Google近期发布的Gemini 3系列大模型一举夺下全球性能宝座，抢尽OpenAI的锋头，也带动母公司Alphabet股价大涨。这背后除了模型本身的突破，更依赖Google自建的TPU（Tensor Processing Unit）硬件生态系。
如今Google更进一步立下“惊人目标”：在不增加成本与耗电的情况下，于未来4～5年内将AI算力提升1000倍，堪称“超级大饼”，但他们似乎有信心能办到。
根据Google云计算AI基础设施负责人Amin Vahdat在内部全员会议中的演说，Google设下明确目标：每6个月翻倍一次算力容量，累积8～9次翻倍后，总体将达到1000倍性能增长。
与一般靠砸钱堆GPU的做法不同，Google强调，他们的策略是在“相同的预算与能耗条件下”，实现包括计算、存储与网络能力的全面升级。
Google今年4月公布了自研的第七代TPU平台，代号为Ironwood，搭载：
192GB HBM高带宽内存
内存带宽高达7.4TB/s
单颗芯片运算性能达4614 TFLOPS（为第五代的10倍）
每瓦性能提升6倍
这样的硬件规格让Gemini 3的训练与推论成效大幅提升，而下一代（第八代）TPU已由Google联合博通等伙伴开发中，虽然细节尚未公开，但Google已发布信号：今年资本支出已第二度上调，2026年还将大幅提高投资，显见对算力基础的极度重视。
随着大语言模型越来越“吃资源”，从参数规模、推论速度到训练效率，硬件规模与优化架构将成为核心竞争力。Google的策略不只抢快，更强调效率与可持续性炒股配资查询之家，未来若真能在同样资源下堆出1000倍性能，将再度拉开与其他云计算巨头的距离。
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