Google TPU 8tx 與 8i Max 不是新晶片：用「配額三岔路」看雲端自研 AI 晶片戰

台灣科技週刊｜半導體深度分析 資料查核截至：2026 年 11 月 13 日

Google 在 11 月 9 日（美國時間）把第八代 TPU 從兩款擴充為四款系統：主打機密運算的 TPU 8tx，以及把兩顆 TPU 8i 封進同一個封裝的 TPU 8i Max。TPU（Tensor Processing Unit，張量處理器）是 Google 自行設計、專門跑 AI 運算的晶片。Google 晶片主管 Amin Vahdat 對彭博表示，兩款都不是全新晶片設計，而是依客戶需求重新配置，明年供貨；Google 官方文章沒有公布價格與上市日期。

這件事重要，原因不在規格本身。Google 用「不重新設計晶片、只改系統」的方式，在半年內多出兩款產品；同一時間，AWS 宣布 2027 年底開始對外賣 Trainium，微軟把 Maia 定為自家產品的主要推論系統，Meta 與 OpenAI 的自研晶片進入量產爬坡。這幾家公司的晶片多半出自同一家晶圓代工廠，而 AWS 執行長 Andy Jassy 在 10 月法說會上直說，每家都只拿得到一份配額。本刊認為，雲端自研晶片的競爭，接下來比的是怎麼分配那份配額，對輝達與台灣供應鏈的影響也要從這裡看。

TPU 8tx 與 TPU 8i Max 到底是什麼？

TPU 8tx 是 TPU 8t 的機密運算版本，TPU 8i Max 是兩顆 TPU 8i 的雙晶片封裝版本，兩者都沿用 4 月已發表的晶片。Google 在 4 月的 Cloud Next 大會推出第八代 TPU 的兩款晶片：負責大規模訓練的 TPU 8t，以及負責即時推論與推理的 TPU 8i。這次新增的兩款，Google 稱為「系統」而非「晶片」，Vahdat 在官方文章中特別區分兩者：晶片設計是以年計的製造流程，系統則是決定晶片周邊的運算、網路、儲存與封裝怎麼搭配。

機密運算（confidential computing）指資料在處理過程中仍維持加密與隔離，不只在儲存或傳輸時受保護。依 Google 說法，TPU 8tx 採用與 TPU 8t 相同的矽晶片，搭配第五代 AMD EPYC 處理器作為主機，在硬體層把資料與模型權重隔離；它也改用原本為 TPU 8i 設計的低延遲 Boardfly 網路，Google 自稱相較 TPU 8t 延遲最多降低一半，效能損失「接近零」。目標客戶是受監管的企業與政府，用途包括以私有資料微調模型、蒸餾與強化學習。值得注意的是，4 月發表的 TPU 8t 與 8i 都以 Google 自家 Arm 架構的 Axion 處理器當主機，8tx 改配 AMD，這是兩款新系統之間最明顯的硬體差異。

TPU 8i Max 針對的是「記憶體牆」：大型語言模型處理長上下文時，瓶頸常在記憶體頻寬而非運算力。Google 把兩顆 TPU 8i 放進同一個封裝，官方說法是運算力、晶片上 SRAM（靜態隨機存取記憶體，晶片內部的高速快取）與 HBM（高頻寬記憶體）頻寬都是 TPU 8i 的兩倍，並在既有機櫃空間內放進兩倍矽面積。Google 沒有說 HBM 容量是否也加倍。

資料日期：TPU 8t、8i 規格取自 Google Cloud 2026 年 4 月 23 日技術文章；TPU 8tx、8i Max 說明取自 Google 2026 年 11 月 9 日文章。8i Max 數字為本刊依 Google「兩倍」說法乘算，不是官方規格。所有效能數字皆為 Google 自述，未經第三方驗證。

為什麼 Google 不做新晶片，只做新系統？

答案是速度與產能。新晶片從設計到量產要以年計，換封裝、換主機、換網路拓撲只要幾個月，Vahdat 在文中說，模組化設計讓 Google 能在「幾個月而非幾年」內交付特製超級電腦。Google 也強調，這是它第一次在同一年推出四款 TPU 系統。

產能面的壓力同樣明顯。彭博引述 Google 財報指出，Google 可供應的 TPU 都已經簽給客戶，而且與整個產業一樣面臨記憶體與製造產能短缺。在這種情況下，不必重新下線（tape-out，把設計交付晶圓廠投片）就能多出新產品，等於用同一批已驗證的晶片，切出更多可以賣的品項。本刊認為，這是 TPU 8tx 與 8i Max 最值得注意的商業意義：Google 把產品差異化從晶圓廠前端，移到封裝與系統整合的後端。

