ニュースサマリー

Google Cloud Next 2026（4月22～24日、ラスベガス、PDT）にて、Googleは第8世代のTensor Processing Unit（TPU）を発表しました。AIモデルのトレーニング用に設計されたTPU 8tと、推論用に設計されたTPU 8iの2つの専用チップを導入し、Googleがこれらのワークロードを別々のアーキテクチャに分離したのは初めてとなります。TPU 8tは前世代の約3倍のコンピューティング性能を提供し、TPU 8iはエージェント型およびマルチステップAIワークフローにおける超低遅延を実現するように設計されています。両チップは、Googleのより広範なAIハイパーコンピュータープラットフォームの一部として設計されており、2026年後半に一般提供が開始される予定です。

エージェント時代の新アーキテクチャ

Googleが第8世代TPUを2つの専門プロセッサに分割するという決定は、AIインフラストラクチャの設計方法における根本的な変化を反映しています。10年以上にわたり、単一のTPUが、大規模モデルのトレーニングという集中的な計算と、それらのモデルをエンドユーザーに提供するという継続的な作業の両方を処理してきました。AIシステムが単純な質疑応答ツールから、複雑なワークフローを実行できる自律的なマルチステップエージェントへと進化するにつれて、トレーニングと推論のパフォーマンス要件は大きく乖離しました。Googleのエンジニアは、Google DeepMindと緊密に協力し、単一の統合設計では両方の要求を最大限の効率で満たすことはもはやできないと結論付けました。

TPU 8t：トレーニングの強力な推進力

TPU 8tは、高スループットのAIモデルトレーニング専用に構築されています。各スーパーポッドは9,600個のチップをクラスター化し、121エクサフロップスのコンピューティング能力と、高速なチップ間相互接続（ICI）で接続された2ペタバイトの共有メモリを提供します。この構成により、最も複雑なモデルアーキテクチャでもほぼ線形のスケーリングが可能になります。Googleの公式発表（2026年4月22日水曜日、PDT発行）によると、このチップは前世代の第7世代Ironwood TPUと比較して約2.8倍の価格対性能比を実現し、以前は数ヶ月かかっていたトレーニング時間を数週間に圧縮できます。Googleによると、最大展開規模では、PathwaysおよびJAXソフトウェアシステムを使用して、単一のクラスターで100万個以上のTPU 8tチップをオーケストレーションできます。

TPU 8i：推論と推論のために設計

TPU 8iは、急速に成長している推論市場に対応します。この市場では、展開されたAIモデルは、低遅延で同時に数百万のユーザーリクエストに応答する必要があります。主要なアーキテクチャ機能は、オンチップ静的ランダムアクセスメモリ（SRAM）の使用です。各TPU 8iには384メガバイトのSRAMが含まれており、Ironwood世代の量の3倍です。この大きなSRAMバッファにより、チップはモデルの重みと中間計算をコンピューティングコアの近くに保持でき、メモリアクセスのボトルネックを劇的に削減できます。Googleは、TPU 8iが前世代と比較して1ドルあたりのパフォーマンスが80％向上し、特にMixture of Experts（MoE）モデルと強化学習（RL）タスクをサポートするようにアーキテクチャ化されていると述べています。これらは次世代AI推論システムの基盤となる機能です。

AIハイパーコンピューターとエコシステム統合

両チップは、専用ハードウェア、オープンソフトウェアフレームワーク、および柔軟なクラウド消費モデルを組み合わせた統合インフラストラクチャスタックであるGoogleのAIハイパーコンピューターに組み込まれます。このプラットフォームは、新しいAxion搭載N4A CPUインスタンスも統合しており、Googleによると、競合するハイパースケーラーと比較して、エージェントランタイムワークロードで最大30％優れた価格対性能比を実現します。AIハイパーコンピューターは、Google自身のGeminiモデルファミリーおよびエンタープライズAIサービスを強化するのと同じ基盤です。Googleはまた、チップ設計パートナーであるBroadcomおよびMarvell Technologyとの継続的な協力関係を発表し、シリコンサプライチェーンを拡大し、インフラストラクチャがマルチギガワットレベルの容量にスケールできるようにすることを目指しています。

エンタープライズ導入の拡大

この世代のローンチに先立ち、GoogleのTPUプラットフォームの採用は大幅に拡大しています。Citadel SecuritiesはGoogle TPU上に定量的リサーチソフトウェアを構築しており、米国エネルギー省の国立研究所すべてがプラットフォーム上で実行されるAI共同科学者ソフトウェアを使用しています。Anthropicは、Google Cloudから数ギガワットのTPU容量を消費することを約束しています。Metaも、2026年2月にThe Informationが報じたように、TPUアクセスに関する複数年・複数十億ドルの契約に署名しました。これらのパートナーシップは、企業がAIの規模での展開を加速するにつれて、Googleのカスタムシリコン戦略の背後にある商業的勢いの高まりを強調しています。