谷歌概念

题材新闻:

2025年11月21日，谷歌正式推出了全新图像生成与编辑模型 Nano Banana Pro(Gemini3 Pro mage)。该模型基于 Gemini3 Pro 架构构建，号称能以前所未有的控制力、完美的文字渲染效果以及增强的世界知识储备，将用户的构想转化为工作室级(studio-quality)的设计作品

题材介绍:
Gemini 3核心技术突破
1.推理能力质的飞跃
Gemini3在MMLU、BIG-Bench Hard等57个权威基准测试中展现出显著优势。其创新之处在于实现了真正的多步推理能力，能够自主执行包含10-15个逻辑步骤的复杂任务。在技术实现层面，模型通过改进的注意力机制和记忆架构，显著提升了长期依赖关系的处理能力。具体而言，在处理"分析季度财报-识别业务风险-生成应对策略-制定执行计划"这类复杂工作流时，模型展现出接近人类专家的分析深度

2.生成式UI的交互革命
Gemini3引入的"生成式UI"代表了人机交互范式的根本转变。这一技术基于动态界面生成算法，能够根据用户意图实时创建适配的交互界面。例如，当用户查询“新房预算规划"时，系统不仅提供建议，还会生成包含可调节参数的可视化 预算模型。这种能力依赖于创新的界面生成引擎，该引擎能够理解用户需求本质，并动态组合最合适的交互组件，

3.智能体能力的重大升级
在智能体技术方面，Gemini3实现了从"工具使用者"到"工作流管理者"的转变。其核心突破在于建立了分层的任务规划与执行系统。系统接收到高层目标后，能够自动进行任务分解、资源分配、工具调用和进度监控。测试显示，模型可自主管理跨12个应用、包含23个步骤的复杂项目，在执行过程中展现出惊人的错误恢复和路径优化能力。

4.全新的MoE架构设计
Gemini3采用经过深度优化的MoE架构，在保持推理效率的同时，将参数规模提升至新一代万亿级别。关键技术改进包括:动态专家选择算法、负载均衡机制和稀疏激活策略。这些创新使得模型能够针对不同任务类型自动激活最相关的专家网络，在保持响应速度的同时显著提升了解题能力。
TPU行业概览

TPU(Tensor Processing Unit，张量处理单元)是谷歌专头加速人工智能和机器学任务设计的专用集成电路ASIC。
ASIC芯片:性能上针对特定任务的硬件架构优化使其计算效率远超通用芯片，流水线结构还能降低数据处理延迟;能效比卓越，功耗可比通用芯片低，以及散热压力更小。
TPU:从硬件到软件栈深度整合，支持谷歌AI生态的快速迭代。其核心优势在于“用硬件定义算法”，高效矩阵运算、能效比突出以及定制化设计。与通用计算芯片不同，TPU的硬件设计完全围绕深度学中最核心的张量运算展开，针对深度学中的矩阵乘法、卷积等张量操作优化。

TPU的硬件架构组成
TPU的硬件架构围绕"计算-存储-互联"三大核心模块展开。
核心计算单元采用脉动阵列结构，由数千个算术逻辑单元(ALU)组成二维网格，数据通过流水线方式在阵列中传 递，每个周期可完成数千次乘加运算(MAC)。
通过硬件架构的专用化实现计算效率的数量级提升，TPU的算力密度远超通用CPU/GPU。

TPU发展历程
谷歌TPU自2015年首次推出以来，历经多次迭代升级TPU逐步形成完整的技术体系。
Trillium:2024年发布的第6代Trillium新增MLP核心专为Transformer大模型优化，进一步提升了大模型的训练速度与效率。
Ironwood:谷歌正式发布的第七代TPU"Ironwood"，是目前谷歌性能最强大、能效最高的定制芯片。Ironwood实现算力、能效与生态的三重突破。单芯片算力4614TFLOPS(FP8精度)，集群规模扩展至9216颗芯片。算力达42.5ExaFLOPs，相当于全球最强超算ElCapitan的24倍，训练和推理性能比第六代TPU(Trillium)提升4倍
TPUIronwood的推出标志着AI算力从“单芯片竞争”转向系统级竞争”，其算力爆发与OCS技术创新为产业链带来重构机遇。

