Google TPU 需求上看 2028 年 1500 萬顆，規模超越輝達當前訂單

Google 傳出有意擴大其張量處理器（TPU）的訂單動能，預計 2028 年 TPU 需求數量上看 1,500 萬顆，超越輝達當前全年訂單規模的 1,300 萬顆，顯示 Google 對自研 TPU 伺服器的建置力道相當強勁。打入 TPU 供應鏈的台積電、聯發科、鴻海與英業達等台廠，都被看好將直接受惠。

這個數字若成真，代表 AI 加速器市場的格局將出現實質變化。過去數年的討論多集中在通用 GPU 與自研晶片之間的路線之爭，而自研晶片長期被視為是雲端業者用來增加議價籌碼的輔助手段。當自研產品的出貨量級超越市場領導者時，它就不再只是談判工具，而是真正的主力運算平台。

自研路線的優勢在於針對性。通用加速器必須兼顧訓練、推論與多種模型架構，設計上必然存在取捨；而雲端業者對自身的工作負載有完整掌握，可以把電晶體預算集中配置在實際用得到的運算單元與記憶體頻寬上。在推論規模持續放大、單位成本成為關鍵指標的階段，這種針對性的效益會被明顯放大。

台廠的受惠層次也值得拆解。晶圓代工對應先進製程與先進封裝產能；IC 設計服務業者參與晶片實現與後段設計；伺服器代工承接整櫃系統的組裝與測試。這條鏈路的特徵是價值分布相對分散，但每個環節的技術門檻都不低，短期內難以被快速替代。同一時期，多家雲端業者的自研 AI 晶片也將在明年放量生產，帶動先進封裝與測試需求同步成長。

風險則在於預測本身的不確定性。2028 年的需求數字建立在對 AI 應用擴張速度的假設之上，而近期市場對 AI 資本支出持續性的疑慮正在升溫。任何關於建置節奏的調整，都會沿著這條供應鏈遞延傳導。

後續值得觀察的，包括 TPU 各世代的實際出貨時程、供應鏈廠商的訂單能見度，以及自研晶片與通用加速器的配置比例變化。