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Google 近年加速推進自研 TPU（Tensor Processing Units），從雲端服務商的角色，走向更深的「算力供應者」。日經報導指出，Google 針對 AI 資料中心半導體的專利申請明顯攀升，與自家 TPU 相關的申請量在 2018 至 2023 年間增加 2.7 倍，顯示其研發投入正快速轉化為技術布局與防禦網。
雲端自研晶片成主流趨勢
在生成式 AI 需求爆發下，超大規模雲端業者（hyperscalers）普遍面臨兩個壓力：一是 GPU 供應緊俏與成本上升，二是模型訓練與推論工作負載愈來愈多元。自研晶片的意義，不只在追求效能，而是把特定工作負載做深度客製化，讓「每瓦效能、每美元算力」更可控。TrendForce 估計，Google TPU 出貨在雲端業者中仍居首，2026 年年增率可望超過 40%，反映其 TPU 並非試水溫，而是長期戰略。
供應鏈端也出現連動訊號。市場傳出，博通與聯發科正加大晶圓預留量，意圖在需求成長與供應不確定性下，提前鎖定產能與交期。若相關動作屬實，意味 AI 晶片競逐不只發生在設計層，晶圓產能與先進封裝的「卡位」同樣成為勝負手。對產業而言，接下來的關鍵不在誰能喊出更大算力，而在誰能把研發、供應、量產節奏同步拉齊，真正把算力穩定交付到資料中心。（原文出處）
