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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。
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