谷歌摊牌：75%新代码AI写，第八代TPU亮剑，老黄该急了

谷歌大会震撼反扑！第八代TPU双芯片出世，自研十年，性能狂飙3倍死磕英伟达。CEO劈柴发文：AI已写75%新代码。

谷歌内部75%的新代码，如今已由AI完成。这并非未来预言，而是正在发生的现实。

随着Cloud Next 2026大会的帷幕拉开，谷歌CEO桑达尔·皮查伊的一篇长文，为这场技术盛宴定下了基调：

我们已正式跨入Gemini智能体时代。

要说本次大会真正的“重头戏”，非第八代TPU莫属。这款谷歌自研十年的最新战果，首次采用了训练（TPU 8t）与推理（TPU 8i）分离的双芯片架构，性能较前代狂飙3倍，其目标直指一个核心痛点：大幅降低智能体（Agent）的规模化运行成本。

这无疑是谷歌在算力层面向英伟达GPU霸主地位发起的一次正面硬刚。当然，硬件的亮见只是冰山一角。大会期间，一系列重磅产品密集发布：Workspace Intelligence、“Gemini企业级Agent平台”、AI应用保护平台AI-APP，以及深度集成Gemini的Workspace升级版。

皮查伊在会上描绘了一幅近乎“恐怖”的增长曲线：Gemini每分钟处理的Token数量已从100亿飙升至惊人的160亿；35家顶尖客户迈入了“10万亿级”参数俱乐部。更引人注目的是，谷歌内部75%的新代码由AI生成，多智能体协作系统甚至让复杂代码迁移项目的效率提升了6倍。

至此，硅谷“御三家”——谷歌、OpenAI、Anthropic——在全栈技术上的巅峰对决，已然进入白热化阶段。

第八代TPU登场，性能狂飙3倍

面向智能体时代，谷歌祭出了“两款芯片”的答案：专攻训练的TPU 8t与专攻推理的TPU 8i。这标志着谷歌TPU战略的一次关键分化，十年磨一剑，锋芒毕露。

训练与推理双线出击，其意图再明显不过：直指英伟达的核心腹地。甚至有网友制作了详细的对比图，清晰勾勒出英伟达GPU与谷歌TPU的对战全貌。

TPU 8t：训练野兽

TPU 8t在吞吐量和扩展性上堪称“堆料狂魔”，其目标是将大语言模型的开发周期从数月压缩至数周。具体来看，它在每个Pod上的计算性能，几乎是上一代Ironwood的3倍。

单个TPU 8t Superpod可扩展至9600个芯片，提供高达121 ExaFlops的澎湃算力。借助全新的Virgo网络架构，并搭配JAX和Pathways软件栈，它甚至能实现“百万级”TPU集群的近线性扩展。为了确保昂贵的算力不被浪费，谷歌将其“有效算力时间”优化至97%以上，极大减少了因系统故障或重启导致的损耗。

TPU 8i：推理引擎

另一款TPU 8i，则是为处理多个专业智能体之间复杂、协作且迭代的工作流而量身定制。它能在单个Pod中连接1152个TPU，从而实现巨大的吞吐量与极低的延迟。

为了彻底消除多智能体协同时的“排队等待”效应，谷歌在设计中引入了四项关键创新：打破“内存墙”、扩展MoE模型、由Axion驱动的高效能，以及彻底消除延迟。

在芯片设计上，TPU 8i采用了分层的Boardfly拓扑结构。其基础构建块由四个全连接芯片组成，向上发展为八个主板的全连接组，最终由36个这样的组全连接成一个完整的TPU 8i pod。

针对延迟极其敏感的推理场景，它重点突破了“内存墙”的限制。TPU 8i配备了288GB的高带宽内存，以及3倍于前代的片上SRAM，这使得模型的工作集能够完全驻留在芯片内部。这种设计完美契合了当前“推理侧规模化”的需求，尤其是在多个智能体协同进行复杂逻辑推理时，其性价比（每美元性能）提升了惊人的80%。

更重要的是，第八代TPU全面整合了Axion Arm CPU，通过“芯片+主机+液冷+网络”的全栈垂直整合，实现了每瓦特性能的翻倍。不得不说，谷歌在“用TPU堆砌算力”这条路上，十年磨一剑，确实越磨越锋利。

75%谷歌新代码，全是AI写的

强大的芯片只是技术底座，皮查伊抛出的另一个数字，才真正让业界为之震动：谷歌内部高达75%的新代码，现在由AI生成，再经工程师审核通过。

要知道，去年秋天这个比例还停留在50%。短短半年，暴涨25个百分点。当然，比起Anthropic宣称的100%代码由AI编写，谷歌似乎还“保守”了一些。但关键在于，谷歌内部早已不满足于“AI辅助写代码”的初级阶段。

