Google bir anda iki yeni TPU təqdim etdi, ilk dəfə təlim və çıxarımdakı (inference) çiplərini ayırdı, müəssisə AI agentləri geniş miqyasda tətbiq olunur

Alphabet şirkətinin Google Cloud-u illik inkişafçılar konfransında intensiv addımlar ataraq, yeni nəsil daxili çip və müəssisələr üçün AI agentləri üçün alətlərini təqdim etdi və həm hardware, həm də proqram təminatı cəbhəsində Nvidia, OpenAI və Anthropic-ə qarşı mübarizə başlatdı.

Yerel vaxtla çərşənbə günü, Google Cloud Las Veqasda keçirilən Google Cloud Next 2026 konfransında səkkizinci nəsil Tensor Prosessoru (TPU) çiplərinin iki yeni modelini elan etdi: AI modellərinin təlimi üçün nəzərdə tutulmuş TPU 8T və çıxarış (inference) mərhələsi üçün optimallaşdırılmış TPU 8i və onların bu ilin sonlarına doğru satışa çıxarılması gözlənilir. Bu, Google-un ilk dəfə təlim və çıxarış funksiyalarını ayrıca çiplərə ayırmasıdır və şirkətin AI hardware strategiyasında mühüm dəyişiklik deməkdir.

Eyni zamanda, Google müəssisə avtomatlaşdırma bazarını hədəfə alaraq Gemini Enterprise Agent Platform-u da daxil olmaqla bir sıra AI agentləri üçün alətlərini təqdim etdi.

Yeni çiplərin təqdimatı AI çıxarış ehtiyaclarının sürətlə böyüdüyü bir vaxta təsadüf edir. Google Cloud hesablama və AI infrastrukturu üzrə vitse-prezidenti Mark Lohmeyer bildirib: “Əsas məsələ hər əməliyyatda ən aşağı cavab müddətini ən aşağı maliyyətlə təmin etməkdir. Əməliyyat həcmləri kəskin artmaqdadır və əməliyyat başına olan xərc kəskin şəkildə azalmalıdır ki, miqyas qazanmaq mümkün olsun.” Hər iki yeni çip bu ilin sonuna rəsmi olaraq istifadəyə veriləcək.

Təlim və çıxarış ayrılır, çip performansı əhəmiyyətli dərəcədə artır

Google-un bu dəfə səkkizinci nəsil TPU-ları iki ayrıca məhsula ayırması AI iş yükünün artan fərqliliyinə birbaşa cavabdır.

Google-un baş vitse-prezidenti və AI və infrastruktura üzrə baş texnologiya direktoru Amin Vahdat bloqda yazıb: "AI agentlərinin sürətli inkişafı ilə biz hesab edirik ki, sənaye həm təlim, həm də çıxarış üçün optimallaşdırılmış xüsusi çiplərdən yararlanacaq."

TPU 8t AI modelinin təlimi üçün optimallaşdırılıb və "ən son model inkişaf dövrünü bir neçə aydan bir neçə həftəyə endirə biləcəyi" iddia edilir.

Performans baxımından, TPU 8t əvvəlki nəsildən hər vatt üzrə 124% yaxşı nəticə göstərir, TPU 8i isə 117% artım göstərir. Ötən ilin noyabrında təqdim olunan yeddinci nəsil Ironwood TPU ilə müqayisədə, TPU 8t eyni qiymətə 2.8 dəfə daha yüksək məhsuldarlığa malikdir, TPU 8i isə 80% daha yüksək göstəriciyə malikdir.

Təlim çipi TPU 8t maksimum 9600 çipi bir sistemdə birləşdirə bilər. Google bildirib ki, belə genişmiqyaslı sistemlərin tətbiqi zamanı elektrik enerjisi artıq məlumat mərkəzində əsas məhdudlaşdırıcı faktordur və buna görə də daha yüksək enerji səmərəliliyi vacibdir.

TPU 8i isə əsasən çıxarış (inference) üçün nəzərdə tutulur, AI modellərinin işlədilməsi və AI agentləri tapşırıqlarının icrası üçün uyğundur. Onun arxitekturasında ən vacib məqam böyük tutumlu on-chip yaddaşdır. Hər bir çip 384MB statik təsadüfi yaddaş (SRAM) inteqrasiya edir ki, bu, əvvəlki Ironwood nəsilindən üç dəfə çoxdur.

Hər iki çip 2026-cı ilin sonunda rəsmi olaraq satışa təqdim ediləcək.

Alphabet-in baş direktoru Sundar Pichai bloqda bildirib ki, bu arxitektura "xərclər baxımından effektiv formada eyni anda milyonlarla agentin işləməsini təmin etmək üçün böyük ötürmə qabiliyyəti və aşağı gecikmə yaradır". On-chip yaddaşın artırılması çipin kənardan tez-tez məlumat əldə etməsinə ehtiyacı azaldır və bu, çoxmərhələli çıxarış tələb edən AI tapşırıqları üçün xüsusilə vacibdir.

