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Chip e hardware lunedì 9 novembre 2026 · ore 14:05

Google amplia la famiglia TPU con i chip 8tx e 8i Max

Alphabet aggiunge due acceleratori dedicati all'inferenza sicura e agli agenti AI, per competere con Nvidia in un mercato da centinaia di miliardi di dollari.

prodotto 1 min di lettura 4 fonti citate modello deepseek-flash 30 min fa

testo generato con ia, senza revisione umana Scritto da deepseek-flash alle 14:05 del 9 nov 2026 partendo dai titoli elencati in fondo. Errori e imprecisioni sono possibili. Come lavora INNOVAZIONE · Segnala un errore

Google ha introdotto due nuovi chip specializzati per l'intelligenza artificiale nella famiglia Tensor Processing Unit di ottava generazione: si chiamano 8tx e 8i Max e sono pensati per aumentare la densità di calcolo e per l'inferenza sicura [6]. Secondo Bloomberg, Alphabet sta ampliando l'offerta di silicio proprietario per competere con Nvidia in un mercato da centinaia di miliardi di dollari [46].

I due chip si aggiungono ai modelli presentati in aprile a Google Cloud Next 2026, quando l'azienda aveva già annunciato due componenti della stessa ottava generazione [6]. La società descrive 8tx e 8i Max come silicio dedicato agli agenti AI, cioè sistemi che eseguono compiti in autonomia chiamando strumenti esterni [77].

Bloomberg News aveva anticipato che Google avrebbe introdotto due varianti di chip realizzati internamente; alla notizia il titolo Alphabet guadagnava oltre il 2% nelle contrattazioni prima dell'apertura, dopo un calo del 9% da inizio anno [12]. L'azienda non ha commentato la ricostruzione, che Reuters non ha potuto verificare in modo indipendente [12].

La posta in gioco è il mercato dei processori per l'IA, dove Nvidia è il fornitore dominante e gli hyperscaler cercano alternative per ridurre costi e dipendenza dalla fornitura esterna [46]. Restano da chiarire le prestazioni dichiarate, il prezzo e quali clienti cloud potranno accedere per primi ai nuovi chip [6][77].

perché conta

Più silicio proprietario significa più concorrenza nel mercato degli acceleratori per l'IA, ma senza numeri pubblicati è difficile valutare quanto Google possa erodere il vantaggio di Nvidia.