鉅亨網編譯羅昀玫
市場研究報告指出，Google 計劃在 2028 年部署 1,200 萬至 1,500 萬顆第九代張量處理器 (TPU v9)，若計畫順利落實，單以晶片數量計算，可能追平甚至超越 AI 巨頭輝達 (NVDA-US) 同年出貨的資料中心 AI GPU。
Google 約十年前便開始研發自有 AI 加速器，近年也持續提高 TPU 部署規模。報告引述供應鏈調查指出，Google 預計在 2028 年讓 TPU 進入第九代，並採用 4 顆運算晶粒設計，因此消耗的先進製程與封裝產能可能較 2027 年增加一倍以上。
估計輝達 2026 年供應約 820 萬顆資料中心 AI GPU，2028 年出貨量可能提高至 1,240 萬顆。若 Google 屆時確實生產 1,200 萬至 1,500 萬顆 TPU v9，其 AI 加速器數量將與輝達相當，高標甚至可能超越輝達。
不過，兩者的晶片數量不能直接等同於整體運算能力。Google TPU v9 的實際效能、功耗及部署效率，能否與輝達 Rubin、Rubin Ultra 平台抗衡，目前仍有待觀察。
在供應方面，研報提到，Google 單靠台積電 (TSM-US) 可能難以取得足夠產能，因此最快在 2028 年便需要導入英特爾 (INTC-US) 的晶圓代工及先進封裝服務，以實現大規模量產目標。
過去幾個月已有消息指出，Google 在測試英特爾先進封裝技術數月後，可能委託英特爾於 2028 年供應超過 300 萬顆 TPU。不過，相關合作尚未獲 Google 或英特爾正式證實。
由於 TPU v9 據傳採用 4 顆大型運算晶粒，其設計必須提前配合特定封裝架構。英特爾的 EMIB、EMIB-T 與台積電 CoWoS-L 並不相容，因此 Google 若同時採用兩家業者的產能，可能需要針對不同製造及封裝方案進行相應設計。
若預測成真，Google 每年部署的自研 AI 加速器可能超過輝達供應給整體市場的 GPU 數量。考量 Google 預料仍會繼續採購輝達晶片，該公司屆時可能成為全球最大的 AI 加速器採購及使用者之一，並建立規模極為龐大的 AI 運算基礎設施。
這項發展也反映大型雲端服務業者正加快垂直整合，透過自行設計晶片，使硬體更貼近自家軟體、AI 模型及資料中心需求，降低完全依賴通用 GPU 的程度。
不過，Google 在出貨數量上追平或超越輝達，不代表輝達的市場主導地位必然受到削弱。全球 AI 運算需求仍快速成長，Google 與輝達的晶片部署規模可能同步擴大，且輝達也預計在 2029 年至 2030 年推出 Feynman 及 Feynman Ultra 平台，進一步提高供應能力。
相較於單純的晶片數量競爭，Google TPU 所使用的軟體生態系統可能更值得輝達關注。若 Google 成功擴大 TPU 的採用範圍，並建立足以與 CUDA 抗衡的軟體工具與開發環境，長期而言可能對輝達最重要的競爭優勢構成更直接挑戰。
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