根據富邦投顧（Fubon Research）分析師的最新報告，Google 正在積極籌備 2028 年即將推出的第九代 TPU（TPU v9），目標部署量高達 1,200 萬至 1,500 萬顆。這一產量不僅有望追平，甚至可能超越當時輝達（Nvidia）對資料中心 AI GPU 的總出貨量。此舉顯示 Google 的自研 AI 晶片策略已從初期的探索階段，進入了大規模商用部署的新時代。
Google 的 TPU v9 計畫
分析師指出，TPU v9 將採用四顆運算晶粒（Compute Dies）設計，這意味著 2028 年的產能消耗將比 2027 年大幅增加。根據 Fubon Research 的預測，輝達 2026 年的資料中心 AI GPU 出貨量約為 820 萬顆，2028 年則增至 1,240 萬顆。若 Google 的部署計畫如期實現，這將標誌著單一企業對 AI 加速器的需求量，將逼近甚至超越市場龍頭的整體供應規模。
然而，如此龐大的產量單靠台積電的產能難以負荷。分析師認為，Google 若想在 2028 年順利達成 1,500 萬顆 TPU 的目標，英特爾（Intel）代工服務的產能支援將成為關鍵。市場傳言指出，英特爾在成功測試其先進封裝技術後，已獲得超過 300 萬顆 TPU 的代工訂單。
英特爾代工的角色
英特爾的 EMIB／EMIB-T 技術與台積電的 CoWoS-L 封裝架構互不相容，因此若 Google 決定轉向英特爾代工，相關的晶片設計與封裝規劃必須同步進行調整。這將帶來一系列技術挑戰，但也為英特爾提供了打入高端 AI 晶片市場的契機。
根據 Fubon Research 的報告，英特爾的代工服務將在 2028 年為 Google 提供關鍵的產能支持。
產業趨勢與影響
若上述預測數據成真，Google 將成為全球最大的 AI 加速器消費者之一，並掌握規模最龐大的自有 AI 硬體機隊。在 AI 需求高速擴張的背景下，這項發展未必會削弱輝達的市場主導地位，但卻鮮明地凸顯出另一個產業趨勢：大型雲端業者正加速走向「垂直整合」──從自行設計晶片，到針對自家的軟體堆疊與資料中心需求進行最佳化，藉此建構出更為完整的 AI 基礎設施。
對於其他科技巨擘如微軟（Microsoft）、Meta 等，Google 的這一舉動無疑將激發更多的自研晶片計劃，進一步推動 AI 硬體的創新與競爭。
從產業面來看，Google 的 TPU v9 計畫不僅是一次技術突破，更是雲端業者在 AI 領域垂直整合的重要里程碑。若英特爾能順利提供產能支持，這將為整個 AI 生態系統帶來新的動力，促進技術的快速迭代與應用。
展望與影響
展望未來，Google 的 TPU v9 計畫將在 2028 年為全球 AI 硬體市場帶來重大變革。這不僅標誌著 Google 在 AI 領域的領導地位進一步鞏固，也為其他雲端業者樹立了新的標竿。英特爾的代工角色將成為這一過程中的關鍵，其技術能力和產能支持將決定 Google 是否能夠順利實現其宏偉目標。
對於讀者而言，這項發展意味著 AI 技術將更加普及，雲端服務的性能將大幅提升，進而推動各行各業的數位轉型。如果你對 AI 領域感興趣，不妨關注 Google 和英特爾的後續動態，這將為你帶來更多洞察與機會。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
Google 的 TPU v9 計畫什麼時候推出？
Google 的 TPU v9 計劃預計在 2028 年推出。
英特爾如何參與 Google 的 TPU v9 計畫？
英特爾通過其先進封裝技術和代工服務，預計為 Google 提供超過 300 萬顆 TPU 的產能支持。
TPU v9 將採用哪些技術？
TPU v9 將採用四顆運算晶粒（Compute Dies）設計，並利用英特爾的 EMIB／EMIB-T 技術進行封裝。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。