Google為何不選博通,改與聯發科聯手?新一代TPU厲害在哪?台積電竟成幕後大贏家

2025-03-18 10:31
Google選擇聯發科的關鍵因素包含:聯發科與台積電(TSMC)長期合作,確保高效能晶片的生產與先進製程技術應用,使其成為Google TPU晶片製造的理想夥伴。(柯承惠攝)
Google選擇聯發科的關鍵因素包含:聯發科與台積電(TSMC)長期合作,確保高效能晶片的生產與先進製程技術應用,使其成為Google TPU晶片製造的理想夥伴。(柯承惠攝)

美國科技新聞網站 《The Information》 近日爆料,Google計畫與台灣聯發科(MediaTek)合作開發下一代人工智慧(AI)晶片TPU(張量處理器),並預計今(2025)年會量產,這項消息顯示Google正積極擴大AI晶片供應鏈,試圖降低對輝達(NVIDIA)的依賴。

然而,Google這次並未與長期合作夥伴博通(Broadcom) 直接切割,而是選擇與聯發科攜手,尋求更具競爭力的價格與更靈活的生產模式。這項發展可能會影響未來AI晶片市場的格局,並讓聯發科在全球AI晶片供應鏈中扮演更關鍵的角色。

Google為何決定與聯發科合作?

過去幾年來,Google一直與博通合作開發AI晶片TPU,但這次卻決定擴展合作夥伴,根據 《The Information》 報導,Google選擇聯發科的關鍵因素有三:

1.與台積電關係緊密聯發科與台積電(TSMC)長期合作,確保高效能晶片的生產與先進製程技術應用,使其成為Google TPU晶片製造的理想夥伴。

2.成本優勢明顯相較於博通,聯發科的晶片報價更具競爭力,可幫助Google降低AI晶片的生產成本,提升在雲端運算市場的競爭力。

3.降低對單一供應商的依賴Google此前過度依賴博通,如今與聯發科合作,可確保供應鏈多元化,避免AI晶片供應短缺或價格波動的風險。

TPU是什麼?Google為何投入自家AI晶片開發?

TPU(Tensor Processing Unit,張量處理器)是Google自行開發的一種專用AI加速晶片,主要用於機器學習(ML)和深度學習(DL)工作負載,特別適用於Google的TensorFlow框架。

TPU的開發是為了讓Google內部的AI運算更高效,並且減少對輝達(NVIDIA)GPU的依賴。隨著AI應用的爆炸式增長,Google希望透過TPU提供更低成本、更高效能的AI運算解決方案。

Google與博通還有合作嗎?

儘管Google這次選擇與聯發科合作,但報導指出,Google並未切斷與博通的關係,博通多年來一直是Google AI晶片的獨家合作夥伴,因此未來仍可能持續參與TPU晶片的開發與生產。

根據市場研究機構Omdia的數據,Google 2023年在TPU上的支出估計高達60億至90億美元,這也顯示AI 晶片市場的龐大商機。而Google選擇拓展合作夥伴,可能意味著AI晶片市場即將迎來更多競爭與變革。

這次合作如何影響AI晶片市場?

Google近年來積極發展自家AI 晶片,希望能減少對輝達GPU的依賴,並提升TPU在雲端運算與AI訓練中的應用。

相較於微軟(Microsoft)支持的OpenAI和Meta仍高度依賴輝達晶片,Google透過自家TPU為AI服務提供更多選擇,這項策略可能影響輝達在雲端AI市場的主導地位,並使Google在AI基礎設施的競爭中佔據優勢。 (相關報導: 英特爾新掌門陳立武是誰?前朝2大燙手山芋怎麼解?「能否和台積電合作」成最大考驗 更多文章

目前Google、聯發科與博通皆未對此報導發表官方回應,但這起合作案勢必將影響未來AI晶片市場的競爭格局。

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