谷歌在 Google Cloud Next 大会上发布了第八代定制张量处理单元（TPU），推出专为训练和推理设计的两款芯片：TPU 8t 和 TPU 8i。这两款芯片旨在应对人工智能代理时代对基础设施的新要求，支持模型训练、代理开发及大规模推理任务。TPU 8t 专为高算力训练负载优化，能将前沿模型的开发生命周期从数月缩短至数周，性能较上一代提升近三倍，并具备极高的任务有效时间指标。TPU 8i 则侧重于高内存带宽，专注于低延迟的推理需求，能有效解决大规模代理交互中的效率瓶颈。 此次发布标志着谷歌在人工智能硬件领域的重大进展。两款芯片均运行于谷歌自研的 Axion ARM 架构 CPU 之上，实现了从处理器到加速器的全栈协同设计，支持 JAX、PyTorch 等主流框架，并提供裸机访问权限。在能效方面，新芯片性能每瓦提升达两倍，得益于集成电源管理、片上网络互联以及第四代液冷技术，数据中心每单位电力的计算能力五年内提升了六倍。 作为谷歌“人工智能超算”（AI Hypercomputer）的核心组件，TPU 8t 和 TPU 8i 将于今年晚些时候全面开放使用。这一举措将推动人工智能从单纯的大模型训练向具备自主规划、执行和循环学习能力的代理系统演进。谷歌希望通过这种定制化架构，进一步巩固其在算力领域的领先地位，同时为开发者和企业提供高效、稳定的基础设施支持，以应对未来更复杂的人工智能应用挑战。