在周三下午的谷歌云大会开幕前夕，Alphabet 发布了新一代人工智能芯片——第八代谷歌 TPU。谷歌正用这些芯片降低内部 AI 服务的运行成本，同时也在云平台上对外出租搭载此芯片的服务器，其中最引人注目的租户，便是 AI 初创公司 Anthropic。
消息公布后，谷歌母公司 Alphabet 的股价在周二收盘时上涨了 2.2%。
谷歌算得上是 AI 领域的早期入局者。早在 2010 年代中期，它就遇到了一个如今许多公司都面临的棘手问题：自 2012 年起成为 AI 研究标配 的英伟达 GPU 芯片及相关软件，价格不菲，而且很难满足谷歌需要的大规模采购量。为了解决这个痛点，谷歌开启了漫长的自研芯片之路，目标是用更低的成本实现更强的 AI 算力。2015 年，第一代 TPU 问世，此后谷歌持续迭代，不断推出性能更强的新版本。博通也一直是谷歌在芯片设计领域的长期合作伙伴。
时间进入 2026 年，非 GPU 架构的 AI 芯片 已经越来越普遍。谷歌云的头号对手——亚马逊云服务（AWS）和微软 Azure，都已推出自研的定制 AI 芯片。英伟达刚刚与 AI 芯片初创公司 Groq 达成了一笔 200 亿美元的授权协议，并计划在今年晚些时候联合生产服务器。另一家玩家 Cerebras，也在上周向美国证券交易委员会提交了 IPO 招股说明书。
第八代 TPU 的核心配置
第八代 TPU 及其配套的服务器集群，被分为了两个版本：一款专门用于训练 AI 大模型，比如谷歌的 Gemini 大语言模型；另一款则负责运行这些模型，支撑像 Gemini 聊天机器人、以及能自动编写代码的 Jules 智能体等应用。
与英伟达近期的发布思路类似，谷歌这次的发布重点并不在芯片本身的参数，而是围绕芯片打造的整套硬件体系。英伟达 CEO 黄仁勋曾将这种理念称为“极致协同设计”。谷歌在介绍第八代 TPU 时，用了大量篇幅来解释如何消除服务器集群之间的网络瓶颈，让整个集群能够更高效地协同工作。
这些服务器由谷歌自研的 Axion CPU 进行统筹调度，没有采用英特尔或超威半导体（AMD）的同类芯片。Axion 基于 Arm 架构的技术打造，这无疑也进一步助推了 Arm 在数据中心市场开疆拓土的雄心。
搭载第八代 TPU 的服务器，将于今年晚些时候在谷歌云平台正式上线。对于想深入了解 GPU 与 TPU 架构异同的朋友，不妨到云栈社区聊聊最新的行业动态。
版权声明
本文为 Barron's 原创文章。未经许可，不得转载。英文版见 2026 年 4 月 22 日报道“Google Steps Up Its Long Running Challenge to Nvidia With New AI Chips。”
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发表于 4 小时前
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