英伟达在AI加速器市场的绝对统治地位，正面临来自最大客户之一的直接挑战。根据富邦研究笔记，谷歌计划到2028年将其第九代TPU的部署量提升至1200万至1500万颗，出货量级将直接与英伟达看齐。

这份预测意味着，一家原本为内部工作负载自研芯片的云厂商，其单一型号产品的规模或许即将超过全球最大的通用GPU供应商。富邦预计，英伟达2026年数据中心GPU供给量为820万颗，到2028年有望达到1240万颗。如果谷歌的生产计划顺利落地，届时应会成为AI加速器领域最大的单一使用者。

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从技术路径看，TPU v9的设计方案跟进了行业主流。它将采用四颗计算芯片的构成方式，符合业界向多芯粒设计迁移的趋势。但将多颗大尺寸芯片通过先进互连技术封在一起再进行规模化量产，在目前全球半导体制造资源高度紧张的背景下，周期和良率的把控本身就是难题。

制造产能很可能是这项激进计划的最大约束。富邦的分析师明确指出，仅凭台积电一家代工厂可能难以完全满足谷歌对TPU的生产需求，英特尔代工服务部门因此获得了可能的入场机会。相关消息显示，在谷歌测试了英特尔的先进封装能力后，英特尔已拿到数百万颗TPU的制造订单。这一合作关系也符合技术逻辑：不同厂家的封装技术彼此不通用，比如围绕英特尔EMIB或EMIB-T构建的封装方案无法直接移植到台积电的CoWoS-L产线上。

谷歌的自研芯片之路走了近十年。起初只是为了满足YouTube广告推荐、搜索排名等内部负载，如今已发展为涵盖云计算业务的完整商业策略。必须明确的是，即便在2028年实现千万级的自有芯片部署，谷歌不太可能停止向英伟达采购。但对这家公司而言，算力架构的主导权和供给节奏的自主权将发生质变。至于TPU v9与英伟达下一代Rubin及Rubin Ultra系统的具体性能差距，目前还没有公开的横向对比数据，但规划本身的体量已说明，AI硬件的竞争正从单纯的算力指标转向部署规模的对决。