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Meta可能大規模轉向TPU，Google切入AI基礎設施核心
根據《The Information》報導，Meta(META)平台正在與Google(GOOGL)洽談一筆潛在價值數十億美元的晶片採購合作，內容包含最快自2027年起在其數據中心部署Google自研的TPU（張量處理單元）晶片，並有可能自2026年起開始租用Google雲端上的TPU運算資源。
這一消息對市場的震撼不言而喻，因為Meta是目前輝達最大的客戶之一，其AI投資規模2025年預估高達720億美元。若這筆支出中的一部分改向Google的TPU平台，將成為AI晶片產業的重大轉折點，也因此使昨日（11/25）輝達逆勢下跌 2.6%，市值蒸發千億美元，Alphabet 則上漲 1.5%，資金出現挪動的跡象。
Gemini 3獲技術界肯定，TPU性能隨之水漲船高
Google近期推出的第三代大型語言模型Gemini 3，不僅在自然語言處理、編碼與推理任務中表現亮眼，更在多項基準測試中超越OpenAI的GPT-4。這一成果不僅證明Google在AI演算法上的實力，更為其硬體平台如TPU晶片提供了最具說服力的實戰背書。
Gemini 3完全以TPU訓練完成，等於向市場展示TPU的效能已足以支撐全球領先的AI模型。這對企業級客戶而言，是能否信任TPU作為主力部署平台的關鍵指標。隨著Google完成從軟體、模型到硬體的整合，TPU正快速從Google內部工具轉型為具備市場競爭力的商品化產品。
TPU專為AI訓練設計，效能與能耗大幅優於通用GPU
TPU與輝達GPU在架構上存在根本差異。GPU本是為遊戲圖形運算設計，透過數千個核心進行並行處理，具備極高的適應性；而TPU則專注於矩陣運算與AI神經網絡訓練中的重複計算流程，採用高度定製化設計，可提升能效並降低成本。
Seaport分析師指出，TPU在特定AI任務中表現優於GPU，因其可剝除非必要模組，專注於AI核心工作，進一步減少功耗。在AI訓練成本不斷被關注的當下，TPU的「節能＋高效」屬性為其在雲端部署場景中創造了明顯優勢，特別吸引像Meta這類高頻訓練的科技巨頭。
輝達不再是唯一選項，AI晶片生態正式邁入多供應時代
Meta與Google的潛在合作不僅象徵一次晶片轉單，更顯示AI晶片市場正在發生結構性變化。輝達過去幾年幾乎壟斷AI硬體供應鏈，全球超過90%的AI訓練工作仰賴其GPU與CUDA開發生態。然而，自2023年起，雲端巨頭開始加速自研與多元供應策略：亞馬遜推出Trainium與Inferentia晶片，微軟發表自研Maia，Meta也發展MTIA，Google則透過TPU進一步打開商用市場。
這些動作的共同點是降低對輝達依賴，尋求可控、具成本優勢的運算平台。輝達雖仍在通用性與開發者生態上佔據優勢，但其護城河已不再無可取代，TPU的快速商業化將使AI市場從單一主導者轉向多元並存格局。
TPU供應鏈逐漸成型，博通與台積電為首波受益者
隨著TPU成為具規模的商用晶片平台，其供應鏈重要性迅速上升。目前Google TPU的設計夥伴為博通(AVGO)，負責晶片架構與ASIC設計，該公司在消息傳出後股價單日暴漲11%，反映市場對其AI晶片設計實力的肯定。
晶圓代工方面，市場普遍預期Google將持續依賴台積電作為其主力製造商，特別是在5奈米與3奈米製程。由於TPU對功耗與運算密度要求極高，先進製程是其競爭力來源之一。此外，供應鏈中如日月光與Amkor(AMKR)具備先進封裝技術，將扮演封裝測試角色；美光(MU)與SK海力士則可能提供高頻寬記憶體(HBM)；超眾科技與雙鴻科技可望切入AI高階散熱模組設計。
Google完成全棧整合，成為AI戰略自主化的最大贏家
Google目前是少數具備從語言模型、雲端平台、到晶片設計與製造管理能力的科技公司，其AI戰略已超越單一模型競爭，走向完整的生態閉環。而這也讓其成為大型客戶（如Meta、Anthropic）在進行AI部署時更可信賴的合作夥伴。
與此同時，Google亦保留與輝達的合作彈性，並未全面放棄GPU方案，這種策略上的「雙平台布局」使其在市場波動中更具防禦性。當AI演算法、訓練資料與基礎設施的自主權變得至關重要時，Google已從AI應用者晉升為AI基礎設施的提供者與制定者。
總體來看，Meta擬採TPU的合作洽談，已為AI晶片市場帶來深遠影響。Google藉此一舉打破輝達的市場壟斷，進一步強化其全棧式AI戰略定位。而TPU從自研平台走向對外商業化，不僅證明技術成熟，更為相關供應鏈企業帶來可觀成長空間。未來AI晶片將走向專業化、多樣化與成本效率優先的發展路徑。投資人應重新審視Alphabet、博通、台積電等在AI基礎設施層的長線價值，同時留意TPU滲透率是否能從少數大客戶擴展至中型企業，決定這場戰爭最終是否改寫輝達的主導地位。
台股相關供應鏈或概念股
代工霸主 – 台積電(2330)：
Google TPU晶片預期由台積電代工生產，採用先進製程（可能為5奈米或3奈米）。台積電具備穩定的高良率與先進封裝整合能力，是Google長期晶片策略的關鍵製造夥伴。散熱模組 – 超眾（6230）：
TPU運算密度高，功耗遠超傳統伺服器元件，對於散熱解決方案要求極高。超眾具備多年伺服器與AI機構散熱模組開發經驗，為TPU相關散熱供應鏈中具代表性的台廠之一。先進封裝 – 日月光投控(3711)：
Google在TPU上導入高階封裝（如CoWoS或2.5D封裝），日月光具備AI晶片封裝與測試技術能力，有望隨TPU出貨量提升同步受惠，成為TPU供應鏈中關鍵一環。高速傳輸 – 聯詠(3034)：
AI伺服器與TPU模組需要大量高速數據傳輸，聯詠切入高速SerDes與PCIe等高速介面解決方案，有機會受惠TPU拓展至Google外部客戶的資料中心部署。記憶體模組 – 威剛(3260)：
TPU與高效能AI訓練需配備HBM等高頻寬記憶體，威剛深耕伺服器與AI運算領域，亦具備客製化模組整合能力，有望搭上TPU擴張潮的周邊升級商機。
