在
底层算力:TPU 架构的“拆分”与“规模”革命
谷歌首次将第八代张量处理单元(TPU)拆分为两个专用版本:用于模型训练的
- 规模效应: 谷歌放弃追逐单芯片峰值性能,转而押注集群规模。通过全新的
Virgo 网络 ,谷歌可将多达一百万个 TPU 连接成庞大集群。 - 推理优化:
拥有更大的片上 SRAM 以加速混合专家模型,配合全新的TPU8i 拓扑结构,大幅降低了芯片间延迟。Boardfly

软件生态:Gemini 企业代理平台与 Workspace 智能层
为了简化自主 AI 代理的开发与部署,谷歌推出了基于 Vertex AI 的
- 自主能力: 平台引入了
,允许代理执行多步骤流程并具备长期记忆,无需每一步人工确认。Agent Studio - 安全加固: 针对代理可能带来的攻击面,谷歌推出了加密身份验证、异常行为检测及模拟测试工具。
- 数据打通: 全新
Workspace Intelligence 层连接了 Gmail、Docs 和 Drive 等应用,使 及第三方模型(如Gemini3.1Pro )能跨应用理解复杂关系。Claude Opus4.7
通过这一整套“全家桶”式的技术输出,谷歌正试图在算力与应用端建立双重壁垒,将 AI 代理从实验室的“聊天助手”转化为企业内部的高效数字员工。
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