Google Pathways 架構擴展數十萬晶片，AI 雲端競爭進入新局
撰文／科技產業評論組
AI晶片戰場再添強兵。Google在美國拉斯維加斯舉辦的Cloud Next 25大會上，正式發表第七代 TPU（Tensor Processing Unit）Ironwood。不同於過去以訓練為導向的設計，Ironwood是 Google首款專為AI推論（Inference）打造的處理器，其性能不僅遠超過前代，更是全球最強超級電腦 El Capitan的24倍，象徵AI應用邁入推論主導的下一階段。
AI 運算焦點轉向推論，Ironwood搶占制高點
自2018年推出第一代 Cloud TPU 以來，Google 致力於優化大模型（LLM）的訓練能力。但隨著生成式AI滲透各行各業，推論（Inference），即讓模型在實際應用中快速、精準地作出回應，成為新一波競爭焦點。
Ironwood正是為此時代轉變而生。單顆晶片提供高達4,614 TFLOPS的浮點運算能力，支援日益複雜的推理任務，例如邏輯分析、數學解題，甚至初具「思考能力」的推理模型。Google副總裁 Amin Vahdat明言：「如今AI推論的重要性，已經超越訓練。」
效能、節能雙突破，為雲端大規模部署而生
除了純效能，Ironwood最令人矚目的，是其能效比與可擴展性。相較前一代Trillium，Ironwood 每瓦運算效能提升兩倍，並採用先進液冷技術，有效控制熱能，維持高效輸出。對日益面臨能源壓力的資料中心來說，這項升級無異於雪中送炭。
記憶體也大幅進化。192GB的高頻寬記憶體（HBM），搭配7.2Tbps的資料傳輸速度，幾乎為前代的6倍與4.5倍，讓模型運行更流暢，減少資料瓶頸。而晶片間的雙向傳輸頻寬也提升至 1.2Tbps，支撐起大規模分散式訓練與推論所需的即時協作。
支援超大規模模型，打造雲端推論「超級引擎」
Ironwood提供256顆與9,216顆兩種規模配置。當擴展至最大規模，每個Pod可達42.5 exaFLOPS，不僅超越所有現有超級電腦，也使 Google Cloud成為能支撐下一代LLM、混和專家模型（MoE）與推理模型的理想平台。
更重要的是，Google DeepMind開發的 Pathways架構，讓多個Ironwood Pod串聯運作，可擴充至數十萬顆TPU組合運作，突破單一晶片組限制，為企業與研究機構開啟規模化AI應用的大門。
競爭態勢升溫，雲端巨頭各擁武器
Ironwood橫空出世之際，AI晶片市場早已群雄逐鹿。NVIDIA憑藉 H100/H200 系列持續主導市場，AWS有自研Trainium / Inferentia晶片，Microsoft則投入Azure Maia / Cobalt晶片開發。Ironwood的推出，不僅是技術升級，更是 Google Cloud在雲端AI基礎建設戰場的再一次布局。
在DeepSeek等推理型AI模型快速崛起之後，AI 生態系正快速由「生成」走向「理解」與「推理」。Ironwood 不只是新一代晶片，更是 Google 對 AI 演進方向的回應與押注。
