Le due nuove configurazioni
Google amplia la famiglia di chip per l'intelligenza artificiale di ottava generazione con due sistemi aggiuntivi, il TPU 8tx e il TPU 8i Max, portando a quattro i sistemi TPU lanciati nell'arco di un anno. Lo riporta AI News. Nessuno dei due è un'architettura inedita: si tratta di configurazioni diverse del silicio già presentato ad aprile al Google Cloud Next, quando l'azienda aveva diviso per la prima volta una generazione di TPU in due progetti distinti, il TPU 8t per l'addestramento su larga scala e il TPU 8i per l'inferenza.
Il TPU 8i Max affianca due chip TPU 8i in un unico package. Secondo Google, il risultato è il doppio della potenza di calcolo, della memoria SRAM e della banda della memoria HBM rispetto a un TPU 8i standard, con il doppio del silicio ospitabile nello stesso rack e, a parità di calcolo nei data center, meno spazio occupato e minori consumi. L'obiettivo dichiarato sono i modelli che devono mantenere in memoria grandi quantità di testo o dati all'interno di una singola richiesta.
Sicurezza e rete per l'inferenza
Il TPU 8tx riutilizza lo stesso silicio del TPU 8t, dedicato all'addestramento, ma lo abbina a processori AMD EPYC di quinta generazione. Un'enclave sicura integrata a livello hardware isola e protegge i dati sensibili e i pesi del modello. Il sistema adotta inoltre la rete Boardfly, sviluppata per il ragionamento in tempo reale sul TPU 8i; secondo Google dimezza la latenza rispetto al TPU 8t con una penalità prestazionale quasi nulla a fronte della maggiore sicurezza.
La scelta risponde a una richiesta concreta delle aziende: eseguire modelli su dati riservati e gestire contesti lunghi senza moltiplicare i costi. Il riferimento del materiale è a banche, sanità e pubblica amministrazione, settori in cui la riservatezza dei dati condiziona la possibilità di portare un modello in produzione. In parallelo Google ha annunciato una suite di agenti per i TPU, open source e in anteprima, che si collega a strumenti di programmazione come Claude Code, Cursor e Google Antigravity per automatizzare l'adozione dei chip, individuare i colli di bottiglia e regolare i kernel personalizzati.
Il confronto con Nvidia resta aperto
Per i due chip presentati ad aprile, Google dichiara fino a 2,7 volte la prestazione di addestramento e l'80% in più di rapporto prestazioni/prezzo nell'inferenza rispetto a Ironwood, la settima generazione. Tuttavia non ha pubblicato benchmark specifici, dati sui consumi o prezzi del TPU 8i Max: un paragone diretto con i sistemi Rubin di Nvidia su efficienza e costo non è quindi ancora possibile. Finché quei numeri non saranno disponibili, la competizione con Nvidia resta sulla carta e saranno i primi clienti cloud a indicare quanto pesi effettivamente.
Il limite principale del materiale è proprio questo: le prestazioni dei nuovi sistemi sono quelle dichiarate dall'azienda, non misurate da terzi, e mancano dati su consumi e prezzi. Le informazioni disponibili consentono di ricostruire l'offerta e le finalità dichiarate, ma non di valutare l'impatto reale sul mercato dei data center per l'intelligenza artificiale.
