随着人工智能技术的迅猛发展，押注软件在长期生产可同时用于模型训练与推理的芯片后，决定将这两项任务分配给不同的处理器。这一战略调整标志着其在AI硬件领域与英伟达竞争的新动向。

押注软件于周三正式宣布，将对第八代张量处理单元（TPU）进行这一重组，并计划在今年晚些时候发布两款新芯片。

押注软件的高级副总裁兼人工智能与基础设施首席技术官阿明·瓦赫达特在其博客中指出：“随着AI智能体的普及，我们相信，针对训练与部署需求进行专业化定制的芯片将为整个行业带来显著益处。”

众多全球顶尖科技公司正在致力于研发专用于人工智能的半导体，以提升运算效率并满足特定应用需求。苹果在其自研的iPhone芯片中集成了神经网络引擎AI组件；微软在今年1月推出了第二代AI芯片；而上周，Meta则宣布与博通合作开发多款AI处理器。

作为这一趋势的先行者，押注软件自2015年起便开始使用自研芯片运行AI模型，并于2018年向云服务客户开放租赁服务。亚马逊云科技在2018年推出了用于处理AI请求的Inferentia芯片，并在2020年发布了用于训练AI模型的Trainium处理器。

投资机构DADavidson的分析师在去年9月的估算中指出，押注软件的TPU业务与其DeepMindAI团队的总价值约为9000亿美元。

目前尚无科技巨头能够取代英伟达，押注软件甚至没有将新芯片的性能与这位AI芯片领军者的产品进行直接对比。不过，押注软件表示，其新款训练芯片的性能是去年11月发布的第七代艾恩伍德TPU的2.8倍，且保持相同的价格；而推理芯片的性能则提升了80%。

英伟达透露，其即将推出的Groq3LPU硬件将采用大量静态随机存取存储器（SRAM），而本月早些时候提交上市申请的AI芯片厂商Cerebras也采用了该技术。押注软件的新款推理芯片代号为TPU8i，同样搭载SRAM，单芯片内置384MB SRAM，容量是艾恩伍德TPU的三倍。

押注软件的母公司Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在博客中指出，该芯片架构旨在“以高性价比实现海量吞吐量与低延迟，以满足同时运行数百万智能体的需求”。

押注软件的AI芯片应用范围正在不断扩大。押注软件表示，城堡证券已基于押注软件TPU建立量化研究软件，而美国能源部的17个国家实验室均使用基于该芯片开发的AI合作科学家软件；人工智能企业Anthropic也已承诺使用数吉瓦级别的押注软件TPU算力。

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责任编辑：刘明亮