TPU未來在AI運算領域的發展潛力為何？ | 數位時代

TPU 在 AI 運算領域的發展潛力

隨著 Google 在 2025 年 11 月推出 Gemini 3 並將其導入全線產品，市場對 Google 的 TPU（張量處理器）的關注度也隨之提升。TPU 是 Google 自行研發的 AI 模型訓練及推論專用晶片。Gemini 3 的成功，證明了 TPU 在 AI 運算領域的實力。

TPU 的崛起與應用擴展

早在 2024 年，蘋果公司就已採用 Google 設計的晶片來訓練其人工智慧系統 Apple Intelligence。到了 2025 年 10 月，Anthropic 與 Google 簽訂合約，將使用高達 100 萬顆 Google TPU，總價值數百億美元，預計將在 2026 年帶來超過 1GW 電力規模的算力。值得注意的是，Anthropic 此次採購的 TPU，部分由 Google 合作夥伴博通直接出售，打破了 Google 過往不直接對外販售 TPU 的商業模式。甚至傳出 Meta 也有意在其資料中心部署 Google TPU。

TPU 的設計初衷與優勢

Google 於 2015 年開始自研 TPU，旨在解決深度學習模型全面採用後，資料中心功耗激增的問題。TPU 是一種專為「矩陣運算」設計的 ASIC 加速器，相較於通用型的 GPU，TPU 更能滿足資料中心對高效能、低功耗的需求。經過多年發展，Google 在 2025 年推出了第 7 代 TPU（TPU v7，代號 Ironwood），在架構、規模、可靠性、網路與軟體系統上進行了全面重構，成為全球 AI 基礎設施領域備受矚目的產品。

TPU 的市場策略與影響

TPU 的商業模式已從「服務內部需求」轉為「開放與相容外部生態」，甚至直接對外販售。Google 的目標是讓 TPU 的銷售額達到輝達 AI 晶片營收的 10-15% 左右。儘管短期內尚不至於對輝達造成嚴重威脅，但 TPU 的崛起已讓輝達在 AI 晶片市場的獨霸地位蒙上了一層陰影。TPU 的誕生目的在於省電、省功耗、省錢。

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