Báo cáo do Tom's Hardware và Firstpost đưa tin vào ngày 16 tháng 8, diễn ra trong bối cảnh cuộc đua ngày càng khốc liệt nhằm thiết kế lại cơ sở hạ tầng AI cho các mô hình lý luận và tác nhân tự trị — một sự thay đổi mà chúng tôi đã theo dõi trong phạm vi đưa tin tin nóng về AI của chúng tôi. Theo SemiAnalysis, Google và các khách hàng của họ đang thúc đẩy TPU có lõi CPU tích hợp để học tăng cường (RL) và các khối lượng công việc nặng về CPU khác và AMD là ứng cử viên nặng ký để cung cấp những phần còn thiếu.
Tại sao Google không cần AMD thiết kế TPU
Các nhà phân tích dội một gáo nước lạnh vào cách đọc đơn giản nhất của câu chuyện. Google đã có chuyên môn nội bộ đáng kể về kiến trúc máy gia tốc, được mài giũa qua tám thế hệ TPU và không nhất thiết cần AMD thiết kế một loại TPU thông thường khác. Khả năng AMD triển khai chip suy luận tiếp theo (TPU V10i) hoặc chip đào tạo (TPU V10t) của Google được coi là thấp.
Thay vào đó, các nhà phân tích tin rằng Google có thể cần những thứ mà một nhà sản xuất CPU như AMD có thể cung cấp: sở hữu trí tuệ CPU, logic lập trình, kết nối hoặc kiến thức chuyên môn về đóng gói nâng cao. Nói cách khác, câu chuyện không phải về việc AMD xây dựng bộ tăng tốc AI của Google mà nhiều hơn về những gì một con chip lai - máy tính tensor của Google kết hợp với các lõi đa năng của AMD - có thể mở khóa.
Học tăng cường đang biến AI Silicon từ trong ra ngoài
Trình điều khiển là một sự thay đổi thực sự trong cách hệ thống AI tiêu thụ điện toán. Việc đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn thông thường vẫn nặng về máy gia tốc: toán ma trận, cả ngày, trên GPU và TPU. Nhưng học tăng cường cho các mô hình lý luận và tác nhân thì khác. Các đường dẫn RL xen kẽ các hoạt động tăng tốc với số lượng lớn tính toán vô hướng, phân nhánh, có mục đích chung — mô phỏng môi trường, tính toán phần thưởng, điều phối nhiều đợt triển khai song song — chạy tốt hơn nhiều trên CPU.
Thiết kế hệ thống của riêng Google đã phản ánh sự thay đổi đó. Theo báo cáo, các hệ thống TPU 8i tập trung vào suy luận của Google — được xây dựng cho khối lượng công việc suy luận, lý luận và RL — cung cấp một CPU Google Axion cho mỗi hai TPU. Để so sánh, các máy chủ dựa trên TPU thế hệ thứ bảy sử dụng một bộ xử lý Intel Xeon "Emerald Rapids" cho mỗi bốn TPU. Việc tăng gấp đôi tỷ lệ CPU trên bộ tăng tốc là một tín hiệu mạnh mẽ về nơi Google nhìn thấy khối lượng công việc và việc đóng gói các lõi CPU ngay bên cạnh bộ tăng tốc là bước hợp lý tiếp theo: đường dẫn dữ liệu ngắn hơn, ít chuyển động dữ liệu hơn và hiệu quả năng lượng tốt hơn cho chính xác khối lượng công việc mà AI tác nhân yêu cầu.
Tiền lệ MI300A
AMD mang lại kinh nghiệm liên quan trực tiếp cho một dự án như vậy. Instinct MI300A — được triển khai trong các siêu máy tính hạng ưu — là APU thực sự đầu tiên ở quy mô trung tâm dữ liệu, kết hợp chiplet CPU x86 Zen và chiplet điện toán GPU với bộ nhớ dùng chung trong một gói duy nhất. Một thiết kế trong tương lai của Google có thể có hình dạng tương tự: các chip vi tính điện toán TPU của Google kết hợp với công nghệ CPU AMD và bộ nhớ băng thông cao, trong đó AMD có khả năng xử lý các phần của việc đóng gói và tích hợp.