谷歌TPU产业链核心环节
芯片设计
整个产业链的核心和技术壁垒，
谷歌自主掌控TPU的架构设计，从TPUv1到最新v7(Ironwood)的全代际架构设计，包括稀疏计算单元(SparseCore)、3DTorus互联拓扑、HBM内存集成等核心技术的研发。

OCS光交换
大模型训练需要海量GPU/TPU协同计算，对通信带宽和时延提出极高要求，OCS网络在能耗/延时/宕机时间/升级迭代等多个方面具备显著优势。谷歌是目前OCS最大的采购方，在OCS布局多年，在2022年首次将OCS引入TPUv4网络中且在后续一直沿用。
谷歌数据中心采用48台OCS光交换机互联9216颗TPU网络宕机时间从2000小时延长至10万小时。根据SemiAnalysis，谷歌的OCS定制化网络使其整个网络的吞吐量提升了30%，功耗降低了40%，数据流完成时间缩短了10%，网络宕机时间减少了50倍，且资本开支减少了30%。
此外，OCS可将交换机和光纤升级到更快的几代，而无需更换网络的“主干”，使用寿命比传统EPS长得多:
OCS光交换机核心技术:目前主要有四种方案:MEMS方案、数字液晶技术(DLC)、压电Directlight光束偏转技术(DLBS)和光波导方案，
MEMS目前相对成熟，是OCS市场中占比超过70%的主流方案，其端口扩展能力和成本控制比较均衡。全球主要厂商中，谷歌和Lumentum以MEMS方案为主，谷歌核心采用的MEMS微镜方案光路切换延迟仅10-100纳秒。目前谷歌的直接供应商主要为海外厂商Lumentum与Coherent等厂商，国内厂商目前已经参与到元器件与代工产业链中。除谷歌外，OCS有望在其他CSP中得到更多重视和应用，当前微软 、Meta、亚马逊 AWS也都在探索自己的光交换网络
光模块&铜缆
TPU集群通过光模块实现芯片间ICI的高速数据传输支撑大规模分布式计算。
谷歌第七代TPU(Ironwood)单集群串联超9000颗芯片，需部署超10万只光模块，构建低延迟、高带宽的3D环面拓扑网络，当前高速率的1.6T光模块成为刚需。高速光模块:作为OCS系统的核心组件，需与MEMS光开关、液晶阵列等器件协同，提升网络灵活性和可靠性因单芯片ICI带宽提升至1.2TBps(9.6Tbps双向)，需更高速率光模块支撑。1.6T光模块成为刚需，因单芯片ICI带宽提升至1.2TBpS(9.6Tbps双向)，需更高速率光模块支撑。
铜缆:随着TPU芯片数量指数级增长(如从v4的4096颗增至Ironwood的9216颗)，铜缆的带宽和距离限制愈发明显液冷散热
随着TPU芯片数量指数级增长，如从v4的4096颗增至Ironwood的9216颗，传统风冷技术已无法满足散热需求。液冷通过直接接触芯片散热，将单机柜功率密度提升至80kW以上，支持超大规模集群稳定运行，
谷歌新一代TPU芯片Ironwood的液冷系统使9216颗芯片集群温度波动控制在+2°C以内，确保算力密度与算法优化的双重优势，
液冷技术显著减少冷却系统能耗。以Ironwood集群为例，液冷技术使其能耗效率提升50%，相当于花同样电费获得双倍算力。

PCB
TPU作为谷歌AI算力的核心硬件，其性能提升依赖PCB印制电路板的技术迭代，
PCB作为芯片模组与整机的物理载体，直接决定算力设备的传输效率。
TPUV7/V8世代对PCB的“高带宽、低延迟、高可靠性要求远超传统服务器，需支持224Gbps以上传输速率单块PCB板需集成8个TPU芯片或4块GPU/TPU模块通过光模块实现高速互联，对PCB层数、布线密度提出严苛要求。TPUV7主版本为36层板，V7P版本升级至44层板，单价从1.5万元提升至2.5万元人民币。40层以上PCB需优化导热设计，国内厂商已布局液冷方案，适配TPU高功耗散热需求。
2026年谷歌计划将覆铜板(CCL)从马8等级升级至马9(高频高速特性更优)，推动PCB价值量进一步提升。V8世代可能引入HDI(高密度互连)技术，以提升传输速率至300Gbps，进一步优化PCB性能。