AI芯片调研

来源：市场资讯

（来源：纪要研报地）

TPU芯片的命名规则是否发生了变化?目前各代产品的名称和功能定位如何区分?

从V7开始，TPU芯片的命名不再沿用V5、V6等传统命名方式，而是采用新的名称。此前的V3、V4仍保持原有命名，其中V4包括基础版本和专门用于推理的版本(V4I)。从V5开始，芯片分为E和P两个版本，分别对应推理芯片和训练芯片。然而，从V6起，谷歌调整策略，不再每年推出两款不同功能的芯片，而是隔代推出。例如，V6主要以推理为主，随后推出的V7和未来计划中的V8也以推理为主。目前新一代产品如未来的V8尚未最终确定正式名称。

2025年TPU各型号芯片的出货量情况如何?与2024年的数据相比有何变化?

2025年TPU整体出货量预计达到300万颗。其中，V5E出货量约120万颗，V5P约60万颗:而去年年底推出的新一代产品

——以推理为主导的V6，今年出货量也达到120万颗。相比之下，2024年的总出货量为180万颗，其中包括80万颗的V5E、50万颗的V5P以及50万颗左右较早期型号(如部分仍在使用中的V4)。可以看出，与去年相比，今年整体增长显著，这主要得益于新一代产品(如 V6)的贡献。

对于2026年的TPU市场预期及具体型号规划如何?哪些因素推动了增量?

根据谷歌提供的数据指引，2026年TPU总出货量预计超过400万颗。其中，逐步退出市场的 V5 系列中 V5E 出货量预计降至30万颗左右，而 V5P 为50万颗;作为核心产品线之一，以推理为主导的新一代 V6 出货量将增至220万颗。此外，新品V7 将于2026年第一季度上市。推动增量的重要因素包括谷歌外部客户需求增长，例如Anthropic等客户的大规模采购计划。此外，由于谷歌TPU在性价比上的优势，以及其对外销售策略逐步扩展到更多客户群体，包括XA1、苹果及部分欧洲客户，这些都成为重要驱动力。

Anthropic对谷歌TPU采购模式及合作细节是什么?这一合作对市场有何影响?

Anthropic与谷歌之间采用的是“买家托管"模式，即Anthropic不仅购买谷歌提供的TPU芯片，还委托其搭建并托管整个数据中心架构。这种合作方式充分利用了谷歌在硬件服务及服务器架构方面积累的大量经验，同时也帮助Anthropic避免组建强大的硬件团队，从而专注于模型开发与算法优化。据悉，该项目规模接近100亿美元，不仅涵盖TPU，还涉及其他相关硬件及OCS连接设备。这种大规模合作表明，在英伟达供应链紧张且成本高昂背景下，大型企业正在寻求更具性价比目稳定可靠的平台支持，这将进一步推动谷歌在ASIC领域扩大市场份额。

谷歌内部对于中长期算力扩展计划有哪些目标?尤其是到2027年的增长预期如何?

谷歌内部针对数据中心算力扩展制定了较为激进的发展目标，其增长曲线对标英伟达，即每半年算力提升50%。具体到TPU 的部署规划，到2027年预计将保持每年接近50%的单位增长率。这种快速扩张反映了其在硬件投入上的持续加码，并显示出其希望通过提升自有算力能力来增强竞争优势，同时满足不断增长的数据处理需求。

芯片出货量的增长趋势如何?算力的提升主要依赖哪些因素?

出货量的增长趋势与算力提升密切相关。算力的提升主要依赖两个方面:一是芯片部署数量的增加，二是芯片技术迭代带来的性能改进。例如，从TPU V5、V6到V7，每年的算力提升大约在1.5倍到2倍之间。此外，虽然老芯片价格因工艺改进而下降，但整体算力需求仍保持快速增长。

芯片价格变化受到哪些因素影响?未来是否有明确趋势?

