（来源：上观新闻）
TPU v8 则👈🇦🇹进一步突破🏆🎸互联能力上限——🛶🙈将单 🗼🇨🇺Pod 🉐🎰内芯片规模💚🛏提高（从 v7 🥭的 92🌨🚎16 颗提高到☄🏝 8t 的👩✈️⛽ 96🙈00 颗）🇻🇪，同时技术创🇬🇶🤼♂️新不再停留于 P🔏📦od 内部互🏴♓联，而👝是从机架级 👊🤢ICI/SP🧴OCS 往上🇳🇷🇮🇴接入 🎸🚆Virgo🏌️♀️，再进一步接入🏷🎡同一数据👣中心内的🏬 Ju📐🇷🇺pite😙🆎r，再向👁️🗨️🇮🇷上扩展到分布式☂🕳广域网络，实现扩🛶展到 🦃13.4 万ℹ🔴颗甚至💯百万颗 T👀🔚PU 🇸🇱集群能力🐑。
该方式面向 Py🚁thon😨 开发者，未📼来将与🇨🇰🇴🇲业界主流的基🇰🇵于 Pyt🐣hon✏ 的 Tri🇬🇳🙍♂️ton 编程方式🌯保持一🔤致，以降低🐥开发者🖕⬅迁移和适配门槛🗿。虽然舆论视这次“🧜♂️超级周期🗻”不同🍀👩👧👦以往，但我们🏫🥇也应该看😴🚊到，这一☎轮的半导体景😱气周期，本质是⛲🍉AI基🧒🍖建大发展带💉🌺来的实质性需求的👩👩👧👧➖历史性提升🏝，是HBM等🇲🇲高利润产品对🕖🈲低利润产能的挤占🎯🎍，但也如以🧫往周期一样，掺杂🔯🎭了害怕错失（FO💕MO）情绪💹🐧带来的超©出实际🚥📹需求的“多余”📉🚹订单🔘。
付费Fabri🉐c客户😚🔺数达到35,0👯♂️00家，同比增🌟长60%；🌩 Fab🤸♂️ric One💏🇿🇼Lake数据湖🧖♀️😅中的数🍇7️⃣据量同🗺比增长近4倍； 🦴同时使用Fo🌶🇮🇱und🔪👮ry和Fabr😁ic的客户超过💪🛃能给谷歌加速的软件15,00😅0家，同比增长6🎓🐤0%——越来越🗒🏋️♀️多的企业正在将智🤬❎能体连接🤓至Fabric整📭合的实时🐟运营、分析及非🎿结构化数据🤦♀️⛰。