不過「同一顆晶片」不代表不吃新產能。TPU 8i Max 把兩顆晶片封在一起，每個封裝耗用的先進封裝與 HBM 資源都比單顆 8i 多；8tx 雖然沿用 8t 晶片，搭配的卻是 AMD 處理器而非自家 Axion。換句話說，Google 改變的是配額的用法，而不是逃離配額。

Google 的 TPU 現在賣給誰？

依 Google 與彭博的公開說法，TPU 已經不只用在 Google 自己身上。Vahdat 在 11 月 9 日的文章中列出四種用途：訓練與服務自家 Gemini 模型、代理型 AI 工作負載、透過 Google Cloud 出租給客戶，以及最新的「讓客戶把 TPU 直接部署在自己的資料中心」，並稱 TPU 客戶已接近 100 家。

彭博同一天的報導補充了客戶名單與交易規模：蘋果、Meta 與甲骨文都是 TPU 客戶；甲骨文上月宣布明年起讓自家雲端客戶使用 TPU；Anthropic 依最近一份監管文件，擁有在 2028 至 2031 年間購買最多 1,500 億美元 TPU 的選擇權；彭博也曾報導 OpenAI 計畫採購 TPU。彭博行業研究（Bloomberg Intelligence）估計，TPU 相關銷售今年約 120 億美元，2028 年將超過 1,350 億美元，這是研究機構的預估，不是 Google 揭露的數字。Anthropic 的資本與上市脈絡，可參考本刊〈Anthropic IPO〉一文。

AWS、微軟、Meta 與 OpenAI 的自研晶片走到哪裡？

四家都在量產或接近量產，但只有 AWS 公開宣布要對外銷售，時間是 2027 年底。以下逐一整理一手資料。

AWS 的 Trainium3 在 2025 年 12 月正式上線，是 AWS 第一顆 3 奈米 AI 晶片，Trn3 UltraServer 單一系統最多 144 顆，FP8 運算最高 362 PFLOPs；下一代 Trainium4 已在開發，AWS 表示將支援輝達的 NVLink Fusion 互連技術。Amazon 10 月 29 日公布第三季財報，Jassy 在法說會上說，晶片業務營收仍以三位數百分比年增，Graviton 與 Trainium 的營收承諾各自年增超過 20 倍，Bedrock 上的模型服務多數跑在 Trainium 上，並宣布 2027 年底開始對外銷售 Trainium。

微軟 10 月 12 日宣布 Maia 200 已進入正式生產，服務 Microsoft Copilot 等產品，在美國、歐洲與澳洲部署，跑的模型包括 OpenAI 模型、微軟自家 MAI 模型與開源模型；微軟自稱在內建 AI 功能上每瓦產出的 token 數最多是主流 GPU 的 1.7 倍。下一代 Maia 300 預計 2027 年開始正式部署，運算小晶片採台積電 N2P 製程，搭配 8 組 HBM4、單晶片 18.0 TB/s 記憶體頻寬、950 瓦熱設計功耗，一個機櫃 96 顆加速器、功率 167 千瓦。微軟說 Maia 將成為「微軟產品與服務的主要推論系統」，沒有提到對外銷售。

Meta 4 月 14 日宣布與博通（Broadcom）擴大合作，共同開發多個世代的 MTIA（Meta 訓練與推論加速器），第一階段承諾超過 1 GW，之後擴大到多個 GW；CNBC 引述博通說法，MTIA 將是第一款採 2 奈米製程的 AI 晶片。Meta 表示要在兩年內開發並部署四個新世代 MTIA。CNBC 指出，MTIA 完全供 Meta 內部使用。

OpenAI 6 月 24 日與博通發表第一顆合作晶片 Jalapeño，用於推論。依 CNBC 報導，雙方目標是 2026 年底前初步部署；博通執行長陳福陽（Hock Tan）說，2026 年底是小規模原型，2027 年開始放量，2028 上半年全速運轉。

資料日期：2026 年 11 月 13 日查核。依各公司官方文章、財報與法說，以及彭博、CNBC 報導整理；「未公布」表示本刊未找到公開說法，不代表沒有。

什麼是「配額三岔路」？

「配額三岔路」是本刊用來比較雲端自研晶片策略的框架：一家公司拿到的每一份先進製程晶圓、先進封裝與 HBM 配額，最後只會走三條路之一。第一條是自用，跑自家的搜尋、社群、Copilot 或模型訓練；第二條是出租，以雲端執行個體或模型服務的形式按用量收費；第三條是外賣，把晶片或整套系統賣進客戶自己的機房。

