グーグル、第8世代TPU「8tx」「8i Max」追加 機密データとAIエージェント特化

既存チップの再構成で多様なニーズに対応するTPU 8txとTPU 8i Max

　Googleが発表したTPU 8txおよびTPU 8i Maxは、新しい半導体チップを一から開発したものではなく、2026年4月に発表された第8世代TPUの既存シリコンを特定のワークロードに合わせて再構築したシステムである。

　TPU 8txは、金融機関や政府機関といった厳格なデータ管理が求められる組織に向けた、機密コンピューティング専用のインフラとして設計された。最大の変更点は、これまでGoogleが自社開発してきたArmベースのプロセッサAxionではなく、第5世代のAMD EPYCプロセッサをホストCPUとして採用したことである。これに加えて、推論向けに開発された低遅延ネットワークのBoardflyをインターコネクトに組み込んでいる。これにより、ベースとなった学習用チップのTPU 8tと比較して遅延を最大2分の1に抑えている。データは保存時や通信時だけでなく、プロセッサによる計算処理中もハードウェアレベルで保護・隔離される。

　一方のTPU 8i Maxは、複数の自律型AIエージェントが膨大なソフトウェアのコードベースや数時間に及ぶ動画データを同時に処理するような、大規模コンテキストの処理に特化している。システムとしては、既存の推論用チップであるTPU 8iを1つのパッケージに2基搭載するデュアルチップ構成をとる。既存のラックサイズを維持したまま、計算能力、チップ上のSRAM容量、そして高帯域幅メモリの帯域幅をそれぞれTPU 8iの2倍に引き上げている。

　Googleはこれらの新システムについて公式ブログなどでアーキテクチャの概要を明らかにしたが、時間当たりの利用料金や具体的な提供開始時期については現時点では不明である。

　同一のシリコンダイを活用しながらメモリ構成やネットワークを組み替えることで、Googleはクラウド市場におけるハードウェアの提供サイクルを年単位から数カ月単位へと短縮している。この高速な製品展開は、AIの開発手法が単なるモデルの学習から実業務へのエージェント導入へと移行している現状を色濃く反映している。では、これらの新しいハードウェアはエンタープライズAIの現場にどのような構造的な変革をもたらすのだろうか。次ページでは、セキュリティ要件のクリアとメモリのボトルネック解消という2つの観点から、インフラ刷新の影響を深掘りする。