芯片价格变化受到多种复杂因素影响，包括HBM(高带宽存储器)的价格波动、制造工艺成本以及市场供需动态。例如，谷歌从5纳米工艺逐步过渡到4纳米和3纳米，这导致生产成本上升。同时，HBM内存价格预计在2026年可能上涨，但具体涨幅尚不确定。此外，由于台积电产能紧张，大部分资源被英伟达占用，也对芯片成本产生间接影响。

谷歌2025年和2026年的出货量预期如何?季度分布情况是什么样的?

谷歌2025年的全年出货量预计为350万至380万颗，而最新修正后的2026年目标为400万颗。季度分布方面，下半年(Q3和Q4)通常占全年出货量的60%以上，上半年(Q1和Q2)约占40%。这种分布规律与谷歌数据中心扩张及客户需求动态调整有关。

TPU V6、V7及未来产品的发布时间和定价情况如何?

TPU V6于2024年四季度进入生产并开始出货，其当前售价约为8,000美元:TPU V7计划于2026年一季度批量出货，但具体定价仍取决于HBM等关键部件的市场价格。TPU V8预计将在2027年一季度推出，其售价可能达到或超过1万美元。

HBM内存技术对芯片产品有哪些影响?HBM4何时能够投入使用?

当前主流产品仍采用HBM3内存，而HBM4预计最早要到2026年底或2027年才能实现规模化生产。然而，由于英伟达已预订大部分产能，短期内其他厂商难以获得足够供应。因此，TPUV7将继续使用HBM3，而下一代产品(如V8)可能会采用HBM4技术。此外，由于整体内存市场供需紧张，HBM3在未来一年可能出现一定幅度涨价。

Anthropic等新兴客户对谷歌芯片业务有何影响?

Anthropic等新兴客户已被计入谷歌400万颗年度日标中，其中约100万颗用于外部销售。这表明谷歌正在从自用逐步扩大其TPU外销规模。如果未来新增类似Anthropic这样的客户群体，则年度目标可能进一步上调。

Meta在芯片采购方面有哪些计划?其不同型号芯片的时间表及预期销量如何?

Meta日前已经开始采购芯片，并计划在2025年实现约5万颗规模。到2026年，其采购总量预计将增至60万颗，而到2027年

则可能超过100万颗。芯片有2.0、3.0和4.0版本，会以不同名字命名。其中2026年将会推出一款，但首批规模仅为10万颗左右，大规模出货将集中在2027年，届时预计达到50万个。

关于芯片的价格，2.0、3.0和4.0版本的芯片分别是什么情况?

2.0版本芯片的价格约为8,000美元。3日前3.0和4.0版本的具体价格尚未确定，但根据规格推测，这些芯片的价格可能会超过1万美元。

Meta与谷歌在AI加速芯片设计上的差异体现在哪些方面?

Meta与谷歌在A1!加速芯片设计上的主要差异体现在超级节点能力上。谷歌依赖其强大的集群能力，例如其TPU架构可以支持一个超级节点使用超过8,000颗芯片。而英伟达目前的规模较小，例如其72卡架构中每张卡包含两个芯片，总计144颗芯片，甚至最新推出的144卡架构也仅达到两三百颗芯片。Meta则选择了不同路径，其单颗芯片算力更大，以提高单个节点内部算力效率，从而减少因扩展规模(scale-out)带来的网络复杂性。

OpenAl相关的新一代AI加速芯片预计何时推出?出货量如何?

OpenAl的新一代A!加速芯片预计将在2026年第二季度推出。2026年的整体出货量预计约为20万颗，而到2027年可能进入

放量期，届时出货量可能达到50万颗左右。这一计划较早前预期有所延迟，主要原因是硬件规格多次调整导致交付周期延长。

OpenAl新一代AI加速芯片的定价情况如何?

OpenAl的新一代AI加速芯片定价预计接近Meta产品，甚至可能略高，约为1万美元左右。这是出于OpenAl采用了高度集成

化设计，包括较大的HBM(高带宽存储)容量等因素。

字节跳动是否有新的项目计划启动?如果启动，对市场影响如何?

