غوغل تكشف عن شريحتي TPU 8tx وTPU 8i Max لوكلاء الذكاء الاصطناعي

كشفت غوغل في 9 نوفمبر 2026 عن نظامين جديدين من الجيل الثامن لوحدات TPU، هما TPU 8tx وTPU 8i Max. وبحسب غوغل، هذه هي المرة الأولى التي تطلق فيها أربعة أنظمة TPU في عام واحد. ووفقا لموقع Gigazine، يُقرن TPU 8tx بمعالجات AMD لمعالجة البيانات السرية بأمان، بينما يجمع TPU 8i Max شريحتين في عبوة واحدة لرفع أداء المعالجة.

وحدة TPU (Tensor Processing Unit) هي معالج تصممه غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي وتشغيله. وكانت الشركة قد قدمت في أبريل 2026 خلال مؤتمر Google Cloud Next الشريحة TPU 8t للتدريب على نطاق واسع، والشريحة TPU 8i للاستدلال في الوقت الفعلي. وتقول غوغل إنهما توفران أداء تدريب أعلى بما يصل إلى 2.7 مرة، وأداء استدلال أفضل من حيث السعر بنسبة 80% مقارنة بالجيل السابق. وينضم النظامان الجديدان إلى هذا الثنائي.

TPU 8tx: حماية البيانات أثناء معالجتها

تُشفَّر البيانات عادة عند تخزينها أو إرسالها عبر الشبكة، لكن لا بد من فك تشفيرها في الذاكرة أثناء معالجة الحاسوب لها. وتهدف الحوسبة السرية إلى حماية هذه البيانات أثناء الاستخدام، وحماية أوزان نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه. وهذه مشكلة حقيقية للشركات والحكومات التي تريد أن يتعامل وكلاء مستقلون مع معلومات حساسة.

وبحسب غوغل، يعتمد TPU 8tx على السيليكون نفسه الذي يعتمد عليه TPU 8t، ويُقرن بمعالجات مضيفة من الجيل الخامس AMD EPYC. وقد دُمجت الحماية في طبقة العتاد، فتبقى البيانات الحساسة وأوزان النموذج محمية ومعزولة حتى أثناء الاستخدام الفعلي. كما يعتمد النظام شبكة Boardfly منخفضة التأخير التي طُورت للاستدلال في الوقت الفعلي، وتقول غوغل إنها تقلل التأخير بما يصل إلى النصف مقارنة بـ TPU 8t مع خسارة أداء شبه معدومة.

ويصلح TPU 8tx كذلك للتدريب على نطاق صغير. إذ يستطيع الفريق ضبط النماذج بدقة باستخدام بيانات خاصة، وتقطير النماذج الكبيرة إلى نماذج أصغر، وتدريب الوكلاء بالتعلم المعزز، دون نقل البيانات الحساسة بين مجموعات حوسبة منفصلة. وتوجه غوغل هذا النظام إلى الشركات الخاضعة للتنظيم والحكومات التي تشغل نماذج متقدمة أو خاصة بجانب أكثر بياناتها حساسية.

TPU 8i Max: كسر جدار الذاكرة

تسمى كمية المعلومات التي يستطيع الذكاء الاصطناعي الاطلاع عليها دفعة واحدة نافذة السياق. وعندما يعمل عشرات الوكلاء معا على قاعدة شيفرة برمجية كاملة أو على ساعات من الفيديو، يصبح عرض نطاق الذاكرة سريعا نقطة الاختناق. وتسمي غوغل هذه المشكلة جدار الذاكرة.

وللتغلب عليها، يجمع TPU 8i Max شريحتين منخفضتي التأخير من طراز TPU 8i في عبوة واحدة. وتقول غوغل إنه يوفر ضعف قدرة الحوسبة وضعف ذاكرة SRAM وضعف عرض نطاق HBM مقارنة بـ TPU 8i. ولأن ضعف كمية السيليكون يتسع في مساحة الحامل الحالية، تستطيع مراكز البيانات نشر قدرة حوسبة أكبر لكل متر مربع ولكل واط.

• تاريخ الإعلان: 9 نوفمبر 2026 (مدونة غوغل)
• أربعة أنظمة TPU من الجيل الثامن: 8t (التدريب)، 8i (الاستدلال)، 8tx (الحوسبة السرية)، 8i Max (السياق الواسع)
• TPU 8tx: تأخير أقل بما يصل إلى النصف مقارنة بـ 8t مع خسارة أداء شبه معدومة (غوغل)
• TPU 8i Max: قدرة الحوسبة وSRAM وعرض نطاق HBM مضاعفة مقارنة بـ 8i (غوغل)

نظام جديد وليس شريحة جديدة

تفرق غوغل بين تصميم شريحة، وهي عملية تستغرق سنوات، وبناء نظام يعيد ترتيب الحوسبة والشبكات والتخزين والتغليف والأمان حول الشريحة. وتقول إن هذه الوحدات المتكاملة تتيح تسليم آلات متخصصة في أشهر لا في سنوات. ووفقا لـ Gigazine، قال الرئيس التنفيذي ساندر بيتشاي إن التصميم المشترك مع باحثي Google DeepMind يتيح مواصلة الابتكار للعملاء دون انتظار دورة صناعة أشباه الموصلات المعتادة.

وفي جانب البرمجيات، تقول غوغل إن TorchTPU، الذي أتاحته مفتوح المصدر الشهر الماضي، يسمح بتشغيل شيفرة PyTorch ونماذج Hugging Face أصليا على وحدات TPU دون إعادة كتابة. وتتوفر كذلك واجهات خلفية لمحركات الاستدلال مثل vLLM وSGLang. أما مجموعة وكلاء مفتوحة المصدر جديدة لوحدات TPU، وهي في مرحلة المعاينة، فترتبط بأدوات البرمجة مثل Claude Code وCursor وGoogle Antigravity لأتمتة بدء استخدام TPU. وتقول غوغل إن لديها قرابة 100 عميل لوحدات TPU، بينهم مختبرات رائدة وشركات تداول وتجار تجزئة وجامعات.

ما لا يزال مجهولا

لم تكن مواعيد التوفر وأسعار TPU 8tx وTPU 8i Max معروفة عندما كتب Gigazine مقاله. وكل أرقام الأداء المذكورة صادرة عن غوغل، ولا تتضمن المصادر التي قرأناها أي قياسات مستقلة. وتصور بعض وسائل الإعلام، مثل AI Times الكورية، الشريحتين على أنهما لحاق بإنفيديا، لكن المصدرين اللذين استطعنا قراءتهما لا يقارنانهما مباشرة بمعالجات إنفيديا الرسومية. فالمنافسة سياق سوقي وليست نتيجة مقيسة.

ما الذي يغيره هذا للشركات العربية

بالنسبة للشركات في القطاع المصرفي أو الصحي أو الحكومي التي تدرس استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي، يوسع هذا الإعلان نطاق الخيارات: فضبط نموذج أو تقطيره ببيانات خاصة دون إخراجها من بيئة محمية حجة للفرق التي تخشى تسرب البيانات. وإلى أن تُنشر المواعيد والأسعار، من الحكمة انتظار المعلومات الرسمية قبل التخطيط لأي نشر. أما التوافق المعلن مع PyTorch فيمنح الفرق التي تعمل أصلا في الذكاء الاصطناعي مقياسا أوليا لجهد الانتقال.