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洪民荣
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猫眼影戏记者 吉顿珠 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新智元报道
编辑：元宇
【新智元导读】Meta腾出CoWoS排产「让路」 ，加上台积电的起劲扩产 ，2026年谷歌把TPU的「算力水龙头」拧到最大 ，预期产能飙升至430万颗 ，猛攻英伟达CUDA护城河。
430万颗！
谷歌2026年的TPU最新产能数据曝光。
该数据来自Global Semi Research（全球半导体研究）最新的一项自力研究。
该项研究将谷歌2026年的TPU产能数据更新如下：
2026年TPU总产能将抵达430万颗；按型号拆分V6为15万颗 ，V7为135万颗 ，V8AX为240万颗 ，V8X为40万颗。
其中 ，V8AX和V8X总计280万颗 ，占比约65%。
这批注谷歌在产能结构上 ，将优先包管新一代TPU（可能用于Gemini模子或云效劳）的产能 ，而V6/V7为库存或低端市场 ，可能用于过渡或特定应用。
该研究指出 ，谷歌TPU产能原本仅略高于300万颗 ，此次增添到430万颗主要来自两大因素：
第一 ，Meta下调了自研芯片产量 ，并将释放出来的CoWoS产能转向TPU制造；Meta也希望通过此举锁定/确保TPU供应；
第二 ，台积电扩充CoWoS产能 ，新增产能预计将于2026年8月投产。
这430万颗TPU芯片 ，395万颗（92%）由台积电代工 ，其余35万颗（8%）可能由日月光（ASE）外包。
制造商漫衍 ，突出供应链依赖台积电。台积电是先进封装（CoWoS）的要害供应商 ，由此也袒露出谷歌TPU交付仍面临先进封装产能欠缺的危害。
谷歌的TPU产能从原本的略超300万颗大幅上调至430万颗（增添了43.33%） ，也显示出它的雄心：
不但通过自研TPU降低本钱（据剖析 ，每FLOP本钱比英伟达GB200/300低20-50%） ，还要挑战英伟达在AI芯片市场的霸主职位。
虽然谷歌TPU的需求强劲 ，如Anthropic等客户兴趣高涨 ，但受制于CoWoS封装、内存供应欠缺、英伟达竞争等因素 ，业界对其2026年TPU产量的种种展望通常低于430万颗。
Meta「割肉」助攻
先进封装（以CoWoS为代表）是AI加速器交付链条中的要害环节。
它虽然不是芯片产能 ，却是其「出货闸门」 ，也是卡住TPU供应的最后一道关口：
先进封装/集成决议了芯片最终能不可酿成可用的加速卡/？。
黄仁勋曾体现 ，近年来先进封装产能虽在快速扩张（两年内显著放大） ，但仍是制约项。
以是 ，一旦Meta这样的大客户把原本锁定的CoWoS排产转移出来 ，将直接影响谷歌TPU的可交付数目。
虽然 ，这也可能带有一点「供应锁定」的意味：把资源转已往 ，即是把未来TPU的交付也一起锁住。
据路透社援引知情人士称 ，去年8月 ，Meta与谷歌云告竣了一项为期6年、价值凌驾100亿美元的云盘算协议 ，用于支持其AI基础设施。
去年11月 ，Meta与谷歌洽谈 ，妄想2027年起在自己的数据中心使用谷歌的TPU ，并可能最早在2026年通过谷歌云租用TPU算力。
与此同时 ，谷歌也在举行一个名为「TorchTPU」的内部项目 ，目的是让TPU更好兼容PyTorch ，而Meta正是PyTorch的主要支持者。
这一系列的生意与相助所透露的信息不但是TPU采购 ，也预示着两家将在AI基建层面更细密相助 ，也使得Meta的CoWoS排产转移与谷歌TPU交付量上调二者的关联顺理成章。
据路透社报道 ，Meta自去年3月已经最先测试其首款自主研发的AI训练芯片 ，并妄想在测试顺遂后扩大规模。
开发自研芯片是Meta恒久妄想的一部分 ，旨在降低其重大的基础设施本钱 ，并镌汰对英伟达等外部芯片供应商的依赖。
从某种意义上说 ，Meta自研芯片阵线的缩短与「让路」 ，反倒玉成了谷歌TPU的扩产妄想。
台积电扩充产能
在AI芯片「强需求、强扩产」的周期中 ，面临客户一直追加和锁定其关于先进芯片的产能需求 ，台积电也一直在一连加码后端产线（CoWoS）建设以缩小缺口。
台积电曾在2025Q1财报电话会中提到：由于客户强需求 ，将「起劲在2025年把CoWoS产能翻倍」。
台积电董事长魏哲家也在2025Q2财报电话会上体现 ，目今以及2026年都在起劲缩小供需缺口 ，并通过在后端建设许多新设施来增添CoWoS产能以支持客户。
据TrendForce报道 ，行业预估台积电妄想把CoWoS月产能从7.5–8万片/月 ，拉升至2026年尾12–13万片/月。
以是 ，430万颗TPU不但是「产能数字」 ，更像一张2026年的「算力通行证」。
随着谷歌TPU产量的快速增添 ，Anthropic、Meta、Safe Superintelligence（SSI）、xAI、OpenAI等TPU客户的名单也在一直扩大 ，预示着这些AI巨头们为了挣脱过于依赖简单供应商的危害 ，最先联手重塑AI算力名堂。
参考资料：
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