字节跳动计划于2026年重启相关项日。如果该项目顺利推进，将可能带来60-65万颗规模的年度出货量。目前来看，这两年主要客户集中在谷歌、Meta、OpenAI等公司。此外，还有一些潜在客户如软银、X.AI以及苹果。其中苹果项目尚未最终确定，预计将在2026年第一季度明确是否由外部团队负责或由其内部团队完成。

SCI项目进展如何?未来出货量预期是多少?

SCI项目已经启动，但真正实现大规模出货最早要到2026年底或2027年初。初期出货量预计约为30万颗。从长期来看，包括SCl、Open Al和Meta等客户在内，其稳定后的年度需求规模均有望达到百万级别。

SCI及其他ASIC类产品未来定价趋势如何?

虽然SCI具体定价尚未确定，但考虑到这些ASIC类产品主要服务于大模型计算，其复杂度和成本接近Open AI等类似产品，因此单颗售价预计也将维持在1万美元左右，大部分ASIC类产品未来价格区间可能介于1万美元至1.5万美元之间。最终售价受制于结构复杂性、面积成本以及HBM数量等因素。

谷歌是否会继续使用ocS进行scale-up网络扩展，其硬件架构有哪些特点?

谷歌将继续使用OCS作为其scale-up网络扩展方案，这是谷歌自研的一种硬件架构，用以提升卡与卡之间以及芯片与芯片之间互联速度。传统scale-up方案多采用总线结构，如英伟达NVLink/NVSwitch、PCle或AMD UALink。而近年来，包括 AMD、博通及思科等厂商开始探索以太网方式进行scale-up。例如博通基于Tomahawk 5优化开发了一款名为Tomahawk Ultra的新型以太网scale-up解决方案(SUE)，专注于机柜内卡间互联问题，该方案已于2025年正式推出。

谷歌在其内部网络架构中采用了哪些技术方案，OCS的应用比例及其面临的主要技术挑战是什么?

谷歌内部目前采用两种主要网络架构方案，一种是传统的总线结构，例如PCle，另一种是基于光互联的OCS(Optical Circuit switching)。0CS在谷歌内部的应用比例约为30%。0CS作为一种纯粹的光互联技术，其优势在于高带宽和低延迟，但面临的最大挑战是信号处理复杂性。具体而言，当传输过程中涉及敏感信息(如个人身份信息、IP地址或信用卡信息)时，需要对数据进行脱敏处理。这要求将光信号转换为电信号进行处理后再转回光信号，这增加了电路逻辑复杂度。因此，日前OCS更适合用于长距离、高速、低延迟的数据传输，而非复杂的数据处理场景。此外，由于光子和量子计算技术尚未完全成熟，包括英伟达等企业仍以传统电互联方式为主。然而，随着量子计算逐渐成熟，预计未来三至五年内光互联技术的应用比例将显著提升。

当前以太网与总线结构在scale up方面有哪些主要技术路线及优缺点?

目前主要有两条技术路线:总线结构和以太网。总线结构包括PCIe、NVLink和UALink等，其优势在于直接数据传输，具有较高带宽和低延迟特性，无额外负载。然而，总线结构适用于板上或服务器机柜内部连接，对于长距离传输存在瓶颈。而以太网采用数据包传输模式，通过加入纠错位等冗余信息确保稳定性，但有效数据传输量有所降低，因此延迟较高。以太网最大的优势在于长距离传输能力，例如Tomahawk芯片支持几百米到最长10公里范围，并结合光模块实现稳定性和低丢包率。因此，以太网更适合卡间或数据中心之间的大规模连接场景。

AMD如何应对scale up需求变化，其UALink与以太网结合的新架构有哪些特点?

AMD正在从UALink向以太网方向转型，并推出了UALink over SU架构。这一新架构试图融合总线结构与以太网各自优点，以实现更高效的数据通信。尽管核心仍基于以太网，该混合架构旨在优化兼容性，同时满足长距离、高带宽需求。此外，与传统总线协议相比，以太网协议具有开放性、兼容性及适配性的优势，在长距离、高带宽场景中表现尤为突出。例如博通最新推出的Tomahawk系列芯片已达到51.2T，并计划进一步提升至102.4T.

