Google传2028年部署最多1500万颗TPU 规模可能超越辉达

市场研究报告指出，Google 计划在 2028 年部署 1,200 万至 1,500 万颗第九代张量处理器 (TPU v9)，若计画顺利落实，单以晶片数量计算，可能追平甚至超越 AI 巨头辉达 (NVDA-US) 同年出货的资料中心 AI GPU。

Google 约十年前便开始研发自有 AI 加速器，近年也持续提高 TPU 部署规模。报告引述供应链调查指出，Google 预计在 2028 年让 TPU 进入第九代，并採用 4 颗运算晶粒设计，因此消耗的先进製程与封装产能可能较 2027 年增加一倍以上。

估计辉达 2026 年供应约 820 万颗资料中心 AI GPU，2028 年出货量可能提高至 1,240 万颗。若 Google 届时确实生产 1,200 万至 1,500 万颗 TPU v9，其 AI 加速器数量将与辉达相当，高标甚至可能超越辉达。

不过，两者的晶片数量不能直接等同于整体运算能力。Google TPU v9 的实际效能、功耗及部署效率，能否与辉达 Rubin、Rubin Ultra 平台抗衡，目前仍有待观察。

在供应方面，研报提到，Google 单靠台积电 (TSM-US) 可能难以取得足够产能，因此最快在 2028 年便需要导入英特尔 (INTC-US) 的晶圆代工及先进封装服务，以实现大规模量产目标。

过去几个月已有消息指出，Google 在测试英特尔先进封装技术数月后，可能委託英特尔于 2028 年供应超过 300 万颗 TPU。不过，相关合作尚未获 Google 或英特尔正式证实。

由于 TPU v9 据传採用 4 颗大型运算晶粒，其设计必须提前配合特定封装架构。英特尔的 EMIB、EMIB-T 与台积电 CoWoS-L 并不相容，因此 Google 若同时採用两家业者的产能，可能需要针对不同製造及封装方案进行相应设计。

若预测成真，Google 每年部署的自研 AI 加速器可能超过辉达供应给整体市场的 GPU 数量。考量 Google 预料仍会继续採购辉达晶片，该公司届时可能成为全球最大的 AI 加速器採购及使用者之一，并建立规模极为庞大的 AI 运算基础设施。

这项发展也反映大型云端服务业者正加快垂直整合，透过自行设计晶片，使硬体更贴近自家软体、AI 模型及资料中心需求，降低完全依赖通用 GPU 的程度。

不过，Google 在出货数量上追平或超越辉达，不代表辉达的市场主导地位必然受到削弱。全球 AI 运算需求仍快速成长，Google 与辉达的晶片部署规模可能同步扩大，且辉达也预计在 2029 年至 2030 年推出 Feynman 及 Feynman Ultra 平台，进一步提高供应能力。

相较于单纯的晶片数量竞争，Google TPU 所使用的软体生态系统可能更值得辉达关注。若 Google 成功扩大 TPU 的採用範围，并建立足以与 CUDA 抗衡的软体工具与开发环境，长期而言可能对辉达最重要的竞争优势构成更直接挑战。