2026 TPU 伺服器展望：Google 挑戰王者地位
Google（NASDAQ：GOOGL）正準備於2026年大幅擴展其人工智能（AI）基建，隨着第七代張量處理單元（TPU）——代號Ironwood——進入大規模部署階段，該公司將加強與基於GPU系統的競爭，但並非完全取代GPU。
Google 的 TPU v7 計劃改變了公司設計與擴展計算系統的方式，從單一伺服器提升至整個機架的設計單位，並在系統層面緊密整合硬件、網絡和軟件。
TPU 與 GPU 的根本差異在於，根據富邦證券旗下富邦研究的解釋，TPU屬於專用的應用集成電路（ASIC），從一開始就是為AI工作負載而設計，而GPU則是通用加速器。
富邦分析師團隊指出：「TPU的靜態矩陣陣列需要事先設定數據流、配置和預定義的核函數，與GPU可在運行時啟動硬件核函數不同。」他們同時強調，NVIDIA的GPU並未失去競爭優勢，尤其是CUDA生態系統已相當成熟，且大規模移植現有代碼相當困難。
Ironwood在先前TPU代數基礎上，採用雙芯片設計以提升良率和成本效益，並持續使用液冷技術——Google早在2018年便開始於ASIC中採用液冷。
第七代TPU還大量依賴光學電路交換（OCS）技術，Google利用OCS實現機架間大規模互聯，減少功耗和延遲。
富邦稱OCS是「高階數據中心網絡的關鍵推手」，特別適合長時間AI訓練工作負載，因為穩定且高帶寬的連接比快速數據包交換更重要。
Google的野心非同小可。每個TPU v7機架包含64塊芯片，透過OCS可將多達144個機架組成集群，實現9216個TPU的同步運行。
根據供應鏈分析，富邦預測2026年TPU v7機架總數將達約36,000台。如此規模下，Google需要超過10,000個光學電路交換器來支撐其網絡架構。
隨着規模擴大，功率與散熱需求亦同步增長。富邦估計單芯片功率約在850至1000瓦，整個機架的功耗約為80至100千瓦，包含記憶體、互聯及損耗。
為應對此挑戰，Google預計會部署獨立的400伏直流電分配的電力附加機架，並配備先進的電池備援系統，以應付同步工作負載期間的大電流尖峰。
儘管推進迅速，分析師對其競爭影響持謹慎態度。有效使用TPU需要頂尖工程人才，並對Google的軟件堆棧，尤其是JAX和XLA有深入了解。
他們指出：「周邊生態系統不可能一夜之間改變」，大多數企業與較小型開發者在可預見未來仍將依賴GPU。
從製造角度看，富邦估計2026年TPU總產量約為310至320萬顆，主要受限於先進封裝產能。若產能如計劃擴張，2027年產量有望大幅提升。
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編者評論與深入剖析
Google以Ironwood TPU v7為核心的AI基建擴張，標誌着其在AI硬件領域的野心日益明顯，這不僅是對NVIDIA GPU王者地位的挑戰，更是對AI運算架構未來趨勢的重新定義。TPU專為AI工作負載設計的ASIC架構，雖然在軟件生態系統和開發門檻上存在高要求，但若成功普及，將大幅提升AI訓練與推理效率，尤其在大型數據中心和雲端應用中展現巨大優勢。
另一方面，Google重視系統層面的整合，從硬件設計到網絡互聯（如光學電路交換技術），以及能源管理（400V直流配電和先進電池備援），體現其對於可持續、高效能數據中心的全方位思考。這種全棧式創新不僅提升性能，也為未來AI基建標準樹立新標杆。
然而，TPU的生態系統成熟度與開發門檻無疑是推廣的最大挑戰。相比之下，NVIDIA的CUDA生態已深耕多年，具備龐大開發者社群和豐富軟件資源，短期內難以動搖其市場地位。Google若要真正撼動GPU霸主地位，需積極推動開發者教育與生態系統建設，降低採用門檻。
此外，從產能角度看，TPU的先進封裝限制了短期產量擴張速度，這可能影響其市場滲透速度。隨着產能提升，2027年或將成為TPU擴張的關鍵年。
總括而言，Ironwood TPU v7不僅是Google技術實力的展現，更是AI計算硬件競爭格局的重要變數。未來幾年，TPU與GPU的競爭將推動AI硬件性能與效率持續躍升，對整個產業鏈乃至投資者而言，均值得密切關注。
以上文章由GPT 所翻譯及撰寫。
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