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
谷歌首次把训练和推理芯片拆成两颗独立TPU，野村预计由此带动的出货量将是上一代的10倍，光模块、铜缆、PCB等整条供应链都会被重新拉动。
为什么这次要把一颗芯片拆成两颗？
训练和推理的工作方式差别越来越大：训练要超大集群同步跑巨型模型，推理要低延迟、高并发、长上下文。
这意味着→ 一颗芯片同时照顾两种需求，已经顾不过来了。
谷歌的做法：TPU 8t 专做训练，TPU 8i 专做推理——各自的架构、网络、设计伙伴全部分开。
两颗芯片各自强在哪？
TPU 8t（训练型）：单Pod扩到9,600卡，单卡双向带宽19.2Tb/s（上代的2倍），单位成本性能最高提升2.7倍。
TPU 8i（推理型）：双die设计，HBM容量288GB，片上SRAM 384MB（是8t的3倍），重点砸在内存和低延迟上。
用大白话说＝ 8t追求"算得多"，8i追求"答得快"。
供应链的钱会流向哪几条线？
OCS（光电路交换机）：谷歌已把OCS引入8i的组间互连，这是结构性变化——后续要看它能否从小批量走向规模量产。
1.6T光模块与NPO/CPO：光lane rate升到400G，带宽压力持续上升；可插拔光模块仍是近期主流，但靠近芯片的光电共封装方案战略地位明显提高。
铜缆：8i在组内仍大量用铜，单Pod铜缆数量可达3,168条。这反映出短距、高可靠连接依然高度依赖铜。
CPU为什么突然又重要了？
AI从"一问一答"转向Agent持续执行任务——调用工具、读写数据库、跑代码——这些全靠CPU。
谷歌这次首用自研Arm架构Axion CPU做主控，CPU与TPU配比从1:4升到1:2，单服务器CPU数量翻倍。
英特尔CEO说，过去8颗GPU配1颗CPU就够，现在已经是4:1，未来可能走向1:1。Arm CEO预计数据中心CPU容量将增长4倍以上，2030年市场超1,000亿美元。
谁在帮谷歌造这两颗芯片？
谷歌继续用双供应商策略：8t由谷歌与博通（Broadcom）联合设计，8i首次由谷歌与联发科（MediaTek）合作设计。
PCB、覆铜板、载板、服务器组装及ASIC设计服务全线受益——野村特别点名胜宏科技等载板和PCB供应商。
这意味着→ 出货量10倍的增长不只是芯片本身的故事，而是从光到铜、从板到壳的系统性放量。
Content is for reference only, not financial advice.