Google 於 I/O 2026 展現了其在 AI 基礎設施上的龐大野心。隨著企業與開發者對算力需求暴增，Google 預估今年的資本支出將高達 1,800 億至 1,900 億美元，較 2022 年翻了六倍，其中最大的核心投資便落在客製化晶片 TPU 上。
基礎設施大升級：TPU 8t 與 8i 雙管齊下
在 I/O 舞台上，Google 正式確認了第八代 TPU 採取的「雙晶片架構」策略：分為專注於訓練的 TPU 8t，以及針對推論最佳化的 TPU 8i。 TPU 8t 的原始運算能力是前一代的近 3 倍，搭配 JAX 與 Pathways 技術，Google 打破了單一資料中心的硬體限制，能將訓練任務分散至全球超過 100 萬個 TPU 上，這意味著開發者打造大型模型的時間，將從幾個月大幅縮短至數週。而在推論端，TPU 8i 則強調極致的低延遲與高能效，每瓦效能提升達兩倍。
走向「模擬現實」：全新 Gemini Omni 家族登場
在強大的算力支援下，Google 宣布 AI 模型正從單純的「文字預測」跨入「現實模擬」領域，並推出全新多模態模型：Gemini Omni。 此模型能接受任何形式的輸入，並生成任何形式的輸出（初期先支援影片，後續將開放圖像與文字）。作為首發版本的「Gemini Omni Flash」即日起便可於 Gemini App、Google Flow 及 YouTube Shorts 中體驗，API 也將於數週內開放給企業與開發者。此外，Google 同步發表了主打將「前沿智慧與行動力結合」的 Gemini 3.5 Flash 模型，在程式編寫與涉及經濟價值任務（GDPVal）的測試基準上，表現皆大幅超越先前的 3.1 Pro。
AI 浮水印技術成業界共識：OpenAI、Eleven Labs 加入 SynthID 陣營
隨著生成式 AI 內容越來越難以辨識，Google 將其浮水印技術 SynthID 及 Content Credentials（內容憑證）擴展至 Google 搜尋與 Chrome 瀏覽器中。更具指標意義的是，Google 宣布 OpenAI、Kakao 與 Eleven Labs 等業界巨頭正式採用 SynthID 技術，象徵跨企業的 AI 內容透明度標準正逐步確立。
參考來源：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-omni/
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