TPU 是什麼？

TPU 全名是 Tensor Processing Unit(張量處理器)，是 Google 自己設計的 AI 專用晶片。

它不是普通電腦用的 CPU，也不是常聽到的 Nvidia GPU，

而是：

一種只為 AI 運算量身打造的「專用型加速器」。

想像一下：

• CPU 像多功能瑞士刀：功能多，但做什麼都不是最快。
• GPU 像超強電動工具箱：做很多平行運算都很厲害。
• TPU 則像專門為 AI 打造的「AI 工廠機器」：
• 把 AI 最常用的運算(矩陣乘法)做到 最快、最省電、最便宜。

為什麼 Google 要自己做 TPU？

因為 AI 模型(像 Gemini、LLM、生成式 AI)非常吃運算量。

Google 每天有數十億使用者在：

• 搜尋
• YouTube
• Gmail
• Android AI 功能
• Google Cloud 的企業客戶

背後都需要 巨量的 AI 推理(Inference)。

如果全部都用昂貴的 GPU，成本會爆炸。

因此 Google 做了結論：

如果 AI 要規模化服務全世界，就需要更便宜、更高能效的晶片。

→TPU 就是為了這個目的被設計出來的。

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TPU 的核心：把 AI 最重要的數學運算做到極致

AI 最吃運算的部分是：矩陣乘法(Matrix Multiply, MatMul)

例子：(向量 × 權重)→ 生成下一層的輸出

大型模型要做 幾千億次。

TPU 內建一種叫：

Systolic Array(脈動陣列)的架構，讓矩陣乘法能像工廠生產線一樣高速流動。

結果就是：同樣的 AI 模型，用 TPU 運行，速度更快、能耗更低、成本更低

根據報導 ，《晶片戰爭》一書的作者克里斯·米勒告訴 CNBC，

Google 的 TPU 是 AI 專用積體電路 (ASIC) 領域的領導者，有

些人認為這些晶片在技術上與英偉達的 GPU 不相上下，甚至更勝一籌。

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TPU 對 AI 有什麼幫助？

1. 讓 AI 回答更快、更便宜

例如每次你問 AI：

「幫我寫一句文案？」

「幫我翻譯？」

「幫我總結？」

背後都要推理一次。

GPU 越多 → 成本越高

TPU 能讓公司負擔得起大量推理流量。

2. 讓 Google 的數十億用戶，都能用 AI 功能

若沒有 TPU，Google 不可能把 Gemini 放進：

• Search
• Android
• YouTube
• Gmail
• Docs

因為成本太高。

TPU 讓 AI 功能可以大規模擴散(scale)。

3. 更好的能效(更環保)

TPU 的能耗比 GPU 低很多(在相同推理量下)。

這代表：數據中心電費降低、效能密度提高、碳排更低

這是大規模 AI 時代非常重要的因素。

TPU 跟 GPU 比較

一句話記住：

GPU 用來「訓練」模型，TPU 用來讓 AI「大量運行」。

真實例子：TPU 在 Google 裡怎麼用？

• Gemini Search(新的 Google 搜尋引擎核心)
• YouTube 的影片標記、字幕生成
• Gmail 寫作功能
• Google Photos 圖片 AI
• Android 的 AI 助手
• Google Cloud 給企業的 AI API

每一天 Google 內部有上百種服務依賴 TPU。

TPU 就是 Google 為 AI 專門打造的「超高速、超省電、超便宜」的專用晶片，

用來讓 AI 能服務數十億人，而不讓成本爆炸。

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TPU 供應鏈

下表整理了 TPU 核心供應鏈角色、公司負責內容、對 TPU 的貢獻以及市場意義：

Google：技術門檻最高，也是市場核心

TPU 的性能上限由設計決定，Google 掌握著核心晶片設計技術。

對投資人來說，這意味著其他供應商雖然可以參與量產或模組化，但真正的價值驅動仍掌握在 Google 手裡。

Broadcom 與聯發科：供應鏈分工的重要性

Broadcom 幫助量產與整合 ASIC 模組，

聯發科則專注於 I/O Die，高速接口的設計可以顯著影響 TPU 的資料吞吐量。

這種分工不只是技術需求，也降低了單一供應商的依賴風險，

對半導體供應鏈投資者而言，意味著多點布局更安全。

台積電：先進製程是競爭力關鍵

TPU 核心與 I/O Die 採用 3 奈米製程量產，代表台積電在先進製程領域的不可替代性。

投資人可以理解為，掌握先進製程的晶圓代工龍頭仍是 AI 運算爆發的基石。

Lumentum 與美光：系統層面的支撐

光互連與高速記憶體看似非核心，但實際上對 TPU 集群性能至關重要。

AI 模型越大，對高速存儲與光互連的需求越高，

這意味著資料中心的擴張同時也推升了這些供應商的市場需求。

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