根據富邦投顧（Fubon Research）分析師最新估算，Google 正為預計於 2028 年推出的第九代張量處理器 TPU v9 展開大幅擴產，目標部署量上看 1,200 萬至 1,500 萬顆。若預測成真，Google 單一企業的 AI 加速器部署規模，將可能追平甚至超越輝達（Nvidia）當年資料中心 AI GPU 的總出貨量。
這項估算顯示，Google 的自研 AI 晶片策略可能已從早期的試驗性部署，逐步轉向大規模商用導入，並可能對 AI 晶片製造、先進封裝與資料中心供應鏈帶來影響。
TPU v9 採四顆運算晶粒設計
分析師指出，Google TPU v9 將採用四顆運算晶粒（Compute Dies）的設計。由於單顆產品所需的運算晶粒數量增加，2028 年相關產能需求預計將較 2027 年呈現倍數成長。
作為比較，分析師預估輝達 2026 年資料中心 AI GPU 出貨量約為 820 萬顆，並於 2028 年增加至 1,240 萬顆。若 Google 的部署計畫如期實現，其 TPU 需求量將逼近，甚至可能超過輝達整體資料中心 AI GPU 出貨規模。
英特爾代工產能可能成為擴產要素
要在 2028 年達成最多 1,500 萬顆 TPU 的部署目標，僅依靠台積電現有產能可能難以負荷。富邦投顧分析師因此認為，英特爾（Intel）代工服務的產能支援，可能成為 Google 擴大 TPU 供應的關鍵。
市場先前曾傳出，英特爾在協助 Google 測試先進封裝技術後，已取得超過 300 萬顆 TPU 的代工訂單。不過，相關資訊屬於市場傳聞，來源內容並未提供 Google 或英特爾的正式確認。
在封裝技術方面，英特爾的 EMIB／EMIB-T 與台積電的 CoWoS-L 架構並不相容。若 Google 決定將部分 TPU 轉由英特爾代工，晶片設計、製造流程與封裝規劃勢必需要同步調整，供應鏈協作複雜度也可能因此提高。
雲端業者加速垂直整合
分析人士認為，若上述預測數據最終成真，Google 將成為全球最大的 AI 加速器消費者之一，並擁有規模最龐大的自有 AI 硬體機隊之一。
這項發展未必代表輝達的市場主導地位將立即受到削弱，但凸顯大型雲端服務業者持續走向垂直整合的趨勢。業者除了自行設計 AI 晶片，也能依照自家模型、軟體堆疊與資料中心需求進行最佳化，藉此建立更完整的 AI 基礎設施。
目前 Google TPU v9 的實際規格、量產時程與最終代工安排，仍有待 Google、英特爾及相關供應鏈業者進一步確認。1,200 萬至 1,500 萬顆的部署量，亦屬分析師對未來規模的預測，而非已公布的正式出貨數字。
