谷歌自研TPU芯片出货量将猛增，推理成本比GPU低30%以上

在人工智能芯片领域，英伟达GPU长期占据主导地位，但这一格局正面临来自谷歌自研TPU的强劲挑战。用户最关心的问题是：谷歌TPU究竟有何优势，能对市场产生多大冲击？最新的行业报告给出了明确的答案。

根据瑞穗证券发布的调研报告，谷歌自研的TPU芯片正以远超预期的速度冲击AI芯片市场。报告预计，到2028年，谷歌TPU的年出货量将突破

，这与2025年预计的240万颗相比，增长幅度超过14倍。更为关键的是，在如此快速增长的背景下，其推理成本比英伟达GPU，这正在逐步打破英伟达的垄断格局。

性能与成本优势显著

高盛的研究数据进一步揭示了谷歌TPU的性能优势。数据显示，谷歌TPU的能效比是英伟达H100的2到3倍。从TPU v6升级至v7，单位token推理成本更是暴降70%，其成本效益已经与英伟达最新的GB200 NVL72平台基本持平。分析指出，TPU的设计理念并非单纯追求单卡的峰值性能，而是为大规模在线推理场景量身定制。

技术路线与供应链布局

谷歌通过其XLA编译器、环面拓扑网络以及软硬件协同设计，实现了从训练到推理全链路的能效最优化。在供应链方面，博通仍然是TPU核心设计的合作方，凭借其在定制硅片、以太网方案及高速SerDes整合方面的能力，构筑了深厚的技术护城河。同时，谷歌在第八代TPU中引入了双轨策略，让联发科加入供应体系，负责推理芯片TPU 8i及I/O Die与后段整合，共同分摊TPU的设计与制造任务。

需要指出的是，自研TPU持续向HBM4、HBM4e等高阶内存迭代，这导致其内存消耗量不降反增，为三星、SK海力士、美光等存储芯片巨头带来了持续的新增订单。瑞穗证券预测，2026年谷歌TPU出货量约为430万颗，而2026至2028年的累计出货量将接近5000万颗，显示出强劲的增长势头。