【TechWeb】11月10日消息，谷歌正在用前所未有的产品节奏，向英伟达在AI芯片市场的主导地位发起一轮系统性挑战。
当地时间11月9日，谷歌宣布推出第八代TPU的两款新变体：TPU 8tx和TPU 8i Max，分别面向机密AI计算与超大长上下文推理场景。
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，今年是其首次在一年内推出四款TPU。
在今年4月的Google Cloud Next大会上，谷歌已推出两款第八代TPU，分别是面向大模型训练的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
此次发布的两款新品并非全新硅设计，而是在TPU 8t和TPU 8i基础上的重新配置与衍生，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对此的表述颇为直白：“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。”
具体来看，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。其关键价值在于让敏感数据和模型权重在计算过程中也保持加密状态，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，也是谷歌与AMD合作的一部分。
TPU 8i Max则直指大模型推理中的“内存墙”。它采用双芯片封装架构，将计算能力、内存容量和HBM带宽均提升至TPU 8i的两倍，支持百万Token级别的超大上下文窗口，适用于药物研发、数学推理和编程等需要模型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？
谷歌TPU的商业化正在加速。TPU最初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。
今年4月，谷歌首次宣布向部分客户直接销售TPU系统。第三季度财报进一步显示，TPU销售已成为云业务收入的重要增长贡献之一。
谷歌高级副总裁兼首席技术官Amin Vahdat表示，TPU已经成为一项快速增长的业务，目前拥有近100家客户，包括前沿AI实验室、交易公司、零售商、大学等。
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。
有业内人士指出，虽然英伟达在AI算力市场仍拥有重要地位，但谷歌正试图通过更多产品和销售渠道扩大市场空间，对英伟达形成挑战。
不过要与英伟达竞争，谷歌仅靠硬件性能还不够。英伟达最坚固的壁垒仍然是CUDA软件生态，大量AI开发者长期以CUDA为默认编程模型，迁移成本不容低估。
另外，英伟达在训练市场的地位尤其稳固，Jump Trading首席技术官就坦言，公司训练工作目前仍主要依靠英伟达芯片，TPU的吸引力更多体现在特定任务上表现相当且能效更高、有助于降低成本的场景。
谷歌一年内发布四款TPU，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。
有业内人士指出，一年四款TPU证明了谷歌的产品定义能力和迭代速度，但要将这种速度转化为持续的市场份额，仍取决于软件生态的成熟度、供应能力的跟进，以及客户在真实工作负载中对“专用化”价值的最终投票。
