作为最早研发定制 AI 处理器的云服务商之一，谷歌正加速扩大其自研芯片部署规模。据市场研报显示，谷歌对预计 2028 年推出的 TPU v9 充满信心，计划订购 1200 万至 1500 万颗处理器。若该计划落地，谷歌当年的 AI 加速器产量不仅有望与英伟达持平，甚至可能实现超越。

研报指出，进入 2028 年，谷歌 TPU 将迭代至 V9 世代，单颗处理器集成四个计算芯片（compute dies），算力规模有望较 2027 年翻倍。相比之下，英伟达 2026 年数据中心 AI GPU 供应量约为 820 万颗，预计 2028 年将提升至 1240 万颗。这意味着，谷歌在 2028 年的自产加速器数量可能至少与英伟达相当，甚至更多。

台积电产能吃紧，英特尔代工成关键

尽管 TPU v9 能否在性能上直接抗衡英伟达 Rubin 系列尚待验证，但采用四芯片设计表明谷歌对性能提升押注巨大，且已攻克相关工程挑战。然而，庞大的量产目标对供应链提出了严峻考验。

分析认为，仅靠台积电难以满足谷歌 2028 年的产能需求，引入英特尔代工（Intel Foundry）成为必要选项。此前有消息称，经过数月测试英特尔先进封装技术后，谷歌已向其下达 300 万颗 TPU 的订单。由于英特尔 EMIB 技术与台积电 CoWoS-L 技术互不兼容，芯片设计阶段即需考量封装方案，因此利用英特尔产能具有高度合理性。

重塑 AI 硬件格局

若谷歌 2028 年真能生产 1200 万至 1500 万颗 TPU，这将标志着 AI 硬件格局的重大转折。谷歌不仅将成为全球最大的 AI 加速器消费者，更将拥有全球最强大的 AI 硬件集群。不过，这些算力是主要服务于内部业务还是对外输出，仍有待观察。

这一趋势凸显了云厂商垂直整合基础设施的战略价值：通过定制芯片适配自身软件栈与工作负载，而非单纯采购通用 GPU。尽管如此，出货量的追赶并不意味英伟达主导地位的终结。在 AI 需求爆发式增长背景下，双方可能同步扩张，且英伟达在 2029-2030 年推出 Feynman 系列后仍将保持强劲势头。英伟达真正的护城河在于 CUDA 生态，谷歌 TPU 所依托的软件栈能否形成有效抗衡，才是决定未来竞争格局的关键变量。

【星途科讯 图文丨踢三脚 首发于 ZAKER 科技，转载请注明出处】