多數人提到 AI 算力，只想到輝達。但 Google 的 TPU 正在用另一種方式把資本支出撒進市場：
設計交給 Broadcom／聯發科，製程交給台積電／Amkor，系統交給 Celestica／Jabil／Flex，外加 TTM、Panasonic、Amphenol、Lumentum、古河電工等一整串供應商。
想從「非輝達」角度看 AI CapEx，TPU 供應鏈是一條繞不開的線。
三個重點速覽
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TPU 核心價值在 TCO：
Google 以專用 ASIC＋雲端軟硬整合，鎖定矩陣/張量運算，把效能/功耗比與總擁有成本（TCO）做低，針對長期在線的 LLM 推理尤其具優勢。
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供應鏈多層分工成熟：
從 Broadcom/MediaTek（設計）、TSMC/Amkor（製造與先進封裝）、Celestica/Jabil/Flex（模組/機櫃整合）到 TTM/Panasonic（PCB/CCL）、Amphenol/Lumentum（線材/光學）、Furukawa（散熱），形成可擴充的大規模出貨體系。
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與 NVIDIA 共存而非對立：
Google 內部與特定雲端工作負載優先用 TPU 降成本，但 Google Cloud 同時深度支援 NVIDIA H100/Blackwell 等 GPU，滿足跨雲與開發者生態需求，雙平台路線恐成未來雲端業者標配。
Google TPU 是什麼？為何關鍵
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TPU（Tensor Processing Unit） 是 Google 自研、針對深度學習矩陣/張量運算最佳化的 ASIC。自 2016 年推出以來已迭代至 Ironwood（多數分析視為 v7 家族）。
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官方強調目標並非單比 FLOPS，而是在特定 AI 工作負載上把 TCO 做低數倍，以支撐搜尋、翻譯、YouTube 推薦等內部服務與 Google Cloud 客戶的 LLM/生成式 AI 工作負載。
Ironwood（v7）重點
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峰值算力：約 4,614 TFLOPS/顆（特定精度）
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記憶體：192 GB HBM
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晶片互連/頻寬：約 7.2–7.4 Tbps
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規模：單一 Pod 最多 9,216 顆 TPU，FP8 推論峰值可達 42.5 exaFLOPS
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效能/功耗：相較前代（Trillium）提升約 2 倍等級（視工作負載而定）
關鍵觀念：TPU 要的是「系統級效能與成本」——把 ASIC、光交換、軟體編譯器（XLA）、框架（JAX/TensorFlow）與 Google Cloud 的 AI Hypercomputer 架構打包，讓長期在線的推理/訓練成本更可控。
TPU 供應鏈：誰在供應什麼
1) ASIC 設計夥伴
| 公司（Ticker） | 參與世代/專案 | 角色/說明 |
|---|---|---|
| Broadcom（AVGO） | Ironwood / Ghostfish、Sunfish 等 | 長年主設計夥伴，主導多代 TPU ASIC 設計，屬關鍵 IP 與 SoC 整合供應商 |
| 聯發科（2454） | Zebrafish（推估對應 v8 某支線） | 新世代導入之設計夥伴，負責 I/O/介面與先進製程協作，提供雙供策略與成本彈性 |
2) 晶圓代工與先進封裝
| 公司（Ticker） | 職能 | 參與範疇/世代 | 備註 |
|---|---|---|---|
| 台積電（2330 / TSM） | 先進製程、CoWoS | Ironwood、Ghostfish、Trillium 等 | 主力代工與先進封裝，支援超大規模 CoWoS 產能 |
| Amkor（AMKR） | 先進封裝、測試 | 新一代（傳聞含 MediaTek 版本） | 參與 CoWoS/2.5D 等先進封裝與測試流程 |
3) 模組組裝與機櫃整合（Server/Rack）
| 公司（Ticker） | 模組組裝 | 機櫃整合 | 參與世代/範疇 | 備註 |
|---|---|---|---|---|
| Celestica（CLS） | ✔ | ✔ | Ironwood；Zebrafish 相關網通設備 | 長期 Google 重要 EMS/系統整合夥伴 |
| Jabil（JBL） | ✔ | ✔ | Sunfish / Ironwood 機櫃 | 大型 EMS，涵蓋模組與整櫃整合 |
| Flex（FLEX） | — | ✔ | Sunfish 機櫃 | 著重於機櫃/系統層整合 |
4) PCB 與 CCL（板材）
| 公司（Ticker） | 類別 | 角色/產品 | 備註 |
|---|---|---|---|
| TTM Technologies（TTMI） | PCB | 高階伺服器主板、背板 | 北美高端 PCB 供應商 |
| Panasonic（6752.JP） | CCL | 低介電/低損耗材料（M7/M8 等） | 高頻高速板材供應 |
5) 線材/光模組/網通元件
| 公司（Ticker） | 角色/產品 | 參與範疇/世代 | 備註 |
|---|---|---|---|
| Broadcom（AVGO） | 前端交換 ASIC | Sunfish 等 | DC 交換晶片領域領先 |
| Lumentum（LITE） | 光收發模組、OCS（光交換） | DC 光學互連/光纖交換 | 服務資料中心高頻寬光連接 |