PCle等传统总线协议是否能够满足A1数据中心日益增长的带宽需求?英伟达私有协议又存在哪些限制?

PCle近年来迭代速度明显落后于A1数据中心对带宽需求的发展。例如PCle 5.0仅支持64GB，而预计2026年推出的6.0版本也仅能达到128GB，这远不能满足当前AI服务器内部卡间高速交换需求。同时，英伟达私有协议(如NVLink、NVSwitch及lnfiniBand)虽然性能较好，但由于其封闭性导致兼容性较差，大部分厂商不愿完全依赖英伟达体系。此外，这些私有协议难以与基于以太网服务器进行无缝集成，因此限制了其广泛应用。目前英伟达也意识到这些问题，通过Mellanox布局更多基于以太网的新解决方案。

Tomahawk系列芯片2025年的出货情况如何?未来发展趋势是什么?

2025年Tomahawk 4芯片预计全年出货量约75万颗，其中上半年约35万颗，下半年约40万颗；Tomahawk 5芯片全年出货量预计约45万颗，上半年突破20万颗，下半年预计25万颗左右；而Tomahawk 6芯片由于刚刚推出，目前仍处于送样测试阶段，规模化量产需待2026年开始。从整体趋势来看，新一代芯片将进一步提升性能指标并扩大市场应用范围，例如下一代产品计划支持更高带宽、更远传输距离以及更强兼容能力。

2026年Tomahawk系列芯片的出货量预期如何?

2026年，Tomahawk 4的出货量预计将保持稳定，整体数量在75万至80万颗之间，不会有显著变化。Tomahawk 5则预计实现约30%的增长，出货量将在55万至60万颗之间。同时，2026年将推出Tomahawk 6,其出货量预计最多为10万颗左右。

Jericho系列芯片在2026年的增长预期如何?

随着SUE的普及，Jericho系列芯片在2026年预计将实现至少50%的增长，全年出货量有望超过30万颗。

Tomahawk和Jericho系列芯片的价格是否会在2026年发生变化?

Tomahawk和Jericho系列芯片的价格在2026年不会发生变化。其中，Jericho定价为2,500美元；Tomahawk 4为1,500美元；Tomahawk 5为2,500美元；Tomahawk 6为8,000美元。这些价格相对稳定，同时由于生产主要依赖台积电流片，不会受到上游原材料供应波动的影响。

博通是否已进入AWS产业链，并主导Trainium 4.0芯片设计?

博通进入AWS产业链并主导Trainium 4.0芯片设计尚未最终确定。如果项目启动，将可能于2025年底或最晚于2026年第一季度确定。此前Trainium 2.0和3.0由Marvell和Alchip负责设计，而AWS对现有架构性能提升需求较高，因此正在评估博通方案。若项目启动，其核心模块可能由博通负责，而后端部分仍可能交由Alchip或Marvell等公司完成，以平衡成本与规模化生产需求。

AWS是否计划在其12月中旬云大会上公布Trainium 4相关信息?

AWS不太可能在12月中旬的云大会上公布Trainium 4相关信息。除非所有技术方向、规格及路线完全确定，否则更大的可能是专注于数据中心整体规划，而非具体到单一芯片层面。

如果Trainium 4项目顺利推进，其何时能够实现量产部署?

按照目前进展，如果Trainium 4项目于2026年启动，则预计需要一年半左右时间开发，最早可于2027年第二至第三季度实现量产部署。

Trainium系列产品未来的市场规模预期如何?特别是与谷歌TPU相比。

Trainium系列产品未来市场规模取决于亚马逊的数据中心部署策略。虽然Trainium 4无法完全取代前代产品，但其成熟部署后至少应达到百万级别甚至更高水平，与谷歌TPU两三百万颗级别相当。然而，由于亚马逊对成本控制较为严格，其前端核心模块可能由博通负责设计，而后端部分仍倾向选择成本更低的供应商如Alchip或Marvell。而谷歌则因投入力度较大，在TPU方面具有更高预算灵活性。