他们正在构建全自主的智能体工作流——工程师的角色正在从“代码编写者”转变为“智能体军团的指挥者”。一个典型案例是，一个特别复杂的代码迁移项目，在智能体与工程师的协作下，完成速度达到了一年前纯人工方式的6倍。

更激进的是，Gemini Mac版应用的初始版本，正是通过谷歌内部的智能体开发平台Antigra vity搭建的。从创意构思到生成原生Swift原型，整个过程仅用了几天时间。

与此同时，一个有趣的现象在谷歌内部悄然出现：能用Claude的人，和不能用Claude的人，形成了某种新的“阶层”分化。通常，谷歌严禁员工使用非自家的AI工具。然而，谷歌DeepMind却为部分员工“开了绿灯”，允许他们使用Claude进行编程。

这一反常举动引发了内部讨论。不少工程师私下坦言，在部分编程任务的表现上，Gemini确实暂时逊色于Claude。而就在此时，谷歌正全力推进全员AI化，并将AI工具的日常应用深度纳入绩效考核体系。

Workspace接入AI脑，解放打工人

在办公生产力领域，谷歌正式推出了Workspace Intelligence——一个横跨Gmail、Docs、Sheets、Slides、Drive、Chat全线产品的AI“超级大脑”。

一句话搞定一切，Chat变指挥中心

其中最令人眼前一亮的功能，莫过于“Ask Gemini in Chat”。谷歌正在将Google Chat重新定义为“工作的统一命令行”。

用户不再需要打开十个标签页，也无需在邮件和文档之间反复跳转。只需在Chat里用自然语言说出目标，Gemini就能在后台跨应用调度资源，最终将成品直接呈现在聊天窗口中。例如，每天早上打开Chat，AI会自动生成一份每日简报，汇总当天最重要的任务、未读的关键对话以及需要立即行动的事项。它还能协助安排会议、生成文档和PPT，甚至仅凭一句话描述就能精准定位任意文件。

办公全家桶，AI替你打工

Workspace Intelligence真正展现其肌肉的战场，在于对“办公全家桶”的深度重塑。

Sheets：张嘴建表，全自动

谷歌宣称，Gemini in Sheets已达到业界最佳基准。用户仅需用自然语言描述需求，它便能从邮件、聊天记录、文件甚至网页中抓取相关数据，端到端地构建出一张复杂的电子表格，从数据整合到可视化呈现，一气呵成。

Docs：不止写文章，还能改文档、生成配图

如今的Gemini in Docs不仅能撰写内容，还能自动处理文档中的评论：理解同事的反馈意见，并直接对文档进行相应修改。更重磅的是，它能基于业务数据自动生成信息图表，并能一次性编辑多张图片，确保视觉风格的一致性。

Slides：一句话，一套完整PPT

这个功能足以让无数打工人为之振奋。Gemini能够利用Workspace Intelligence的上下文理解，严格遵循公司模板和视觉风格，一次性生成完整、可编辑的演示文稿。这几乎将“制作PPT”这项工作的痛苦指数降低了90%。

此外，Gmail迎来了“AI收件箱”，可自动提炼邮件重点；“Drive Projects”则让团队知识库流动起来，彻底终结了“寻找文件”的噩梦。

每分钟160亿Token，企业级「龙虾」平台来了

本次Cloud Next大会，谷歌还公布了一系列令人瞩目的数据，并推出了企业级重磅新品。

Gemini Enterprise的增长势头堪称疯狂：第一季度付费月活跃用户环比增长40%，其API每分钟处理的Token数量更是从上季度的100亿飙升至160亿。

会上，谷歌宣布了“Gemini企业级Agent平台”，这是一个供企业管理成千上万个智能体的“任务控制中心”。它代表了Vertex AI的一次重大进化，提供了一套完整的智能体构建、扩展、治理与优化方案。

该平台集成了全球超过200个顶尖AI模型，包括Claude、Gemini 3.1 Pro等。它还引入了“记忆银&行”（Memory Bank）功能，使智能体能够拥有持久的长效记忆，从而跨越数天处理复杂任务而不会丢失上下文。

硅谷的牌局上，底牌正在逐一摊开。OpenAI手握ChatGPT的十亿级用户基本盘，正疯狂向企业端渗透；Anthropic则凭借Claude卓越的代码能力，悄然蚕食开发者的心智。

而谷歌，选择了一条最重、最慢、却也最难被复制的道路：从芯片到模型，从办公套件到智能体平台，实现全栈自研与垂直整合。这场关乎未来的对决，其实才刚刚开始。