專家獨家解讀Google如何用“雙軌策略”應對AI算力爆發，聯發科、Marvell首次入局。
在AI算力需求呈指數級增長的今天，Google正在悄然佈局一場前所未有的晶片供應鏈革命。2027年，這家科技巨頭的TPU晶片總出貨量將逼近1000萬顆，而到2028年，這一數字更是可能突破3000萬顆大關。
“這不是簡單的量變，而是Google在晶片生態上的質變。” 一位參與調研的專家指出，Google正在從博通的單一供應商模式，向博通、聯發科、Marvell三足鼎立的格局演進。
一、2027年：三大供應商首次同台
2027年將是Google晶片供應鏈的分水嶺。博通依然穩坐頭把交椅，預計出貨650萬顆，其中V8i訓練晶片從原計畫的300-350萬顆上調至400萬顆，V7約200萬顆，V9約50萬顆。
最令人矚目的是聯發科的首次入局。聯發科將供應一款推理晶片，預計出貨量約250萬顆。這意味著Google正在建構“訓練+推理”的雙軌架構。
而Marvell則扮演著“特種兵”角色——其供應的LPU（用於記憶體池的共用記憶體）出貨量雖然只有45萬顆，但它將作為TPU的推理晶片，形成類似1:1的配合關係。這種架構與輝達的晶片相近，核心優勢在於顯著降低延遲。
二、2028年：3000萬顆的瘋狂與產能焦慮
“2028年，Google的晶片總需求可能接近甚至超過3000萬顆，這一體量台積電無法單獨滿足。” 專家直接點出了問題的核心。
在供應商格局上，博通的出貨量預計將接近800萬顆，聯發科的供應量預計在800萬至1000萬顆之間，而Marvell屆時也將供應約800萬顆LPU。
除了台積電和英特爾，Google也在與三星進行洽談，以實現產能的多元化佈局。這一規劃是基於當前可見的計畫，但實際需求可能更高。
三、V9晶片：從封閉到開放的歷史性轉折
“V9將是Google首款採用乙太網路介面的晶片。” 專家強調，這是Google在互聯技術上的重大轉變。
此前，Google主要通過ICI加OCS的方式實現Scale-up，這種方式功耗和延遲極低，但“只適用於固定架構的傳輸，缺乏靈活性，在叢集規模擴大時顯得較為笨重。” 特別是像Anthropic這類大客戶，更傾向於採用乙太網路等開放式協議架構。
“從V9開始，Google將針對客戶大規模採用Scale-up Ethernet結構。” 專家指出，“結合明年（2027年）CPO的規模化量產，CPO加Scale-up Ethernet預計將成為主流技術。”
但Google並不會完全放棄OCS。“在其內部的大模型（如Gemini）訓練架構中，仍會大量採用OCS。” 專家解釋道，“因為它在延遲和頻寬方面具有顯著優勢，能夠支援建構包含9000顆甚至未來10000多顆晶片的SuperPod。”
四、液冷：性能與功耗的平衡術
在散熱方案上，博通供應的TPU V7、V8、V9以及聯發科供應的晶片均需要配備液冷方案。“Marvell供應的LPU由於功耗相對較低，則不需要液冷。” 專家補充道。
這意味著，Google的晶片叢集將面臨巨大的散熱挑戰，液冷將成為未來AI資料中心的基礎設施標配。
五、封裝技術：台積電vs英特爾，良率是關鍵
“Google在台積電採用的是CoWoS-S封裝技術，在英特爾則採用EMIB技術。” 專家詳細對比了這兩種技術。
EMIB是一種矽橋架構，通過橋狀結構連接核心晶片與外圍的HBM，“連接線間距更短，從而使最終封裝面積更小，封裝密度更高。” 相比之下，CoWoS-L採用的材料介質更接近於玻璃基板。
但在良率方面，“英特爾目前與台積電存在差距。目前正在與台積電、日月光及英特爾合作，力求提升良率，若能將英特爾的良率提升至接近60%，其成本將與台積電的方案具有可比性。” 專家表示。
六、Anthropic的算力訂單：鎖定未來
“Anthropic與Google簽訂的算力訂單最低為3.5GW，未來該數字可能根據部署情況和效果增加。” 專家透露，“由於Anthropic與AWS的合作歷史更長，其與AWS簽訂的協議規模最低為4.5GW。”
“設定最低採購量的主要目的是為了鎖定GoogleTPU等緊缺的產能資源。” 專家強調，“最終的實際部署規模不一定會嚴格等於協議數字。”
最後：Google的AI晶片帝國正在成型
從2027年的1000萬顆到2028年的3000萬顆，Google正在用前所未有的速度擴張其AI晶片版圖。V9轉向乙太網路、聯發科和Marvell的入局、LPU作為推理晶片的崛起，每一個動作都在宣告：Google不僅是AI應用的巨頭，更是AI晶片的“造王者”。
“未來，Google的TPU將不僅僅服務於自身，更將成為一個開放的生態。” 專家最後總結道，“這場變革，才剛剛開始。” (數之湧現)