谷歌自研AI加速器的野心正在演变为一个可能重塑行业座次的计划。富邦研究（Fubon Research）在最新客户报告中指出，谷歌已为2028年定下极为激进的量产目标，预计其第九代张量处理器（TPU v9）的铺设量将达到1200万至1500万颗。若该目标落地，谷歌将首次在AI加速器的出货规模上比肩甚至超越英伟达。
报告同步给出了英伟达的预测基线：2026年英伟达向数据中心交付了约820万颗AI GPU，2028年这一数字预计攀升至1240万颗。对比之下，谷歌同年的TPU v9产量即便取下限，也与英伟达几乎持平；若取上限1500万颗，谷歌的自研加速器出货量将高出英伟达约21%。富邦分析师在报告中直言，这意味着谷歌有可能在2028年制造出比英伟达旗舰产品更多的高端AI加速器。
谷歌是首批将自研AI芯片大规模部署的超大规模云服务商，从约十年前开始开发TPU至今，一直在稳步扩大其部署规模，用以承载搜索、广告、翻译和云计算等业务。而此次v9世代被富邦视为谷歌在AI算力自给上最激进的动量。“进入2028年，谷歌的TPU将进入V9世代，每颗处理器采用四枚计算芯片的设计，这意味着它们的产能消耗将比2027年增加一倍以上。”报告写道。
四计算芯片的设计本身便是强烈的性能宣言。将四枚大型计算芯片集成到单颗处理器上，对晶圆制造和先进封装都构成极大工程挑战，而谷歌似乎已经突破了这一门槛。以如此复杂的芯片规格投产1200万颗以上，对晶圆产能的索取将极其惊人。富邦分析师因此抛出一个关键判断：单靠台积电，恐难满足谷歌的庞大目标。
“虽然目前还没有详细的分配方案，但我们认为仅靠台积电要达到谷歌的目标极其困难，到2028年，英特尔产能是必须的。”报告明确表态。这一论断将英特尔代工服务（Intel Foundry）置于聚光灯下。事实上，此前已有行业消息称，英特尔在经过了谷歌数月的先进封装技术测试后，已拿下了为谷歌制造300万颗TPU的订单。若消息属实，谷歌在英特尔的下单规模很可能进一步扩大，以覆盖千万颗级别的总体需求。
封装技术在其中的角色比表面看起来更为关键。当芯片在设计阶段就确定计算芯片数量时，便已与特定封装路线深度绑定。英特尔的EMIB及EMIB-T封装，与台积电的CoWoS-L封装并不兼容。一旦谷歌决定将部分V9 TPU交给英特尔代工，就意味着它必须从一开始就依照英特尔的封装路线进行设计或适配，这绝非临时的产能腾挪，而是一次有准备的供应链双轨部署。
如果谷歌的规划真正兑现，对整个AI加速器格局的影响将十分深远。一方面，这将构成谷歌与英特尔的一次重大胜利：谷歌将在英伟达之外建立起足够庞大的自有算力基座，减少对外购GPU的依赖，而英特尔则有机会首次在超大规模AI芯片代工领域证明其大批量交付的能力。另一方面，这未必构成对英伟达的直接威胁。AI加速器的总需求仍在急剧膨胀，数家巨头的自研芯片与英伟达的商业GPU，很可能在未来很长一段时间内共同填补市场空白，而非发生一对一的替代。
此外，1200万与1500万之间的跨度高达20%，是一个相当宽的区间。对于采用四枚计算芯片的复杂处理器而言，如此量级的产量波动，要求硅片、封装基板和测试产能具备巨大的弹性调节空间。报告也谨慎提及，具体分配尚不明朗，最终产量仍需视需求兑现情况而定。
一个自然而然的结果是，如果谷歌在2028年真的拥有1200万至1500万颗如此高规格的AI加速器，它将极大概率成为全球最大的AI加速器消费者之一。这一体量不仅会搅动上游晶圆代工和封装产能的分配，还可能重新定义AI算力服务的供给结构。谷歌正试图用一颗自家设计的处理器，在AI基础设施的未来版图上刻下一条更具主导权的深线。
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