| Celestia/Celestica（CLS） | 網通設備/系統整合 | Zebrafish 等 | 交換機/光纖模組整合能力 |
| Amphenol（APH） | 高速連接器/線纜（DAC/AOC） | 800G→1.6T 連接 | 高頻高速連接方案供應 |
6) 散熱與熱管理
| 公司（Ticker） | 產品/技術 | 角色/說明 | 備註 |
|---|---|---|---|
| Furukawa Electric（5715.JP） | 熱管、均溫板、液冷/浸沒式模組 | AI/HPC 伺服器關鍵熱管理 | 針對高功耗晶片與高密度機櫃散熱 |
TPU 為何重要：效率、成本、規模
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效率/能耗：Ironwood 相對前代效能/功耗比約 2 倍，HBM 至 192 GB、互連至 7.2–7.4 Tbps，降低搬運延遲、提升大模型推理吞吐。
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TCO 優勢：結合 ASIC＋軟體編譯器＋雲端資源排程，在特定工作負載（LLM、MoE、推薦系統）把成本壓到最低，是 Google 強調的核心價值。
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可擴規模：單 Pod 可到 9,216 顆、叢集級別橫向擴展，適配 Gemini 2.5、AlphaFold、以及雲端客戶長時間推理服務。
TPU 的主要應用
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Google 內部：搜尋、地圖、廣告、翻譯、照片、YouTube 推薦等早已大量用 TPU 訓練/推論。
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Google Cloud 客戶：Cloud TPU 與 AI Hypercomputer 支援 PyTorch/JAX/TensorFlow 等，涵蓋 LLM、視覺/語音生成、推薦系統、科學模擬等。
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外部 AI 實驗室/企業：Anthropic、Lightricks 等新創已簽下多年大額使用協議，鎖定 Ironwood 降低推理成本。
TPU vs. NVIDIA GPU：不同路線的互補
1) 定位：
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TPU 是專用 ASIC，把矩陣/張量做「硬體化極致」，針對 Transformer/MoE/推薦調校。
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NVIDIA GPU 是通用 GPGPU，兼顧 AI、圖形、HPC，多框架支援，靠 CUDA 生態稱霸。
2) 生態與工具：
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TPU 深度綁定 JAX/TensorFlow、XLA、Pathways 與 Google Cloud。
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GPU 擁有 CUDA、cuDNN、TensorRT、NeMo 等跨雲工具鏈，開發者黏著度極高。
3) 商業模式：
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TPU 不賣裸卡，僅在 Google 資料中心/Cloud 提供。
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GPU 可買卡也可租雲，AWS、Azure、GCP、本地機房全支援。
4) 能級與節奏：
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Ironwood（v7）與 Blackwell（B200/GB200）算力級距相近；Google強調「Pod＋光交換＋編譯器」的系統級表現。
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NVIDIA 走「年更迭代」鎖定 CAPEX；Google 走「雲端專屬 ASIC」壓成本。
核心結論：不是二選一。Google 用 TPU 壓核心服務/特定客戶成本，同時在 Cloud 深度支援 NVIDIA（H100→Blackwell）滿足跨雲生態與開發者習慣。
Google 同時大量採用 NVIDIA
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Google Cloud 長年供應多代 NVIDIA GPU（H100、未來 Blackwell B200/GB200）。
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Vertex AI、GKE 等均支援 NVIDIA，加速客戶上雲遷移。
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Gemini 亦會運行於 Blackwell 系統上的 Google Distributed Cloud/本地環境（與 NVIDIA、Dell 合作），滿足政府與高安全場景。
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總結：雙平台將成雲端標配
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供應鏈擴散效應：TPU 讓「非輝達」鏈也吃 AI CAPEX——Broadcom/MediaTek、TSMC/Amkor、Celestica/Jabil/Flex、TTM/Panasonic、Amphenol/Lumentum、Furukawa 全面受益。
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雲端業者雙平台：自研 ASIC（壓 TCO）＋ NVIDIA（撐生態/跨雲），可同時滿足內部成本與外部開發者需求。Google 已走在前面，AWS/Meta/Microsoft 的自研加速器也正加速。
