据 Jeff Dean 在 X 表示，Google 在 Cloud Next 发布 TPU v8t（面向大规模训练）与 v8i（面向高吞吐推理），并在官方博客披露了芯片细节。根据 Google Cloud 公告，v8t 强调更高带宽互连与更大 HBM 容量以加速大模型训练，v8i 面向低时延与高性价比的推理场景。按照 Google 博客介绍，这两款 TPU 与 Vertex AI 及 JAX、PyTorch 深度集成，帮助企业缩短训练周期并降低总体拥有成本。依据 Google 提供的数据，相比上一代 TPU，新平台在性能每美元与能效上均有提升，使 v8t 适配前沿模型训练、v8i 适配大规模在线服务。对企业而言，据 Google Cloud，总体策略是：将基础模型训练集中到 v8t 机架集群，面向低时延与高并发推理工作负载切换至 v8i，从而优化吞吐与成本结构。