企業 AI 部署的現實：成本可控才是關鍵。
Google 在 Cloud Next ’26 上說得很清楚——TPU 8i 每美元效能提升 80%，目標是讓 AI 代理大量上線，成本可控。
從 AI Hypercomputer、Agentic Data Cloud，到 Gemini Enterprise Agent Platform 再到 Agentic Defense，Google 真正想賣的，其實是企業 AI 的「控制面」。
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TPU
長期關心人工智能與深度學習的技術宅們，不可能未曾聽聞 Google 自行打造、為 TensorFlow 機器學習框架量身訂做，讓 AlphaGo 在世紀人機圍棋大戰，打敗李世乭九段的秘密武器：人工智能晶片 TPU (Tensor Processing Unit)。在 Hot Chips 29，Google 也以「比較平易近人」的簡報形式（年初發表的是論文），介紹第一世代 TPU 的技術全貌與第二代的概觀。
日前於烏鎮舉辦的圍棋人機大戰，中國頂尖棋士柯潔失利，以四分一子負於 AlphaGo。面對加強版的 AlphaGo，在賽前外界普遍不看好柯潔能獲勝。昨日的人工智能論壇上，AlphaGo 團隊負責人就揭露了更多 AlphaGo 的開發細節，指 AlphaGo 化身 Master 在經過網上 60 場頂尖水平的對弈和自我學習後，棋力早已比去年對決李世石時更進一步 ，而且使用了最新的硬件和機器學習技術。面對更強的 Master 版本，柯潔僅負半目於首戰落敗，已表現出作為世界頂尖棋士的實力。
去年 Unwire.pro 採訪 Google I/O 時就報導過，Google 設計了專給機器學習的全新處理器 TPU，早前亦正式公布細節，更宣稱「比 GPU 和 CPU 快 15-30 倍」。對於 Google TPU 的出現，NVIDIA 並不感到是威脅，NVIDIA 全球副總裁、亞太區總裁 Raymond Teh 甚至笑言：歡迎 Google 的加入！