Google 2028 年计划部署 1200~1500 万颗自研 TPU v9 AI ASIC 芯片

据台媒 Anue 钜亨 8 月 1 日报道，市场分析报告显示 Google 将于 2028 年完成 1200 万至 1500 万颗 TPU v9 芯片的部署。分析师指出该计划预计推动其 AI 计算能力提升。

同期预测显示 NVIDIA 的 AI GPU 年出货量可能突破 1240 万颗规模。该数字成为对比 Google TPU v9 部署计划的重要参考基准。

TPU v9 属于 AI 专用加速器（ASIC），主要应用于机器学习训练与推理场景。其核心优势体现在浮点运算能力与能效比指标上。

市场格局潜在变化

若 Google 实现预测部署目标，其服务器 AI 加速器总量将与 NVIDIA 形成直接竞争态势。分析指出该计划可能对芯片供应链产生连锁影响。

部分业内人士表示，Google 的 TPU v9 部署规划将加剧数据中心专用芯片领域的技术迭代进程。但具体影响程度仍需观察产业链配套情况。

• TPU v9 部署规模下限：1200 万颗
• TPU v9 部署规模上限：1500 万颗
• NVIDIA 预计 AI GPU 出货量：1240 万颗

Google 计划于 2028 年完成 TPU v9 芯片部署，该方案可能引发数据中心硬件需求结构的调整。

TPU v9 采用 4 计算裸片结构提高先进制程封装产能需求

根据最新行业报告，TPU v9 芯片设计采用 4 计算裸片架构，这一结构变化将显著增加对先进制程与封装技术的产能要求。

架构设计调整

TPU v9 引入 4 计算裸片方案，相较先前设计实现多核并行处理优化。该结构通过模块化设计提升计算单元灵活性，同时对封装技术提出更高集成度标准。

产能需求变化

新架构带来的复杂度提升，直接导致先进制程和封装产能需求激增。根据报告数据，相关生产工艺的产能缺口预计达到现有水平的 25%。

代工合作拓展

Google 现有代工合作关系主要依赖台积电。为应对产能压力，企业正探索英特尔与三星晶圆代工等潜在合作渠道。此举标志着半导体产业链出现新的产能分配格局。

行业影响分析

该设计调整引发行业对第三代半导体封装技术的重新评估。业内人士指出，计算裸片方案将推动先进封装工艺向更高密度发展，带动相关设备需求增长。

“4 计算裸片结构需要更精密的封装技术，这对产能供给形成双重考验。”——行业观察人士

供应链布局变化

TPU v9 的生产计划将影响全球芯片代工市场。现有代工厂需调整工艺流程以适应新型封装需求，这可能改变半导体制造领域的竞争态势。

技术挑战与机遇

新架构对封装良率提出更高要求，同时创造差异化竞争优势。报告认为这种设计将促使代工厂加快投入先进封装技术研发，推动行业技术迭代。

TPU v9 的生产方案调整，凸显半导体行业在定制化需求下的技术演进路径。相关产能转移趋势或对业内企业的产品布局产生连锁效应。