2026年4月22日，谷歌在Cloud Next大会上正式发布第八代TPU芯片（TPU V8），分为训练专用型号8T和推理专用型号8i。该芯片最大亮点是单芯片功耗达1300W，较前代提升30%，强制采用全液冷散热方案，标志着AI算力进入液冷时代。
这是谷歌首次将训练芯片和推理芯片分开。
谷歌在博客文章中解释说，两款芯片都能运行各种工作负载，但专业化可以显著提高效率并获得收益。
谷歌于2026年4月22日在Cloud Next大会上宣布，新一代TPU V8芯片将全面采用液冷散热方案，TPU V8单芯片功耗达1300W，较前代V7的980W提升30%。TPU V8的单芯片功耗已超过英伟达GB200单芯片功耗，风冷已完全无法满足，液冷是本代机型的唯一选择。依旧是延续V7采用小冷板方案，Manifold采用铜方案，这个和英伟达的架构差异较大，液冷覆盖率预估80%左右。
1、TPU 8t专为AI模型训练优化，号称能够"将前沿模型开发周期从数月压缩至数周"。
在性能层面，TPU 8t的每瓦性能较上一代提升124%，TPU 8i则提升117%。与去年11月发布的第七代Ironwood TPU相比，TPU 8t在同等价格下性能提升2.8倍，TPU 8i的性能则提升80%。
训练芯片TPU 8t最多可将9600块芯片组合成一套系统，谷歌表示，在部署如此大规模系统时，电力已成为数据中心的核心制约因素，更高的能效比因此至关重要。
2、TPU 8i主要面向推理场景，适用于运行AI模型及处理AI智能体任务。
如果说 TPU 8t 是为了 “把模型更快地训练出来”，那 TPU 8i 就是为了 “让百万级智能体的推理服务跑得又快又稳”。TPU 8i 专为后训练、高并发推理场景优化，针对自回归解码、链式思维处理、MoE 模型的核心瓶颈，完成了从片上缓存到互联拓扑的全链路重构。
3、谷歌采用第四代液冷技术和谷歌第四代机柜式CDU
本次google的TPU v8架构将延用第四代液冷技术，CDU并未采用最新发布的第五代2MWCDU，而是采用上一代的1MWCDU。
信息来源：https://zhidx.com/p/551995.html、https://wallstreetcn.com/articles/3770631
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液冷技术通过冷却液直接/间接接触热源，核心结构包括：
- 热交换核心 ：冷板（CPU/GPU专用）、CDU（冷量分配单元）；
- 循环网络 ：Manifold分液器、EPDM/PTFE管路、快接头；
- 动力与控制 ：变频循环泵（如飞龙股份电子泵）、智能温控系统。
主流方案中，冷板式兼容现网改造（占存量市场80%），浸没式为超算首选（PUE逼近1.0）。
2025年AI服务器的产值超过4000亿美元，年增45%。随着英伟达从Hopper系列向Blackwell系列转换，整个AI服务器产值提升。预计今年AI服务器的市场占有率会从去年的66%突破到今年的70%以上；另外，液冷散热方案的渗透率也有望从去年的14%提升到今年的30%。
涉及的材料有：铜、铝、复合金属材料、金属焊接材料、不锈钢、氟塑料、橡胶材料、密封材料、特种工程塑料、导热散热材料，热界面材料等
按照部件来分有：冷却塔、管道、CDU 液冷换热单元、CDU 液冷板、接头、歧管、主泵和辅泵、流量控制系统、过滤系统等
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