北京
IT时代网9月16日消息，在 SEMICON Taiwan 2026 活动上，谷歌宣布其TPU系统已扩展到100万芯片级规模，而电力供应成为AI基础设施继续扩张的核心瓶颈。
这里的100万芯片级规模，指的是谷歌的TPU互联架构，包括网络拓扑、通信协议与软件栈等，已经能够支持把最多100万颗TPU芯片连接成一个统一的计算集群协同工作。这项能力突破意味着超大规模AI模型训练可以跨多个数据中心、多个Pod分布式进行，而制约进一步扩张的核心瓶颈已从芯片数量变成电力供给。
谷歌首席技术官阿明·瓦赫达特在以思维的物理学和智能的架构为题的演讲中表示，随着AI模型规模不断扩大，AI算力的天花板正在从造不出芯片变成找不到电。他还称AI已经进入智能体时代，交互模型正从人机交互转向智能体与智能体之间的自动化对话，这将推动应用呈指数级增长。
谷歌与Anthropic达成的合作协议涉及高达100万颗TPU芯片，总计算功率超过1吉瓦。按协议，从2027年开始，谷歌将为Anthropic提供3.5至5吉瓦的TPU算力容量，这笔交易价值达400亿美元。
规格方面，Ironwood（TPU v7）单芯片提供4614 TFLOPS 的 FP8 计算能力，9216颗芯片组成的Pod可提供42.5 Exaflops 性能，配备192GB高带宽内存，带宽7.37TB/s，功耗效率比上一代 Trillium 提升2倍。今年4月发布的第八代TPU分为训练专用的8t与推理专用的8i，8t超级Pod可扩展至9600颗芯片，共享2PB高带宽内存，FP4计算能力达121 ExaFLOPS。
注：本文综合自IT之家等，文中包含AI辅助创作的内容。
编辑：林一舟
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