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title: "“軟硬兼施” 突圍 AI 競賽！谷歌 Cloud Next 大會祭出 AI 智能體 “全家桶” 自研 TPU 8t/8i 同步登場"
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description: "谷歌在拉斯維加斯舉行的 Google Cloud Next 大會上推出了全新的 AI 智能體構建工具和最新一代自研張量處理器 (TPU)，以應對日益激烈的 AI 競爭。谷歌通過 “軟硬結合” 的策略，旨在重新奪回技術高地，並挑戰英偉達在 AI 芯片領域的主導地位。谷歌雲首席執行官 Thomas Kurian 表示，公司將提供完整的底層支撐體系，以推動企業自動化和生產效率的提升。"
datetime: "2026-04-22T14:28:05.000Z"
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# “軟硬兼施” 突圍 AI 競賽！谷歌 Cloud Next 大會祭出 AI 智能體 “全家桶” 自研 TPU 8t/8i 同步登場

智通財經 APP 獲悉，在人工智能 (AI) 競爭日趨白熱化的當下，谷歌 (GOOGL.US) 正試圖通過 “軟硬結合” 的策略重新奪回技術高地。在本週於拉斯維加斯舉行的 Google Cloud Next 年度大會上，谷歌的雲計算部門不僅推出了一套全新的 AI 智能體構建工具以對標 OpenAI 與 Anthropic，同時還發布了最新一代自研張量處理器 (TPU) 系列，向英偉達 (NVDA.US) 在 AI 芯片領域的統治地位發起新一輪挑戰。  

**軟件層加碼：AI 智能體搶佔企業自動化入口**

在拉斯維加斯舉行的年度大會上，谷歌雲展示了可用於創建 AI 智能體並追蹤其在企業內部工作流程的工具，其中包括一個專屬收件箱，供虛擬智能體發佈信息與進度報告。與此同時，谷歌還對其 Workspace 生產力套件進行了多項更新，並描繪了一個 AI 智能體將徹底改變普通員工日常工作的願景。

當前 AI 熱潮所依託的核心技術，不少均由谷歌研究人員開創。但如今，谷歌正與頭部 AI 智能體廠商展開激烈角逐，爭奪迫切藉助 AI 技術提升生產效率的企業客户。谷歌僅今年一年的資本支出就將高達 1850 億美元，投資者期待公司能開拓足夠多的新業務，以此支撐這筆鉅額 AI 投入。

谷歌雲首席執行官 Thomas Kurian 在博客中表示：“我們並非提供可零散拼湊的單一服務，而是為創新打造一套完整的底層支撐體系。”

AI 編程領域是谷歌的重點發力方向，也是其管理層愈發擔憂已落後對手的賽道。多位初創企業創始人透露，硅谷眾多工程師會在 Anthropic 的 Claude Code 與 OpenAI 的 Codex 之間切換使用，對比二者效果，卻很少會考慮谷歌的相關產品。

為吸引開發者，谷歌宣佈其 Gemini 企業級智能體平台將新增記憶庫、個人記憶檔案等功能，解決早期部分 AI 工具無法留存歷史交互記錄的短板。另一項新功能智能體模擬，則能幫助開發者在工具上線前完成更全面的測試。

Anthropic 已通過旗下 Cowork 產品將業務觸角延伸至其他行業從業者，谷歌也在全力爭奪這一市場。谷歌推出 Gemini 企業應用，將其定位為 “每位員工的 AI 入口”，用户無需編寫任何代碼即可創建智能體。

谷歌還發布了協作平台 Projects，支持員工與同事、AI 智能體協同工作。該平台可整合 Workspace、微軟 (MSFT.US) OneDrive 及企業聊天軟件等多方信息，讓智能體在完整場景下運行。谷歌還推出的其他相關產品，幫助客户確保 AI 智能體在有合規要求的行業中安全使用。

此外，谷歌還推出了全新網絡安全智能體，助力客户防護系統安全。儘管 AI 模型能快速識別大量漏洞，但在缺乏完善防護機制的情況下，其被惡意利用的風險也日益引發關注。

**硬件層革新：TPU 8t/8i 登場，能效比飆升超一倍**

在算力基礎設施層面，谷歌同步推出了新一代 TPU 芯片產品線，試圖進一步降低 AI 推理成本並提升能效。在大會上，該公司表示，新款 TPU 系列將推出兩個版本：TPU 8t 專用於 AI 軟件的開發訓練，而 TPU 8i 則專為已開發完成的 AI 服務運行階段 (即 “推理” 階段) 設計。

在當前由英偉達主導的行業格局中，谷歌已成為自研 AI 芯片領域最成功的廠商之一。近幾個月來，TPU 芯片在硅谷市場需求持續走高，谷歌也希望憑藉新一代產品延續這一發展勢頭。

此次新品發佈，是谷歌推動 AI 軟件部署成本更低、能耗更少的整體戰略一環，同時也致力於提升服務響應速度。全新 TPU 芯片搭載更大片上存儲容量，能夠實現用户期待的快速響應。不過，愈發複雜的多層軟件架構，對算力的需求也在持續攀升。

谷歌雲計算與 AI 基礎設施副總裁 Mark Lohmeyer 表示：“核心目標是以儘可能低的單次交易成本，實現儘可能低的響應延遲。交易總量正在大幅增長，只有持續降低單次交易成本，才能支撐 AI 技術規模化發展。”

AI 服務與軟件的訓練，需要依託系統快速處理海量數據，挖掘數據關聯並構建可數學化表達的模型規律。而在推理階段，即運行已訓練完成的軟件與服務時，集成大容量存儲的處理器優勢更為顯著。

這種設計讓 AI 無需調取外部存儲信息，從而實現更即時的響應，在計算機進行多步驟邏輯推理、自主學習優化的場景中效果尤為突出。

用於訓練的 TPU 8t 芯片可集羣部署，最高可組建成 9600 顆芯片的超大規模算力系統。谷歌表示，在部署這類大型算力集羣時，電力供應已成為數據中心的主要制約因素，因此運營商需要更高能效的系統，以充分利用有限電力資源。TPU 8t 的每瓦性能較上一代提升 124%，TPU 8i 則提升 117%。

性能提升還得益於谷歌自研內部網絡技術的優化，大幅增強了芯片間高效通信能力。谷歌官方聲明稱，基於該系列芯片打造的 AI 系統將於今年晚些時候全面開放商用。

谷歌同時表示，將繼續為有需求的客户提供基於英偉達芯片的相關服務，英偉達產品目前仍是 AI 計算領域的主流方案。Lohmeyer 透露，谷歌計劃成為今年下半年首批部署英偉達全新架構硬件的廠商之一。

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