這個框架的根據，來自 Jassy 在 Amazon 第三季法說會上的說法。他指出，同時擁有大型雲端業務、又有強到能對外賣的晶片的公司，「實際上只有兩家」；大家的先進晶片都在同一家供應商生產，每家拿到一份配額，必須決定多少對外賣、多少留在自家雲端。他也講出兩條路的取捨：對外賣可以在晶片出庫時立刻認列營收，留在雲端則能在五到六年的使用期間累積更多營收與自由現金流。Jassy 沒有點名那家供應商；以 Maia 300 公開採用台積電製程、以及台積電自稱「所有 AI 業者都與台積電合作」來看，本刊判斷指的應是台積電。

用三岔路檢視上表，可以得到三個判斷。

第一，Google 是目前唯一三條路都公開在走的公司。TPU 8tx 瞄準受監管的企業與政府，8i Max 則把機櫃密度當賣點，兩者都更像為「外賣」與「出租」設計的產品，而不只是內部需求。

第二，AWS 已經把第三條路排進時程，但選擇先把配額留在自家雲端。Jassy 說 AWS 過去使用晶片的方式與「另一家」不同，並表示每年都會重新評估外賣與自用的比例。本刊認為，2027 年底之後，市場上會出現兩家同時在雲端出租、又在對外銷售自研晶片的雲端業者。

第三，微軟、Meta 與 OpenAI 目前公開的都是自用路線。這三家的自研晶片會減少它們向外採購的需求，但不直接在公開市場和輝達搶客戶。

三岔路還有一個關鍵前提：配額不能轉手。台積電董事長魏哲家在 10 月 15 日法說會上回答分析師時說，台積電原則上不允許客戶轉租或拍賣產能，只在少數情況下透過光罩授權合作，量非常小。本刊認為，這讓每家公司的分配決定更具約束力：配額一旦拿到，就只能在自己的三條路之間切，沒有二手市場可以調節。

這對輝達代表什麼？

對輝達來說，自研晶片真正的直接競爭集中在第三條路，也就是對外銷售；而這條路目前只有 Google 在走，AWS 要到 2027 年底才加入。前兩條路的影響是間接的：雲端業者自用與出租的比例越高，向輝達採購的增量就可能越少，但公開資料並沒有顯示需求下滑。彭博在 11 月 9 日的報導中寫道，輝達 AI 處理器的需求仍大於供給。

價格是 TPU 外賣的主要賣點。彭博行業研究分析師 Mandeep Singh 估計，TPU 的成本比輝達 GPU 低約 30%，處理量具競爭力，但 TPU 的利潤率不如輝達。這是分析師估計，不是兩家公司公布的數字。輝達也在調整產品線，彭博指出它開始提供自家 CPU，以及採用收購自 Groq 技術的推論晶片。AWS 的 Trainium4 則設計成支援輝達 NVLink Fusion，顯示輝達的互連技術也可能出現在對手的自研系統裡。

輝達本身正處於領導層交接期。依輝達 11 月 12 日向美國證管會提交的 8-K 文件，黃仁勳即日起辭去總裁、執行長與董事職務，財務長 Colette Kress 出任暫代執行長並續任財務長，董事會任命 Harvey C. Jones 為首任董事長，並展開正式執行長的遴選。董事會表示預期公司營運、對客戶的承諾與產品路線圖不受影響。輝達第三財季財報仍按原訂時間於美國時間 11 月 17 日公布，屆時是外界觀察需求與供應狀況的下一個一手資料點。本文不評論交接原因，也不對股價做任何判斷。

台灣供應鏈從自研晶片賺到什麼？

台灣供應鏈從三個環節受益：晶圓代工、ASIC 設計服務與先進封裝，但三者拿到的毛利差距很大。ASIC（特殊應用積體電路）是為特定客戶、特定用途設計的晶片；ASIC 設計服務公司替雲端業者把架構變成可量產的晶片，並代為安排投片與封裝。

代工端，台積電第三季高效能運算平台占營收 68%，季增 22%，毛利率 66.4%。魏哲家在法說會上說，需求仍高於供給，先前給的 AI 加速器 2024 至 2029 年營收年複合成長率「中到高 50%」區間，「可能會更高」；2 奈米家族產能預計 2027 年增加一倍以上，未來數年在台灣興建 13 座先進製程與先進封裝廠。先進封裝方面，他說 CoWoS 仍是客戶首選，但也承認競爭對手提供了很有競爭力的方案。

