野村：谷歌第八代TPU供应链迎重大利好，出货量预期达10倍
Miles Bennett
谷歌首次將訓練與推理晶片拆成兩顆獨立TPU，野村預計由此帶動的出貨量將是上一代的10倍，光模塊、銅纜、PCB等整條供應鏈都會被重新拉動。
點解今次要將一顆晶片拆成兩顆？
訓練同推理的工作模式差距越來越大：訓練要超大集群同步跑巨型模型，推理要低延遲、高並發、長上下文。
這意味著→ 一顆晶片同時兼顧兩種需求，已經力不從心。
谷歌的做法：TPU 8t 專攻訓練，TPU 8i 專攻推理——架構、網絡、設計夥伴全部分開。
兩顆晶片各自強在邊度？
TPU 8t（訓練型）：單Pod擴至9,600卡，單卡雙向帶寬19.2Tb/s（上代的2倍），單位成本性能最高提升2.7倍。
TPU 8i（推理型）：雙die設計，HBM容量288GB，片上SRAM 384MB（是8t的3倍），資源重點投向內存與低延遲。
簡單來說＝ 8t追求「算得多」，8i追求「答得快」。
供應鏈的錢會流向邊幾條線？
OCS（光電路交換機）：谷歌已將OCS引入8i的組間互連，屬結構性變化——後續要看能否從小批量走向規模量產。
1.6T光模塊與NPO/CPO：光lane rate升至400G，帶寬壓力持續上升；可插拔光模塊仍是近期主流，但靠近晶片的光電共封裝方案戰略地位明顯提高。
銅纜：8i在組內仍大量採用銅，單Pod銅纜數量可達3,168條。這反映出短距、高可靠連接依然高度依賴銅。
CPU點解突然又重要返？
AI從「一問一答」轉向Agent持續執行任務——調用工具、讀寫數據庫、跑代碼——呢啲全靠CPU。
谷歌今次首度採用自研Arm架構Axion CPU做主控，CPU與TPU配比從1:4升到1:2，單服務器CPU數量翻倍。
英特爾CEO指出，過去8顆GPU配1顆CPU已足夠，而家已升至4:1，未來可能走向1:1。Arm CEO預計數據中心CPU容量將增長4倍以上，2030年市場超1,000億美元。
邊個幫谷歌造呢兩顆晶片？
谷歌繼續用雙供應商策略：8t由谷歌與Broadcom聯合設計，8i首次由谷歌與MediaTek合作設計。
PCB、覆銅板、載板、服務器組裝及ASIC設計服務全線受益——野村特別點名勝宏科技等載板及PCB供應商。
這意味著→ 出貨量10倍增長唔止係晶片本身的故事，而是從光到銅、從板到殼的系統性放量。
Content is for reference only, not financial advice.