当地时间 4 月 9 日，谷歌在 “Google Cloud Next 25” 大会上正式推出第七代张量处理器（TPU）芯片 Ironwood。这是谷歌首款专为 AI 推理任务设计的芯片，标志着人工智能从 “响应式” 向 “主动式” 范式的重大转变。
![图片[1]-谷歌发布第七代 TPU 芯片 Ironwood，超越英伟达B200-牛仔AI](https://img.suyu.uk/i/2025/04/14/pb87jj.png)
一、硬件性能：重新定义 AI 推理标准
Ironwood 采用 5 纳米工艺打造，单芯片配备 192GB 高频宽内存（HBM），内存带宽达 7.2Tbps，是前代 Trillium 的 4.5 倍，显著提升了数据处理效率。其峰值算力达到 4614 TFLOPs，并支持 1.2Tbps 的芯片间互连（ICI）带宽，双向通信能力较前代提升 1.5 倍，为超大规模集群协作提供了硬件基础。
在能效方面，Ironwood 每瓦性能是前代 Trillium 的两倍，整体能效接近 2018 年首款云 TPU 的 30 倍。通过液冷技术，该芯片可维持高达风冷方案两倍的性能稳定性，支持 9216 颗芯片组成的集群运行，总功率接近 10 兆瓦，总算力达 42.5 Exaflops，是全球最大超级计算机 El Capitan 的 24 倍。
二、架构创新：面向大规模模型的深度优化
Ironwood 搭载增强版 SparseCore 加速器，专门针对金融建模、推荐系统等稀疏矩阵运算场景进行优化。结合 Google 自研的 Pathways 软件堆栈，开发者可轻松将数十万个芯片集群资源整合，实现超大规模语言模型（LLM）和混合专家模型（MoE）的高效训练与推理。
该芯片首次在张量核和矩阵数学单元中支持 FP8 计算，相比前代仅支持 INT8 和 BF16 格式，可更灵活地处理高精度推理任务。此外，192GB 的 HBM 容量可直接存储完整的 700 亿参数模型，减少数据传输延迟，特别适合需要频繁访问内存的复杂 AI 工作负载。
三、行业影响：重塑 AI 芯片竞争格局
谷歌通过 “硬件 + 云服务” 的绑定策略，将 Ironwood 的算力资源深度整合到 Google Cloud 平台。客户需通过云服务使用该芯片，这一模式有望显著增强谷歌云在 AI 基础设施领域的竞争力。根据海通国际研报，Ironwood 集群的总算力虽远超英伟达 GB200 的 1.44 Exaflops，但后者在精度灵活性和开发者生态方面仍具优势，二者形成差异化竞争。
行业分析指出，AI 需求正从训练向推理侧倾斜，Llama 4 等模型已将核心优化聚焦于推理性能。Ironwood 的推出恰逢其时，其 42.5 Exaflops 的推理算力可支撑每秒处理数百万次复杂查询，为金融风控、医疗诊断等实时决策场景提供技术基础。
四、技术演进：推动 AI 进入 “主动式” 时代
谷歌将 Ironwood 的发布视为 AI 发展的里程碑，其设计理念从 “被动响应指令” 转向 “主动生成洞察”。通过多模态 Agent 互联协议（A2A），Ironwood 支持 AI 智能体之间的协同工作，例如甲骨文、埃森哲等企业已加入该协议，探索跨平台智能体协作的商业应用。
值得关注的是，谷歌 DeepMind 宣布将为 Gemini 模型添加对 Anthropic 模型上下文协议（MCP）的支持，进一步强化 AI 系统的跨平台兼容性。这一举措与 Ironwood 的硬件升级形成互补，推动 AI 生态向开放协作方向发展。
五、市场动态：供应链与生态建设
尽管谷歌未披露芯片代工商信息，但第三方消息显示，Ironwood 可能由台积电采用 5 纳米工艺制造，并与联发科合作开发。这一供应链调整标志着谷歌在芯片设计领域的战略转型，试图通过垂直整合降低对传统供应商的依赖。
目前，Ironwood 已计划于 2025 年晚些时候向 Google Cloud 客户开放，提供 256 芯片和 9216 芯片两种集群配置。分析师预计，该芯片将首先应用于谷歌内部的 Gemini 模型推理，随后逐步向企业客户开放，推动生成式 AI 的商业化落地。
六、与英伟达 GB200 芯片的深度对比
| 维度 | 谷歌 TPU Ironwood | 英伟达 GB200 |
|---|---|---|
| 核心定位 | 专注 AI 推理，支持超大规模模型实时响应 | 兼顾训练与推理，侧重复杂模型训练效率 |
| 算力规模 | 单芯片 4614 TFLOPs，集群 42.5 Exaflops | 单芯片 20 Petaflops，集群 1.44 Exaflops |
| 内存配置 | 192GB HBM，带宽 7.2Tbps | 192GB HBM3e，带宽 8Tbps |
| 能效比 | 每瓦性能是前代 2 倍，整体能效提升 30 倍 | 能效比提升 25 倍，训练能耗降低至 1/25 |
| 计算精度 | 支持 FP8、INT8、BF16 | 支持 FP8、FP16、FP32、INT8 等多精度 |
| 适用场景 | 金融风控、医疗诊断、实时推荐系统 | 大模型训练、科学仿真、边缘 AI 部署 |
| 生态支持 | 依赖 Google Cloud 平台，与 Gemini 模型深度整合 | 支持 CUDA 生态，兼容主流 AI 框架（PyTorch 等） |
| 市场策略 | 云服务绑定，2025 年晚些时候开放 | 硬件销售为主，2024 年已大规模出货 |
技术优势对比：
- 算力密度：Ironwood 的集群算力是 GB200 的近 30 倍，更适合需要高并发推理的场景（如金融交易风控）。
- 内存效率：192GB HBM 直接存储 700 亿参数模型，减少数据传输延迟，而 GB200 需依赖 CPU-GPU 协同处理。
- 能效表现：Ironwood 液冷方案可维持风冷两倍性能，而 GB200 的风冷设计在高密度部署时可能面临散热瓶颈。
行业影响：
- 谷歌通过 Ironwood 巩固其在云推理市场的地位，而英伟达凭借 GB200 在训练侧保持领先，两者形成 “推理 – 训练” 互补竞争格局。
- 企业客户需根据核心需求选择：若侧重实时推理，Ironwood 的云服务模式更具成本效益；若需兼顾训练与推理，GB200 的硬件灵活性更优。
未来趋势：
随着 AI 代理（Agent）生态的崛起，Ironwood 的多智能体协作协议（A2A）可能成为差异化优势，而英伟达的 CUDA 生态仍将主导开发者社区。双方的竞争将推动 AI 芯片向 “专业化” 与 “通用性” 两极分化，加速行业技术迭代。
随着 AI 代理（Agent）生态的崛起，Ironwood 的多智能体协作协议（A2A）可能成为差异化优势，而英伟达的 CUDA 生态仍将主导开发者社区。双方的竞争将推动 AI 芯片向 “专业化” 与 “通用性” 两极分化，加速行业技术迭代。
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