Google 為 AI 推論打造 ASIC 晶片！法人點名 13 檔 TPU 概念股大爆發

因應 AI 大模型高速發展，Google、NVIDIA、Meta 積極投入 AI 加速器，其中 Google 2015 年就研發專為 AI 設計的 ASIC（特殊應用積體電路）晶片，這是 Google 透過自研張量處理單元（Tensor Processing Unit，TPU）減少對輝達圖形處理單元（Graphics Processing Unit，GPU）的依賴。

TPU 是 Google 專為 AI 訓練與推論打造的 ASIC 晶片，專門優化大型神經網路訓練、文字與影像生成、生成式 AI 的快速推論，相較 GPU 在矩陣運算效率更高，低功耗運算架構也更精準，並完全與 Google Cloud 及 Gemini 生態系整合，至今 Gemini 模型 75% 運算工作已由 TPU 執行。

Google Cloud 最新推出第七代 TPU「Ironwood」，專為生成式 AI 推理設計，支援高達 9,216 顆液冷晶片，效能比前代提升 10 倍，每瓦效能提升近 2 倍，隨著 Google 持續擴建 TPU 伺服器集群，相關供應鏈的需求跟著大幅上升，而台灣 TPU 概念股成為最直接的受益者之一。

從供應鏈角度來看，TPU 涉及晶片製造、先進封裝、伺服器機櫃製造、PCB 與高速材料，以及伺服器零組件等多個環節，其中晶片部分依靠先進製程的代工廠生產，再透過 CoWoS、InFO 或 2.5D / 3D 封裝技術完成，而散熱模組、電源及光通訊模組則是伺服器運行不可或缺的零組件。

法人表示，台廠的 TPU 供應鏈中，台積電無疑是晶片代工的龍頭，負責 Google TPU 的 7nm 和 5nm 製程，再來是 Google Axion CPU 製程設計服務合作商創意，目前參與 Google 與 Meta 等多家 CSP ASIC 設計專案，預計將在 2026 年放大量。

法人點名，Google 第七代 TPU 主板設計採用 30~40 層高階 PCB，並導入 M7~M8 等級材料，金像電為平台主力供應商之一，而 TPU 平台高頻高速訊號設計需仰賴高階 CCL 材料，台光電為主要 M7~M8 供應廠之一，還有精成科併購日商 Lincstech，相當於間接切入 Google 供應鏈。

法人指出，供應 Google 伺服器載板的欣興、第七代 TPU 平台測驗階段主要供應商旺矽、精測、聯亞，以及與 Google 合作開發第七代 TPU 的聯發科，甚至是第六代 TPU 第二大供貨廠英業達，還有 TPU 高速傳輸供應商光聖、IET-KY 都將受惠。

法人認為，2026 年將是台廠全面切入 TPU 的轉折年，而 Google 的 AI 資本支出是 TPU 供應鏈的主要風向標，每當 Google 的年度 CAPEX 大幅增加，TPU 的需求就會同步成長，而 TPU 伺服器的出貨量也預計將維持雙位數的年增幅，對周邊零組件來說，形成同步的外溢效應。

整體而言，TPU 概念股涵蓋晶片代工、封裝、伺服器代工、機構件、散熱、載板與光通訊等多個族群，隨著 Google 加速部署 Gemini 與資料中心，TPU 的需求可望持續成長，相關供應鏈也具備長期投資價值。