AI agentləri platforması tam tətbiq olunur, OpenAI və Anthropic-i hədəfə alır

Proqram təminatı səviyyəsində, Google bu dəfə müəssisələr üçün məqsədli tam bir AI agentləri alət dəstini təqdim etdi və OpenAI və Anthropic-in müəssisə bazarında yerləşdirilməsinə birbaşa rəqib oldu.

Bloomberg-ə görə, bir neçə startap qurucusu bildirir ki, Silikon Vadisində proqramçılar əsasən Anthropic-in Claude Code və OpenAI-nin Codex alətləri arasında seçim edir, Google isə əksər hallarda nəzərə alınmır – bu vəziyyət Google rəhbərliyi üçün narahatlıq doğurur.

Google Cloud-un baş direktoru Thomas Kurian bloqda deyib: “Bu, yığma formada ayrı-ayrı xidmətlər təqdim etmək deyil, tam bir innovativ əsas karkas təqdim etməkdir.”

Yeni Gemini Enterprise Agent Platform yaddaşı saxlayan Memory Bank və Memory Profile funksiyalarını təqdim edir və bu, agentlərin istifadəçilə olan əvvəlki qarşılıqlı təsirlərini yadda saxlamağa kömək edir, əvvəlki AI alətlərinin ən böyük çatışmazlıqlarından birini aradan qaldırır; Agent Simulation funksiyası isə inkişafçılara vasitənin istifadəyə verilənə qədər daha əhatəli sınaqdan keçirməsini təmin edir.

Google həmçinin əməkdaşlıq platforması Projects-i istifadəyə verib, burada Workspace, Microsoft OneDrive və müəssisədaxili çat alətlərindən məlumatlar birləşdirilir, beləliklə, agentlərə lazımi kontekst təqdim olunur. Bundan əlavə, Google adi işçilər üçün nəzərdə tutulmuş Gemini Enterprise tətbiqini təqdim edib, bu proqram “hər bir işçinin AI qəbul masası” kimi mövqeləndirilir, istifadəçi heç bir kod yazmadan öz agentini yarada bilər.

TPU tətbiq sürətlənir, Nvidia ilə əməkdaşlıq paralel şəkildə davam edir

Google öz daxili çip inkişaflarına daha çox sərmayə qoymasına baxmayaraq, Nvidia ilə əməkdaşlığı davam edir.

Mark Lohmeyer bildirib ki, Google bu ilin ikinci yarısında Nvidia-nın yeni nəsil çiplərinin ilk tətbiqçilərindən biri olmağı planlaşdırır və eyni zamanda Nvidia sistemlərindən istifadə etmək istəyən müştərilər üçün də xidmətlər təqdim edəcək.

Eyni zamanda, Google TPU-larının biznes tətbiqi də sürətlənir.

Hedge fondu Citadel Securities artıq Google TPU-ları üzərində kvant araşdırma proqramları qurub, ABŞ Energetika Nazirliyinə məxsus olan bütün 17 milli laboratoriyada TPU əsaslı AI kooperativ elmi proqramı istifadə olunur. Meta şirkəti Google ilə bir neçə illik, milyardlarla dollar dəyərində TPU istifadə müqaviləsi imzalayıb, AI sahəsində yüksələn Anthropic də Google-un TPU hesablama imkanından bir neçə gigavatlıq istifadə etməyə söz verib.

DA Davidson-un keçən ilin sentyabrında qeyd etdiyi kimi, TPU biznesi və Google DeepMind AI bölməsi birlikdə təxminən 900 milyard dollar dəyərində qiymətləndirilir.

Qeyd etmək lazımdır ki, Google yeni çipinin performansını birbaşa Nvidia məhsulları ilə müqayisə etməyib. Nvidia isə tezliklə təqdim edəcəyi yeni məhsul xəttində 20 milyard dollara alıb inteqrasiya etdiyi Groq texnologiyasını istifadə edəcək və bu, ultra aşağı gecikməli çıxarış tətbiqlərinə yönəlib.

Nvidia-nın baş direktoru Jensen Huang əvvəllər qeyd edib ki, AI iş yükünün 20%-dən çoxu belə çiplərlə daha yaxşı idarə oluna bilər. Groq 2016-cı ildə bir neçə keçmiş Google mühəndisi tərəfindən yaradılıb.

TPU-ların more geniş tətbiqini təmin etmək üçün Google hələ də TPU-ları müştərilərin öz məlumat mərkəzlərinə yerləşdirmək üçün həllər təqdim etməyi sınaqdan keçirir və üçüncü tərəf proqram təminatı vasitələri ilə uyğunluğu artırmağa çalışır. Bununla belə, çip tədarükündəki məhdudiyyətlər, AI modellərinin sürətlə yenilənməsi və çip inkişaf dövrünün uzunluğu Google-un miqyaslanmasında əsas qeyri-müəyyənliklər olaraq qalır.