瑞穗：谷歌TPU出货量预期上调至3500万颗
Miles Bennett
瑞穗将2028年谷歌TPU出货量上限上调至3500万颗以上，2026–2028年累计近5000万颗——这意味着AI定制芯片的定价逻辑正从博通单季财报，扩散到整条云厂商自研芯片供应链。
为什么云厂商突然大规模自研芯片？
AI应用落地后，工作负载重心从"训练"转向"推理"——专家预计到2026年底，推理占比将达50%–60%。
这意味着→ 采购指标从"谁的算力最强"切换到单位Token成本、功耗和总拥有成本。
自研芯片（ASIC，为特定任务量身定制的芯片）不是要全面替代GPU（通用图形处理器），而是在大规模、稳定的推理场景里系统性压低运营成本，同时减少对英伟达的单一依赖。
博通的"捆绑术"值多少钱？
博通不只卖芯片设计——它把以太网方案、交换机、机柜级网络打包在一起，提供一站式AI基础设施。
花旗复盘显示，博通重申2027财年AI半导体销售额将超1000亿美元，AI网络与芯片的长期捆绑率维持在约30%。
用大白话说＝ 买博通的芯片，等于同时买了配套的网络管道；这种捆绑让客户很难只换芯片供应商。
联发科凭什么切入谷歌TPU？
摩根士丹利指出，谷歌TPU的迭代采用"双供应商"策略：v7和v9交给博通，v8和v10引入联发科。
联发科已将2026年AI定制芯片收入指引上调至20亿美元；高盛预计2027年相关市场规模达700亿–800亿美元。
这反映出联发科正从传统手机芯片商，向高价值云端定制芯片设计服务商转型——利润结构将发生质变。
定制芯片放量，对内存厂商是利空还是利好？
定制芯片出货曲线上修，对HBM（高带宽内存，一种专为AI芯片配套的超快内存）并非需求削弱，而是推动其向多平台扩散。
下一代定制芯片将迁移至HBM4e，美光等内存厂商的需求来源从英伟达单一链条走向多元化。
这意味着→ 内存厂商的客户集中风险下降，增长曲线变得更稳。
这条链最终传导到哪些物理环节？
高盛预测，AI服务器中定制芯片占比将从2025年的38%升至2027年的50%。
自研芯片大规模放量必须转化为可交付的机柜容量——二阶弹性直接传导至台积电先进封装、服务器整机柜集成、高速PCB板材、液冷系统及电源管理。
用大白话说＝ 芯片设计图再好，也得有人把它变成一整柜能插电、能散热的设备；这些"最后一公里"环节将成为下一个瓶颈和投资主线。
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