Le 9 novembre 2026, Google a annoncé sur son blog officiel deux nouveaux systèmes pour sa huitième génération de TPU : le TPU 8tx, dédié à l'inférence confidentielle, et le TPU 8i Max, conçu pour le contexte ultralong. Avec les 8t et 8i lancés en avril, Google a ainsi présenté quatre systèmes TPU en un an, une première selon l'entreprise. À noter : aucun des deux nouveaux produits n'est une puce entièrement nouvelle ; tous deux réutilisent du silicium existant avec un nouvel assemblage et un nouveau réseau, et Google n'a communiqué ni prix ni date de lancement.
8tx : calculer sans déchiffrer les données
Le TPU 8tx repose sur le même silicium que le 8t et s'associe à des processeurs AMD EPYC de cinquième génération pour offrir l'informatique confidentielle au niveau matériel : les données et les poids du modèle restent isolés et chiffrés pendant le calcul, et pas seulement lors du stockage ou du transfert. Selon Google, il convient aux entreprises réglementées et aux administrations qui font tourner des modèles de pointe et des agents autonomes à côté de données sensibles. Grâce au réseau basse latence Boardfly du 8i, le 8tx réduit la latence de moitié au maximum par rapport au 8t, avec une perte de performance quasi nulle ; le même système peut affiner des modèles sur des données privées, distiller de grands modèles et entraîner des agents par apprentissage par renforcement, sans déplacer les données sensibles entre grappes.
8i Max : deux puces dans un seul boîtier
Le TPU 8i Max s'attaque à un autre mur : le mur de la mémoire. Quand des dizaines d'agents traitent simultanément une base de code entière ou des heures de vidéo, la bande passante mémoire devient le premier goulot d'étranglement. Google a réuni deux puces 8i à faible latence dans un même boîtier, doublant la puissance de calcul, la SRAM embarquée et la bande passante HBM, tout en conservant le même encombrement en rack, ce qui augmente la puissance par surface et par watt. L'objectif : des fenêtres de contexte de plusieurs millions de tokens et la plus forte densité de calcul par rack.
La gamme est complète, mais prix et mesures manquent encore
La répartition des rôles est désormais complète : le 8t pour l'entraînement à grande échelle, le 8i pour l'inférence à faible latence, le 8tx pour le calcul confidentiel et le 8i Max pour le contexte ultralong. Google abaisse aussi les barrières d'adoption : TorchTPU, passé en open source le mois dernier, permet d'exécuter du code PyTorch sur TPU sans réécriture, et le moteur d'exécution Pathways, qui entraîne Gemini, est désormais disponible sur GKE. La vente de TPU à des clients externes s'accélère également : les TPU sont déjà arrivés chez Oracle Cloud, et OpenAI envisagerait d'en acheter. Mais l'annonce ne donne ni prix ni spécifications complètes, les chiffres de performance sont ceux de Google, sans mesure indépendante pour l'instant, et Bloomberg indique que les deux systèmes n'arriveront qu'en 2027. Ce qui décidera de leur vraie valeur, ce sont les prix, le rythme de livraison et les tests indépendants de l'année prochaine.
