当地时间4月9日，在拉斯维加斯举行的“Google Cloud Next 25”大会上，谷歌正式发布第七代张量处理器（TPU）芯片Ironwood。作为首款专为AI推理任务设计的TPU，Ironwood以突破性的性能、能效和可扩展性，标志着AI基础设施从“响应式”向“主动式”的范式转变，推动生成式AI向更复杂的推理与思考场景迈进。
一、Ironwood的核心突破：性能与能效的颠覆性提升
Ironwood被谷歌称为“迄今为止性能最强、能效最高的TPU”，其技术参数全面超越前代产品：
- 峰值算力：单芯片算力达4614 TFLOPs，较第六代TPU Trillium提升10倍；
- 内存容量：192GB HBM高频宽内存，是Trillium的6倍，可支持更大规模的模型运算，减少数据传输瓶颈；
- 带宽提升：内存带宽达7.2 Tbps（Trillium的4.5倍），芯片间互连（ICI）带宽提升至1.2 Tbps，优化分布式训练效率；
- 能效革新：能效比达到Trillium的两倍，结合液冷技术，可在高负载下维持稳定性能。
谷歌机器学习副总裁Amin Vahdat指出，Ironwood的设计目标是为“推理时代”提供动力——从依赖人类解读数据的传统AI，转向能主动生成洞察的智能系统。例如，在执行大语言模型（LLM）或混合专家模型（MoE）时，Ironwood可高效处理复杂的并行计算与通信需求，实现“思考型AI”的规模化部署。
二、可扩展性与行业应用：赋能超大规模AI模型
Ironwood的最大亮点在于其灵活的可扩展架构：
- 两种集群配置：面向推理的256芯片集群和面向训练的9216芯片集群。后者通过创新的ICI网络连接，总运算能力达42.5 Exaflops，相当于当前全球最强超算El Capitan的24倍。
- 液冷技术突破：最高支持9216芯片组成的Pod，总功耗接近10兆瓦，专为超大型模型训练与推理设计。
这一性能使Ironwood能够支持Gemini 2.5等前沿模型的开发。谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis表示，Ironwood将加速多模态模型的迭代，例如视频生成模型Veo 2和音频模型Chirp 3的优化。
在行业应用层面，Ironwood的增强版SparseCore加速器进一步扩展了其适用场景。除了传统的推荐系统，该加速器还可处理金融风险评估、科学计算等领域的稀疏数据处理任务，为复杂决策模型提供硬件支持。
三、软件生态协同：Pathways与分布式计算
为充分发挥Ironwood的硬件潜力，谷歌同步升级了软件堆栈：
- Pathways系统：支持跨数万个TPU的动态资源分配，实现高效的分布式计算管理；
- vLLM优化：将vLLM框架引入TPU，使客户可无缝迁移GPU优化的工作负载，降低开发门槛；
- GKE推理增强：通过AI感知的负载均衡与自动扩展功能，服务成本降低30%，延迟减少60%。
此外，谷歌云还推出了搭载英伟达GB200 Blackwell GPU的A4X和A4虚拟机，形成“TPU+GPU”的混合算力方案，满足多样化AI任务需求。
四、行业竞争与战略意义：减少依赖，巩固AI领导地位
Ironwood的发布正值AI芯片竞争白热化阶段。尽管英伟达仍占据主导地位，但谷歌通过自研TPU持续降低对外部供应链的依赖。目前，OpenAI、Meta等公司仍严重依赖英伟达GPU，而亚马逊（Trainium/Inferentia）和微软（Cobalt 100）也在加速自研芯片布局。
谷歌的战略意图显而易见：通过软硬件垂直整合，构建从基础设施到应用层的全栈AI生态。例如，Vertex AI平台已集成200多个模型，涵盖谷歌原生模型（如Gemini、Imagen）、第三方模型（Anthropic、Mistral）及开源框架（Llama、Gemma），进一步吸引企业客户。
五、未来展望：AI基础设施的“新范式”
Ironwood的推出不仅是技术迭代，更代表了AI基础设施的演进方向：
- 从训练到推理：随着生成式AI向产业端渗透，推理任务的需求激增，专用硬件成为降本增效的关键；
- 从孤立到协同：通过Agent2Agent协议，谷歌正推动多智能体生态的互联互通，例如在企业流程中实现招聘、审计等任务的自动化协同；
- 从通用到场景化：针对金融、科研等垂直领域的优化，彰显AI芯片向专业化、定制化发展的趋势。
谷歌CEO Sundar Pichai强调，2025年公司将投入750亿美元用于数据中心建设，以支撑AI时代的算力需求。而Ironwood作为这一战略的核心组件，将助力谷歌在“推理时代”持续引领行业创新。
结语
第七代TPU Ironwood的发布，不仅是谷歌技术实力的体现，更是AI基础设施迈向主动化、智能化的重要里程碑。随着AI模型复杂度的提升，硬件与软件的协同创新将成为竞争焦点。谷歌通过Ironwood及其生态布局，正为“思考型AI”的普及铺平道路，推动行业进入真正的“推理时代”。
