單卡不如整套！谷歌推TPU+OCS方案 「全端」優勢碾壓AI賽局

谷歌 (GOOG-US) 正式發表自主設計的第七代 TPU：Ironwood 晶片，並宣布其將於未來幾週正式上市。Ironwood 晶片不僅將谷歌的 AI 基礎設施推向新的高度，更進一步鞏固了谷歌從模型、軟體到硬體的「全端」（Full-Stack）競爭優勢。

谷歌近期發布的旗艦模型 Gemini 3 Pro 在多項評測中表現卓越，其背後強大的訓練能力正是來自於自家的 TPU 技術。分析師指出，谷歌將即時網絡索引與先進模型訓練相結合，是其關鍵的競爭優勢所在。

新一代 Ironwood TPU 專為處理 AI 時代的各種嚴苛任務而設計，從龐大的模型訓練到即時聊天機器人（Chatbot）和複雜 AI 智能體的推理運行，都能高效完成。根據官方數據，Ironwood 展現了顯著的性能飛躍：

• 峰值效能提升： 相較於上一代 TPU v5p，Ironwood 的峰值效能提升高達 10 倍。
• 單晶片效率： 在訓練和推理工作負載下，與 TPU v6e 相比，單晶片的效能均提升至 4 倍以上。

此外，Ironwood TPU 具備超大規模擴展能力，單一叢集可連接多達 9,216 顆晶片，有效消除在訓練最複雜模型時可能出現的「數據瓶頸」。開發者可藉助 谷歌 自有的 Pathways 軟體堆疊，可靠且輕鬆地利用這些 Ironwood TPU 的綜合運算能力。

OCS 光交換網路 實現集群效率最大化

Ironwood 能夠實現如此龐大的集群規模和效率，歸功於在架構上採用的 光交換網路（Optical Circuit Switch, OCS） 組網技術。

OCS 交換機利用光訊號直接傳輸數據，避免了傳統電訊號轉換過程中的延遲和能耗，極大地提高了集群的整體效率。這項技術在跨區域擴展和應對大規模 AI 算力需求時，展現出無可比擬的優勢。

儘管券商指出單卡性能上 NVIDIA 仍具優勢，但在系統維度上，谷歌 透過超大規模集群與 OCS 的結合，將整體效率大大提升，形成了獨特的系統級競爭力。

隨著 AI 算力需求的爆炸式增長，TPU 的市場出貨量預計將迎來爆發。預計谷歌 TPU 在 2026 年的出貨量相較 2025 年將接近翻倍，遠高於其他 ASIC 晶片。

特別值得關注的是，谷歌 已與頂尖 AI 實驗室 Anthropic 再次簽訂了數百億美元的合作協議，提供百萬級的 谷歌 定制 TPU 晶片。產業預計，到 2026 年 TPU 總出貨量預計將達到 400 萬顆以上。

谷歌 的 Ironwood 發表，不僅是硬體領域的重大突破，也是其「全端」AI 戰略的關鍵一環，為全球 AI 開發者和研究人員提供了更強大、更高效的運算基礎設施，持續推動下一代 AI 模型的發展與部署。