在SEMICON Taiwan 2026活动上，谷歌宣布其TPU系统已扩展至100万芯片级规模，意味着其互联架构可将百万颗TPU连接成统一计算集群，支持超大规模模型跨数据中心分布式训练。谷歌CTO阿明·瓦赫达特指出，AI扩张的核心瓶颈已从芯片转向电力供给，算力天花板正从“造不出芯片”变成“找不到电”。
瓦赫达特认为AI已进入“智能体人工智能”时代，交互模式将从人机对话转向智能体之间的自动化对话，推动应用指数级增长并创造近乎无限的全球计算需求。他将工业革命比作“肌肉倍增器”，而AI则是“大脑倍增器”，能让每个病人拥有医生、每个学生拥有老师，十年科学进步可压缩至一年。
谷歌与Anthropic达成合作，涉及高达100万颗TPU芯片、总计算功率超1吉瓦，从2027年起提供3.5至5吉瓦算力容量，交易价值高达400亿美元。与此同时，亚马逊也在购买额外200万颗Nvidia芯片，但电力短缺正成为全球AI数据中心扩张的共同挑战。
技术规格方面，谷歌Ironwood TPU（TPU v7）每芯片提供4,614 TFLOPS的FP8算力，9,216芯片Pod可达42.5 Exaflops，配备192GB高带宽内存，能效比前代提升2倍。今年4月发布的第八代TPU分为训练专用TPU 8t和推理专用TPU 8i，其中TPU 8t超级Pod可扩展至9,600芯片，共享2PB内存，提供121 ExaFLOPS的FP4算力。