Cả hai công ty đều có lý do để nói chuyện. Đối với Google, động thái này sẽ mở rộng chiến lược silicon vốn đã mở rộng ra nhiều đối tác - dòng TPU thế hệ thứ tám, được công bố vào tháng 4 năm 2026, được chia thành các chip đào tạo chuyên dụng (8t) và chip suy luận (8i), đồng thời báo cáo vào đầu năm nay mô tả Google đang tập hợp một chuỗi cung ứng silicon tùy chỉnh gồm nhiều đối tác bao gồm Broadcom, MediaTek và Marvell để thách thức Nvidia trong khả năng suy luận. Đối với AMD, chiến thắng về mặt thiết kế của Google sẽ là sự chứng thực lớn cho công nghệ đóng gói và chiplet của họ — đồng thời là chỗ đứng trong lĩnh vực silicon AI tùy chỉnh, một thị trường mà sự thống trị của Nvidia phần lớn vẫn không bị thách thức.
Lưu ý quan trọng
Bản thân SemiAnalysis nhấn mạnh rằng vẫn còn sự không chắc chắn đáng kể. Bản chất chính xác của sự tham gia được báo cáo của AMD là không rõ ràng, mối quan hệ hợp tác chưa được cả hai công ty xác nhận và các nhà phân tích đưa ra lý do của họ là suy đoán có căn cứ về lý do tại sao sự hợp tác như vậy sẽ có ý nghĩa hơn là một lộ trình sản phẩm đã được xác nhận.
Nhưng tín hiệu sâu hơn quan trọng hơn bản thân thỏa thuận. Nếu các báo cáo là chính xác, thì sự phát triển quan trọng nhất không phải là Google và AMD hợp tác cùng nhau - mà là Google đang khám phá các biến thể TPU nặng về CPU được thiết kế đặc biệt để học tăng cường, lý luận và AI tác nhân. Ngành công nghiệp đã dành cả thập kỷ để tối ưu hóa các con chip cho phép nhân ma trận khổng lồ. Thế hệ phần cứng AI tiếp theo đang được định hình bởi khối lượng công việc trông không giống suy nghĩ của một bộ óc đơn lẻ mà giống hàng nghìn tác nhân đang khám phá, thất bại và học hỏi cùng một lúc.
Xem gì
Đối với toàn ngành, có ba điều sẽ biến báo cáo này từ suy đoán thành xu hướng. Đầu tiên, bất kỳ dấu hiệu nào về các thỏa thuận silicon tùy chỉnh kết hợp các nhà cung cấp máy gia tốc và CPU thay vì đọ sức với nhau - logic tương tự đã đẩy AMD vào MI300A và Nvidia hướng tới các hệ thống tích hợp kiểu Grace-Hopper giờ đây dường như đang định hình lộ trình ASIC siêu quy mô. Thứ hai, liệu tỷ lệ triển khai TPU 8i của Google có tiếp tục hướng tới nhiều CPU hơn trên mỗi bộ tăng tốc hay không, điều này sẽ xác nhận độc lập luận điểm về khối lượng công việc RL. Thứ ba, nhận xét về thu nhập của chính AMD: chiến thắng về thiết kế tùy chỉnh ở quy mô của Google cuối cùng sẽ đủ quan trọng để xuất hiện trong các báo cáo tài chính.
Cả Google và AMD đều không bình luận về báo cáo này và SemiAnalysis lưu ý rằng phân tích của họ dựa trên logic chiến lược của việc ghép đôi hơn là các hợp đồng đã được xác nhận. Nhưng trong một năm mà Google đã chia dòng TPU của mình thành các sản phẩm đào tạo và suy luận, ký kết các thỏa thuận cung cấp silicon với nhiều đối tác và tích trữ dung lượng CPU cho các bộ tăng tốc mới nhất của mình, một biến thể TPU nặng CPU sẽ ít gây ngạc nhiên hơn bước đi hợp lý tiếp theo.
Đi trước AI
Tin tức từng chip về cuộc đua silicon AI, được phân phối ngay khi nó diễn ra. Đánh dấu trung tâm của chúng tôi để biết những phát triển AI mới nhất và không bao giờ bỏ lỡ chiến thắng về thiết kế.
Đọc thêm tin tức về AI →
