Google 近期發布的 Gemini 3 系列大模型一舉奪下全球性能寶座，搶盡 OpenAI 的鋒頭，也帶動母公司 Alphabet 股價大漲。這背後除了模型本身的突破，更倚賴 Google 自建的 TPU（Tensor Processing Unit）硬體生態系。
如今 Google 更進一步立下「驚人目標」：在不增加成本與耗電的情況下，於未來 4～5 年內將 AI 算力提升 1000 倍，堪稱「超級大餅」，但他們似乎有信心能辦到。
每半年翻倍，一步步堆出千倍算力
根據 Google 雲端 AI 基礎設施負責人 Amin Vahdat 在內部全員會議中的演說，Google 設下明確目標：每 6 個月翻倍一次算力容量，累積 8～9 次翻倍後，總體將達到 1000 倍性能成長。
與一般靠砸錢堆 GPU 的作法不同，Google 強調，他們的策略是在「相同的預算與耗能條件下」，實現包括計算、儲存與網路能力的全面升級。
第七代 TPU「Ironwood」性能亮眼，第八代已在路上
Google 今年 4 月公布了自研的第七代 TPU 平台，代號為 Ironwood，搭載：
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192GB HBM 高頻寬記憶體
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記憶體頻寬高達 7.4TB/s
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單顆晶片運算效能達 4614 TFLOPS（為第五代的 10 倍）
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每瓦性能提升 6 倍
這樣的硬體規格讓 Gemini 3 的訓練與推論成效大幅提升，而下一代（第八代）TPU 已由 Google 聯合博通等夥伴開發中，雖然細節尚未公開，但 Google 已釋出訊號：今年資本支出已第二度上調，2026 年還將大幅提高投資，顯見對算力基礎的極度重視。
隨著大語言模型越來越「吃資源」，從參數規模、推論速度到訓練效率，硬體規模與優化架構將成為核心競爭力。Google 的策略不只搶快，更強調效率與可持續性，未來若真能在同樣資源下堆出 1000 倍性能，將再度拉開與其他雲端巨頭的距離。
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