設計服務端，聯發科在 10 月 30 日法說會上說，第一顆 AI 加速器 9 月開始出貨，第四季營收目標 25 億美元，2027 年可望達到約 160 億美元目標區間的高標，相當於 AI 加速器 ASIC 市場約兩成；第二代產品預計 2028 年第一季大量生產，第二個客戶的營收也從 2028 年開始。聯發科沒有點名客戶；彭博報導提到有消息指聯發科參與 Google 的 TPU 業務，Vahdat 不予置評。聯發科也說，第三季完成 39 億美元海外可轉換公司債發行，輝達與 Alphabet 都有參與認購。世芯 11 月 6 日法說會則公布第三季營收 8.2 億美元，季增 238.9%，3 奈米 AI 加速器第三季大量生產，北美營收占比從第二季的 51% 升到 84%，既有客戶的下一代加速器本季陸續投片，目標 2027 年第四季小量生產、2028 年放量，公司並預期 2027 年營收三位數成長；世芯同樣未具名客戶。

封裝端的變化值得注意。聯發科執行長蔡力行在法說會上說，第二代 ASIC 正與一家美國整合元件製造商（IDM）合作封裝製程，並與日本、台灣供應商合作提升良率。公司沒有說出 IDM 名稱。本刊認為，這代表先進封裝不再必然只走台灣一條路，台灣供應鏈的機會與風險同時存在。先進封裝與光學互連的產能時程，可參考本刊〈CPO 量產四鐘〉。

用三岔路來看，台灣業者的位置是「配額的上游」：不論晶片最後被自用、出租或外賣，都要先經過晶圓、封裝與記憶體這幾道關卡。但價值分配並不平均。世芯第三季毛利率降到兩成以下，公司說原因是晶圓、載板與封裝產能短缺，以及部分設計服務收入遞延認列，若無供應限制，第三季營收原可多約 1 億美元；聯發科也預期資料中心業務會稀釋毛利率。本刊認為，ASIC 設計服務以營收規模換取市場位置，掌握產能的代工廠與記憶體廠握有較強的議價力。記憶體廠在 AI 擴張中的毛利結構，可參考本刊〈記憶體毛利與排擠租〉。

接下來要看哪些訊號？

本刊建議追蹤四個可以查證的時間點，用來檢驗三岔路的判斷。第一是輝達 11 月 17 日的財報，看資料中心需求與供應描述是否改變。第二是 TPU 8tx 與 8i Max 在 2027 年的實際供貨日期與首批客戶，特別是有沒有政府或金融業者公開採用。第三是 AWS 在 2027 年底開始外賣 Trainium 時，公布的第一批客戶與交貨規模。第四是台積電 2 奈米與先進封裝產能在 2027 年的擴充幅度，以及聯發科、世芯的新世代產品能否按時在 2027 年底至 2028 年量產。

雲端業者的資本支出承諾與電力限制，是三岔路之外的另一組變數，可分別參考本刊〈四大廠算力承諾〉與〈資料中心通電三權〉。本刊的判斷是：2027 年將是雲端自研晶片從「自用為主」轉向「出租與外賣並進」的一年，而決定轉向速度的，不是誰的晶片設計得最好，而是誰的配額最多、分得最精。

｜台灣科技週刊

資料與方法說明

本文依 Google、Amazon、微軟、Meta、輝達的官方文章與美國證管會文件，台積電、聯發科與 Amazon 的法說逐字稿，以及彭博、CNBC、工商時報報導寫成。所有晶片規格、效能倍數與部署時程，除另有標示外皆為公司自述，本刊未做實測，也未進行訪談。「配額三岔路」與文中標示「本刊認為」「本刊判斷」之處為本刊分析；TPU 8i Max 的運算、SRAM 與頻寬數字為本刊依 Google「兩倍」說法推算，不是官方規格。

以下幾點未能驗證或需保留：TPU 8tx 與 8i Max「明年供貨」只見於彭博引述 Vahdat，Google 官方文章未提上市時間與價格；Anthropic 最多 1,500 億美元 TPU 選擇權與 OpenAI 採購 TPU 的消息，本刊只看到彭博的轉述，未打開原始監管文件；聯發科與 TPU 的關係僅為彭博所稱「有報導指出」，部分媒體稱聯發科負責 TPU 8i、另有媒體稱是 TPU 8t，兩說矛盾，本文未採用；Jassy 所說的「同一家供應商」未具名，指台積電是本刊推論；台積電與聯發科法說內容比對的是 Webull 與 StockAnalysis 的逐字稿，不是公司官方版本；世芯法說內容取自工商時報報導，未取得公司簡報；Meta 的 MTIA 2 奈米說法出自 CNBC 轉述博通新聞稿，博通新聞稿頁面本刊無法開啟。本文內容不構成投資建議。

參考資料

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12. CNBC，〈OpenAI unveils first chip as part of Broadcom deal in effort to 'build the full stack'〉，2026-06-24。
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