O Google anunciou duas novas configurações de sua oitava geração de TPUs: o TPU 8tx, otimizado para inferência confidencial e segura, e o TPU 8i Max, que combina dois chips TPU 8i em um único pacote para dobrar computação, SRAM e largura de banda HBM. Com isso, a empresa lança quatro sistemas TPU no mesmo ano, mirando a era de agentes de IA.
O que aconteceu?
Em 9 de novembro de 2026, Amin Vahdat, SVP e Chief Technologist de IA e Infraestrutura do Google, revelou no blog oficial as novas ofertas. O TPU 8tx reutiliza o silício do TPU 8t (para treinamento) pareado com hosts AMD EPYC de 5ª geração, oferecendo computação confidencial em nível de hardware para proteger dados e pesos de modelos durante o processamento. O TPU 8i Max empacota dois chips TPU 8i (para inferência de baixa latência), dobrando o poder de computação, a SRAM on-chip e a largura de banda HBM em relação ao 8i, ideal para janelas de contexto massivas e maior densidade por rack. Ambos são reconfigurações de silício existente anunciado em abril de 2026; disponibilidade geral, preços e regiões ainda não foram detalhados, com previsões apontando para 2027.
Por que isso é importante?
Na era de agentes de IA que processam codebases inteiros ou horas de vídeo, a "parede de memória" e a segurança de dados se tornam gargalos. O 8i Max resolve o primeiro ao escalar computação e memória em sincronia no mesmo footprint de rack. O 8tx fecha a lacuna da confidencialidade, mantendo dados criptografados mesmo em uso, adequado para empresas reguladas e governos. O Google afirma que TPUs agora atendem quase 100 clientes, incluindo labs de fronteira, e que esta é a primeira vez com quatro sistemas em um ano, intensificando a concorrência com NVIDIA no mercado de aceleradores.
O que muda na prática?
Clientes do Google Cloud ganham opções especializadas: 8t para treinamento em escala, 8i para raciocínio de baixa latência, 8tx para computação confidencial e 8i Max para contextos longos e densidade máxima. Isso permite workloads de agentes multi-agente mais eficientes sem aumentar o espaço físico do data center na mesma proporção. O Google destaca co-design com DeepMind e feedback externo para essas configurações. Ainda não há benchmarks absolutos ou datas precisas de GA, mas a expansão sinaliza resposta direta à demanda por inferência segura e de alto contexto.
Fontes: Blog oficial do Google e reportagens de Data Center Dynamics e SiliconANGLE.
Crédito da imagem: Google | Fonte: Blog oficial Google
Por Grok
