Google apresenta TPU 8i e 8t: dois chips especializados pra era dos agentes de IA

O Google apresentou dois chips novos na oitava geração do TPU (Tensor Processing Unit), pensados pra workloads de IA cada vez mais pesados, incluindo agentes autônomos que executam tarefas em nome do usuário.

Agentes de IA precisam raciocinar, planejar e rodar workflows multi-etapas. Cada passo é uma ida ao modelo, e o gargalo vira latência acumulada. É aí que o Google divide o trabalho em dois silícios diferentes.

TPU 8i: o chip pra inferência de agente

O TPU 8i foi desenhado especificamente pra agentes completarem essas etapas bem rápido, entregando uma experiência fluida pro usuário final. Na prática, é o chip que roda o agente em produção.

TPU 8t: o chip pra treinar

Complementando o 8i, o TPU 8t é otimizado pra treinamento e consegue rodar até os modelos mais complexos num único pool massivo de memória. A pegada aqui é não precisar fatiar o modelo entre nós quando ele cresce, o que simplifica o treino de modelos gigantes.

A divisão inferência/treino em silícios separados ecoa o que a Nvidia faz com Blackwell (B200 vs GB200) e a AWS com Trainium/Inferentia. O Google tá assumindo que agente virou workload principal, não caso de borda, e dedicando hardware pra isso.

A stack completa

Os dois chips entram junto com o resto da infra proprietária do Google: rede, data centers e operação com eficiência energética. É o motor que o Google quer usar pra entregar IA agêntica responsiva em escala de massa.

Detalhe que chama atenção: o post não cita números. Sem comparação de throughput, sem TCO (custo total de posse), sem benchmark contra H100 ou MI300X. Fica o framing estratégico, a entrega técnica vem depois.