现今，Google许多服务，几乎都跟AI有关，举凡是搜寻、地图、照片和翻译等等，这些AI应用服务，在训练学习和推论过程中，都使用到了Google的TPU。Google很早就在数据中心内大量部署TPU，用于加速AI模型训练和推论部署使用，甚至不只自用，后来更当作云端运算服务或提供第三方使用，还将它变成产品销售。
在今年线上台湾人工智慧年会上，Google研究部门软件工程师Cliff Young担任第一天的主题演讲，Cliff Young不只是Google Brain团队核心成员，更是Google TPU晶片主要设计者，一手设计和打造TPU，部署到Google数据中心内，作为AI硬件加速器，用于各种AI模型训练或推论。在加入Google前，他曾在DE Shaw Research和贝尔实验室，负责设计和建造实验室超级电脑。在整场演讲中，他不只亲自揭露Google决定自行开发TPU的过程，针对深度学习革命对于未来AI发展影响，也提出他的最新观察。
Cliff Young表示，深度学习神经网路技术自2009年开始在语音辨识大放异彩以来，几乎每年在不同领域应用上，我们都能看到因为深度学习而有了突破性的发展，从AI影像识别、Al下棋、到Al视网膜病变判读、语文翻译、机器人拣货等等，「这是我们以前从未想过的事。」