Google本週發布TPUv8雙軌晶片，聯發科主攻推論、博通負責訓練

根據科技新報引述 Wccftech 的報導，Google 預計在本週推出其新一代 AI 加速晶片 TPUv8，並採用此前市場尚未見過的雙廠商、雙定位架構：推論晶片由聯發科設計，訓練晶片則交由博通主導。這一安排不僅是技術分工的體現，更是 Google 刻意分散晶片供應商風險、強化供應鏈靈活性的戰略選擇。

理解這一布局，需先掌握訓練與推論在 AI 算力需求上的根本差異。訓練（Training）是讓模型從大量資料中學習參數的過程，需要極高的並行計算能力與記憶體頻寬，功耗高且運算密集；推論（Inference）則是將已訓練完成的模型部署於實際應用中以回應用戶請求，強調低延遲、高吞吐量與能源效率。兩者對晶片架構的要求截然不同，因此由不同廠商分別設計，具有相當的技術合理性。

聯發科近年積極進軍 AI 推論晶片領域，憑藉其在功耗控制與晶片整合設計上的豐富經驗，被 Google 選為推論端的合作夥伴。博通則是全球最大的 ASIC（特定應用積體電路）設計服務商之一，長期為大型科技公司提供客製化訓練加速器，與 Google 已有多年深度合作。兩者的加入，共同構成 TPUv8 生態系的技術底層。

從產業影響來看，此一雙軌策略對 NVIDIA 的間接挑戰意義重大。NVIDIA 的 H 系列與 B 系列 GPU 同時兼顧訓練與推論市場，而 Google 此次刻意將兩者拆開、分別委由不同廠商設計，意味著客製化晶片在特定工作負載上的效能與成本表現，可能開始明顯優於 NVIDIA 的通用解決方案。業界分析人士指出，這種「垂直整合 + 供應鏈分散」的組合策略，或許正是大型科技公司在 AI 晶片採購上逐漸降低對 NVIDIA 依賴的最有效路徑之一。

TPUv8 正式發布後的實際效能表現，以及 Google 是否對外開放雲端使用，將是後續市場觀察的焦點。