Google ha presentato TPU 8tx e TPU 8i Max, due nuove declinazioni dei propri tensor processing unit per ampliare la gamma di applicazioni legate all’intelligenza artificiale. L’azienda mira così a ridurre la dipendenza dai chip prodotti da altre società nella propria attività di cloud computing. Le nuove unità sono state annunciate il 2026-11-10 e rispondono a due esigenze specifiche: l’esecuzione riservata dei modelli AI e una memoria più ampia per carichi di lavoro di grandi dimensioni.
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Entrambe appartengono all’ottava generazione di chip Google, introdotta ad aprile 2026. Questa generazione punta su una capacità di inferenza superiore e sul supporto a requisiti di addestramento su larga scala. Con TPU 8tx e TPU 8i Max, Google estende ulteriori le possibilità offerte da tale piattaforma, mantenendo lo sviluppo interno dei propri acceleratori destinati alle attività di AI.
TPU 8tx: sicurezza nel chip e ragionamento durante l’addestramento
TPU 8tx nasce dalla collaborazione di progettazione con AMD ed è derivato dal chip TPU 8t. Il componente è destinato specificamente all’addestramento riservato e all’esecuzione riservata di modelli AI. Google lo ha descritto così: “TPU 8tx «costruisce la sicurezza direttamente nel livello hardware, mantenendo dati sensibili e pesi dei modelli protetti e isolati anche durante l’uso attivo».”
Il chip incorpora inoltre una rete di inferenza personalizzata, grazie alla quale il ragionamento può essere eseguito durante l’addestramento. Questa caratteristica permette di impiegare TPU 8tx anche per la distillazione e l’addestramento di modelli più piccoli mentre il dispositivo è in funzione. Google ha sottolineato il potenziale di questo approccio: “La capacità di TPU 8tx di eseguire ragionamento durante l’addestramento potrebbe risultare utile alle aziende che desiderano addestrare un modello sui propri dati senza spostarli tra dispositivi.”
TPU 8i Max: due chip in un solo package
TPU 8i Max riunisce in un unico package due chip TPU 8i orientati all’inferenza e presentati ad aprile 2026. Rispetto ai singoli componenti, il nuovo dispositivo raddoppia memoria, potenza di elaborazione e banda. Il risultato è un processore capace di gestire una mole più ampia di informazioni durante l’elaborazione delle richieste rivolte ai modelli AI.
Il lancio si inserisce in un momento di crescente pressione su Nvidia. Microsoft, Amazon, OpenAI e Anthropic stanno sviluppando proprie linee di semiconduttori dedicati all’AI e software di accompagnamento, per ridurre la propria dipendenza dal dominio del produttore di GPU. Nel weekend, inoltre, Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, ha ammesso di avere una relazione con una persona accusata di essere una spia cinese.
