Google的一位主管在日前于美國舉行的年度產業策略高峰會上對與會企業高層表示，摩爾定律（Moore’s law）并未跟上仍然“年輕”的云端服務市場之腳步，他呼吁產業界推動資料中心專用處理器、存儲器、互連與封裝等技術的創新。
“摩爾定律速度趨緩以及云端服務的成長，已經把我們帶到了一個反曲點（inflection point）；”負責資料中心硬體采購的Google資深營運總監Prasad Sabada表示：“游戲規則又一次改變，我們需要產業界以有意義的方式來回應。”
具體來說，他呼吁推動處理器的最佳化，降低本文切換（context switching）以及其他對Google實際工作負載十分關鍵的運作之延遲：“我們已經看到許多處理器針對Spec性能評測基準進行最佳化，但是在Google，我們的工作負載與Spec大不相同。”
Google引述史丹佛大學（Stanford）制作的圖表，表示處理器性能進展停滯
Google也想要更低延遲的記憶體晶片，“我們能從降低記憶體延遲取得很大的進展，就像處理器的性能提升那樣；”Sabada所指的是新一代記憶體架構的潛力表現。
在近一年前，Google的競爭對手Facebook開始支援英特爾（Intel）的3D XPoint記憶體，這種新一代記憶體在許多方面的表現號稱優于今日的NAND快閃記憶體；英特爾已經在去年底開始限量提供該記憶體晶片樣品。
在互連方面，Sabada表示，今日的典型處理器匯流排有許多針對I/O與加速器元件的overhead存取，并不適合新興的記憶體架構；此外，需要光學介面例如矽光子（silicon photonics）技術，來連結資料中心里的伺服器。
Sabada指出IBM的OpenCAPI介面就是Google支持的技術之一，但他并未提到另兩個在去年發表的技術CCIX與GenZ，分別是開放性加速器介面，以及儲存級（storage-class）記憶體。
Google尋求更低成本的2.5D晶片堆疊
在封裝技術方面，Sabada表示將邏輯、記憶體、數位與類比裸晶結合在同一片基板上的2.5D晶片堆疊技術“令人振奮”，是一種實現異質晶片的“酷方法”；不過他也指出，該類技術的大量生產良率與成本還未達到令人滿意的程度。
AMD的繪圖處理器部門首席架構師最近也表達了類似的挫折（參考原文），該公司同樣正嘗試將晶片堆疊技術推向主流市場。
Sabada請求晶片產業高層加速各領域技術的創新，但他也理解，設計與生產先進晶片的復雜度與成本越來越高。“我們已經遭遇障礙，頻率的提升不是我們習慣的，基本上我們看到了單核心處理器性能的限制；”他指出，種種挑戰推動了往多核心處理器的轉移，但：“這在云端環境中會是一個挑戰。”
Google在去年發表了張量處理單元（Tensorflow processing unit，TPU），將之視為未來潮流；Sabada表示：“我們已經邁入加速器時代…TPU只是你們將在接下來看到的這類元件案例之一。”他并指出，機器學習將會是云端運算的關鍵驅動力，那是一個利用人工智慧的強大應用案例，也是Google許多云端產品支援的能力。
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