团队中不乏TPU资深工程师。
市场对AI基础设施支出放缓的担忧已令科技股承压，美国中期选举结果也令外界对数据中心项目的前景产生新的疑虑。
机构分析师Singh预计，针对数据中心的反对声浪可能使科技公司2027年原本预计的1.4万亿美元支出缩减约5%至7%。他还指出，谷歌TPU的利润率不及英伟达。
与整个行业一样，谷歌也面临存储芯片和制造产能短缺的问题，难以充分满足旺盛的需求。谷歌在财报中表示，其所有可用TPU均已被客户预订。Vahdat的团队正在尽可能分散供应来源。
媒体报道指出，近几个月，谷歌已在TPU主要合作方博通之外寻求更多伙伴，与博通的竞争对手、芯片厂商美满电子签署了涉及部分TPU业务的协议，但披露的细节有限；另有报道称，芯片设计公司联发科也在参与谷歌的TPU业务。
研究机构分析师William Tong认为，谷歌很可能正在敲定更长期的协议，以锁定供应、避免出现更多瓶颈。
