谷歌Ironwood TPU横空出世：这算力，简直要上天！
各位看官，AI圈最近又炸锅了！谷歌憋了个大招，第七代TPU——Ironwood 正式亮相！这玩意儿有多厉害？据说大规模部署后，它的计算能力是现在全球最快超级计算机的24倍以上！我的天，这是什么概念！
这次发布的Ironwood，标志着谷歌在AI芯片研发上策略的大转变。之前的TPU主要负责AI模型的训练和推理，但Ironwood完全是为推理量身定制的。换句话说，它更擅长让AI模型更快、更高效地“思考”和“行动”。
42.5 Exaflops！这算力，直接突破天花板！
Ironwood的参数简直亮瞎眼。扩展到9216块芯片时，能提供42.5 exaflops的AI算力！而单块芯片的峰值计算能力也达到了4614 TFLOPs。内存和带宽也大幅提升，每块芯片配备了192GB HBM，内存带宽达到7.2 terabits/s。更厉害的是，它的能效是上一代Trillium的两倍！这简直是既要马儿跑得快，又要马儿少吃草啊！
谷歌这次押注推理，意味着AI发展进入了一个新阶段。以前大家都在拼模型大小，现在开始比拼谁能更高效地应用AI。毕竟，模型训练的次数是有限的，但AI推理每天都要进行无数次，推理成本直接关系到业务的盈利能力。
谷歌的野心：AI智能体协作的未来
除了Ironwood，谷歌还提出了一个更宏伟的愿景：AI智能体协作。他们发布了一个名为Agent-to-Agent（A2A）的协议，旨在让不同的AI智能体能够安全、标准化地进行沟通和协作。
A2A协议就像是智能体的“语言”，让它们能够跨平台、跨框架地进行互操作。想象一下，未来的AI不再是孤立的个体，而是能够像团队一样，协同完成各种复杂任务。这将会大大提升AI的整体能力！
A2A vs MCP：双剑合璧，天下无敌？
这里还要提一下另一个协议：MCP（模型上下文协议）。简单来说，MCP负责智能体和工具、API接口之间的连接，而A2A负责智能体之间的协作。它们是互补的，MCP为智能体提供工具，A2A让智能体之间能够对话和协作。简直是珠联璧合！
谷歌这次拉来了超过50家企业合作，看来A2A很有可能成为智能体协作的行业标准。谷歌还强调了A2A的开放性，希望它能成为各种智能体相互协作的通用方式，不受底层技术框架的限制。
拥抱MCP：开放合作才是王道
有趣的是，就在OpenAI宣布采用竞争对手Anthropic的MCP协议后，谷歌也紧随其后表示支持。谷歌DeepMind的CEO甚至公开表示，MCP正在迅速成为AI智能体时代的开放标准。看来，在AI领域，开放合作才是王道！
MCP让AI模型能够从各种数据源获取数据，并访问内容库和应用程序开发环境。它允许开发者在数据源和AI驱动的应用程序之间建立双向连接。自从Anthropic开源MCP以来，已经有很多公司在其平台中集成了MCP支持。
总结
总而言之小编认为，谷歌这次发布的Ironwood TPU，不仅在算力上实现了巨大突破，更预示着AI推理时代的到来。而他们提出的AI智能体协作愿景，以及对A2A和MCP等开放协议的支持，则展现了谷歌在AI领域更大的野心。未来，AI将如何发展？让我们拭目以待！
