Google TPU 出貨量預計 2028 年達 3500 萬顆，關鍵成長動能為何？

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Google TPU 出貨量預計在 2028 年達到 3,500 萬顆的驚人數字，此成長動能主要源於 AI 推理時代對自研晶片的急速擴張需求。隨著人工智慧應用日益普及，特別是推理（Inference）負載預計在 2026 年底將佔據整體計算需求的半壁江山，雲端服務供應商（CSP）的採購策略正經歷重大轉變。
「推理經濟學」驅動自研 ASIC 需求

「推理經濟學」的興起是推動自研晶片需求擴張的深層原因。過去市場重心聚焦於模型訓練，追求極致算力與頻寬，但隨著推理工作負載的增加，CSP 的採購指標已轉向單位代幣成本、功耗散熱以及總體擁有成本（TCO）。在超大規模且工作負載相對穩定的推理場景下，自研 ASIC 成為雲端巨頭降低單位成本、增強供應鏈議價能力，並減少對單一通用平台依賴的戰略性工具。
自研 ASIC 成為基礎設施的核心增量與成本槓桿

定制化晶片正逐步蠶食高利潤的增量推理市場，使得 ASIC 從單純的 GPU 替代方案，轉化為數據中心基礎設施中的核心增量與成本槓桿。透過客製化設計，雲端服務供應商能夠更有效地匹配特定工作負載的需求，進而優化整體運營效率。這也促使市場關注的焦點從單季 AI 半導體營收，轉向雲端廠自研 ASIC 出貨斜率是否被系統性低估。
供應鏈夥伴迎來重估契機

Google TPU 出貨量的爆炸式成長，也為其供應鏈夥伴帶來了重大的重新定價機會。博通（Broadcom）憑藉其在客製化矽晶、乙太網路解決方案、高速 SerDes 技術與機櫃級網路系統整合等方面的綜合實力，穩居價值鏈核心。聯發科（2454-TW）則透過「價值量上移」戰略，負責設計成本優化版晶片，主攻高併發推理，有望成為雲端 AI 晶片價值鏈的重要一環。此外，高頻寬記憶體（HBM）的需求也將因 Google TPU、Meta MTIA、AWS Trainium 等自研晶片項目的導入而不斷增加，為記憶體產業帶來更多元的客戶結構。

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