Am 9. November 2026 hat Google in seinem offiziellen Blog zwei neue Systeme für die achte TPU-Generation angekündigt: den TPU 8tx für vertrauliche Inferenz und den TPU 8i Max für ultralangen Kontext. Zusammen mit dem 8t und dem 8i aus dem April hat Google damit innerhalb eines Jahres vier TPU-Systeme vorgestellt – nach eigenen Angaben das erste Mal. Bemerkenswert ist, dass keines der beiden neuen Produkte ein völlig neuer Chip ist: Beide kombinieren vorhandenes Silizium neu, mit anderer Packaging- und Netzwerktechnik, und Google nannte weder Preise noch einen Markteinführungstermin.
8tx: Rechnen, ohne Daten zu entschlüsseln
Der TPU 8tx basiert auf demselben Silizium wie der 8t und wird mit Prozessoren der fünften Generation von AMD EPYC kombiniert. Er realisiert Confidential Computing auf Hardwareebene: Daten und Modellgewichte bleiben auch während der Berechnung isoliert und verschlüsselt, nicht nur bei Speicherung und Übertragung. Laut Google eignet er sich für regulierte Unternehmen und Behörden, die Frontier-Modelle und autonome Agenten direkt neben sensiblen Daten betreiben. Dank des latenzarmen Boardfly-Netzwerks des 8i senkt der 8tx die Latenz gegenüber dem 8t um bis zur Hälfte, bei nahezu keinem Leistungsverlust; dasselbe System kann Modelle mit privaten Daten feinabstimmen, große Modelle destillieren und Reinforcement Learning betreiben, ohne sensible Daten zwischen Clustern zu verschieben.
8i Max: Zwei Chips in einem Package
Der TPU 8i Max zielt auf eine andere Mauer: die Speicherwand. Wenn Dutzende Agenten gleichzeitig eine ganze Codebasis oder stundenlanges Video verarbeiten, wird die Speicherbandbreite zuerst zum Engpass. Google hat zwei latenzarme 8i-Chips in einem Package vereint und damit Rechenleistung, On-Chip-SRAM und HBM-Bandbreite verdoppelt – bei gleichbleibendem Platzbedarf im Rack, was die Rechenleistung pro Fläche und pro Watt erhöht. Das Ziel sind Kontextfenster im Millionen-Token-Bereich und die höchste Rechendichte pro Rack.
Das Quartett ist komplett, doch Preise und Messwerte fehlen noch
Die Arbeitsteilung der vier Systeme ist damit vollständig: Der 8t übernimmt großangelegtes Training, der 8i latenzarme Inferenz, der 8tx vertrauliches Rechnen und der 8i Max ultralangen Kontext. Google senkt zugleich die Einstiegshürden: Das im vergangenen Monat als Open Source veröffentlichte TorchTPU lässt PyTorch-Code ohne Umschreiben auf TPUs laufen, und die Pathways-Laufzeit, mit der Gemini trainiert wird, ist jetzt allgemein auf GKE verfügbar. Auch der Verkauf von TPUs an externe Kunden nimmt Fahrt auf – TPUs sind bereits bei Oracle Cloud angekommen, und auch OpenAI soll einen Kauf planen. Doch die Ankündigung nennt weder Preise noch vollständige Spezifikationen, die Leistungszahlen stammen allein von Google, unabhängige Messungen gibt es noch nicht, und laut Bloomberg kommen beide Systeme erst 2027. Über ihren wahren Wert entscheiden im kommenden Jahr Preise, Liefertempo und unabhängige Testergebnisse.
