谷歌是最早着手自研定制 AI 处理器的超大规模云厂商之一，大约十年前起步，此后部署规模一直在稳步抬升。据富邦证券研究（Fubon Research）发给客户、并由 Sean 公开的一份备忘，谷歌对将在 2028 年推出的 TPU v9 信心十足，有意下单约 1200 万至 1500 万颗这类处理器。若该信息属实，谷歌生产的 AI 加速器数量或将多于或至少可比肩英伟达，而且还可能需要借助英特尔代工（Intel Foundry）才能达成目标。

该备忘写道：" 根据我们的核查，谷歌计划在 2028 年拥有 1200 万至 1500 万颗 TPU。进入 2028 年，谷歌 TPU 将进入 V9 世代，采用四颗计算裸片，这意味着相对 2027 年，其产能消耗有望翻一倍以上。"

富邦估计，英伟达在 2026 年供应了约 820 万颗数据中心 AI GPU，并有望在 2028 年把这一数字提升至约 1240 万。若富邦关于谷歌 2028 年生产 1200 万至 1500 万颗第九代 TPU 的判断成立，则谷歌当年生产的 AI 加速器数量可能多于、或至少与英伟达相当。

TPU 工作示意图

仅靠台积电不够

谷歌 v9 TPU 的性能将如何对标英伟达的 Rubin 与 Rubin Ultra，目前仍有待观察；但谷歌打算在这类 AI 加速器上使用四颗计算 Chiplet，本身就清楚表明公司在性能上下了重注。与此同时，用四颗大型计算 Chiplet 做出一颗 AI 加速器是重大工程挑战，而谷歌似乎已完成了这一步。

备忘继续写道：" 尽管我们尚未掌握详细配额，但我们认为仅靠台积电很难达到谷歌的目标，到 2028 年英特尔的供应将是必需的。"

富邦研究人员并不确定谷歌在台积电的配额是否足以支撑其对 1200 万至 1500 万颗第九代 TPU 的需求，因此认为谷歌将不得不动用英特尔代工产能才能完成体量目标。过去几个月里，已有报道称，在谷歌对英特尔先进封装技术做了数月测试之后，英特尔拿下了为谷歌制造约 300 万颗 TPU 的订单。确实，若谷歌希望在英特尔代工制造硅片，采用英特尔的先进封装服务就很说得通。需要指出的是：计算 chiplet 在开发时就必须与封装技术配套考虑，因为英特尔的 EMIB/EMIB-T 与台积电的 CoWoS-L 并不兼容。

全球最大的AI加速器用户

若谷歌计划在 2028 年生产 1200 万至 1500 万颗 TPU 的信息属实（请注意 1200 万与 1500 万相差 20%，幅度不小），且谷歌的确在年度部署量上超过英伟达面向整个市场的销售，这将标志着 AI 硬件格局的重大转变。这不仅会让谷歌成为全球最大的 AI 加速器用户（公司不太可能完全停止采购英伟达硬件），最终还将使谷歌拥有全球能力最强的 AI 硬件机队。谷歌会把这股压倒性的 AI 算力主要用于自有业务，还是把大部分借给他人，目前仍有待观察。

与此同时，对谷歌的对手而言，这一里程碑将凸显垂直整合式 AI 基础设施日益重要：云厂商按自身软件栈、工作负载与数据中心定制芯片，而不是采购现成 GPU。

不过，谷歌在出货量上超过英伟达，未必就会削弱英伟达的主导地位。AI 需求仍在迅速扩张，两家公司完全可以同时扩大部署，只是谷歌会增长得更快——至少要到 2029 至 2030 年英伟达用 Feynman 与 Feynman Ultra 抬高 AI 加速器产量之前。毕竟，英伟达的 AI GPU 目前供不应求。英伟达真正该担心的，或许不是谷歌能部署多少颗 TPU，而是这些处理器所依赖的软件栈正在对标英伟达的 CUDA ——后者正是公司的核心竞争优势。

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