圖片來源：ChatGPT 製圖
科技巨頭自研晶片大戰開打，Google(Alphabet)正發動AI史上的最大規格補給！市場最新調查指出，Google自研第九代張量處理器(TPU v9)預計於2028年迎來爆發，需求量上看1,200萬至1,500萬顆，一舉躍升為全球規模最大的自研AI加速器部署者之一！母公司Alphabet 2026年第二季雲端營收暴增82%至247.68億美元，官方更將2026年資本支出大幅上調至1,950億至2,050億美元，證實AI基礎建設正展開實體狂飆。這股自研ASIC狂潮不僅讓晶圓代工龍頭台積電(2330)與ASIC大廠聯發科(2454)掌握核心軍糧，伺服器機櫃整合雙雄鴻海(2317)與英業達(2356)更將大舉搶攻L6至L11組裝大餅。然而，1,500萬顆的高成長推估是否等於台廠營收的無敵保證？本文為您深度拆解供應鏈實質受惠順序與隱藏風險。
數據大解密：TPU v9 上看1,500萬顆！Alphabet 資本支出暴增的背後真相
根據富邦研究的最新供應鏈調查，Google規劃於2028年部署約1,200萬至1,500萬顆第九代TPU(TPU v9)，相較於輝達(NVIDIA)2028年資料中心GPU出貨估計值1,240萬顆，Google自研AI晶片的部署規模已展現出與晶片巨頭平起平坐的雄心。
這項驚人數據背後具備強大的實體基本面支撐：
- 雲端營收強勢噴發
- 資本支出(CapEx)持續調升
- 從自用到對外商用：TPU已由早期降低NVIDIA成本的內部工具(支援Gemini模型、搜尋、YouTube與Workspace)，轉變為Google Cloud對外銷售與提供運算服務的核心戰略產品。
重點數據釐清： 1,200萬至1,500萬顆的推估區間落差達300萬顆(約25%)，屬於中長期的樂觀產能規劃情境，而非Google官方已簽署的不可撤銷最終訂單。此外，TPU v9傳出採用「4顆運算晶粒(Compute Dies)」的封裝架構，與NVIDIA GPU在運算能力、HBM容量及機櫃功耗上不可單純以「顆數」進行一比一的比價。較精確的定位是：Google正轉型為全球最大自研AI晶片部署者，但與NVIDIA在通用GPU市場仍呈異質並存發展。
第一層核心受惠四大巨頭
1. 台積電(2330)：2奈米與CoWoS晶圓產能獨霸
- 製程與晶粒爆發：市場報導TPU v9預計於2028年量產，並採用台積電(2330)2奈米家族製程(N2U與A14預計於2028年進入生產)。若1,500萬個TPU v9封裝均由4顆運算晶粒組成，將創造高達6,000萬顆2奈米運算晶粒的龐大需求，對晶圓代工產能消耗極為驚人。
- 先進封裝分流：台積電已量產5.5倍光罩尺寸CoWoS，並規劃於2028年推出可整合10顆運算晶粒與20組HBM的14倍光罩尺寸CoWoS。雖然傳出Google擬將其中200萬至300萬顆轉向英特爾(Intel)EMIB-T封裝以分散產能風險，但仍將穩拿超過1,000萬顆CoWoS封裝訂單及絕大多數的晶圓製造收入。
2. 聯發科(2454)：從手機晶片跨足800億美元資料中心ASIC市場
- ASIC時程與財測：官方已確認其首款AI加速器ASIC將於2026年第四季量產，第二款ASIC朝2028年量產推進。公司預估2026年資料中心AI晶片營收將衝破20億美元，並將2027年AI ASIC可服務市場(TAM)大幅上調至800億美元(目標市占率15%~20%)。
- 商業模式三大可能性：若如市場傳聞成功奪下TPU v9設計，財務影響將取決於交易模式：
- NRE與委託設計模式：收取設計費與IP授權，營收規模較小但毛利率極高。
- Turnkey完整交付模式：負責晶圓、HBM、封裝及基板統包，營收規模暴增，但需承擔料件成本與資本開支。
- 混合模式：掌握設計與封裝管理，晶圓及HBM由客戶直接採購。
- 50億美元備彈：董事會核准50億美元彈性融資框架，正是為了提前鎖定先進製程、CoWoS與HBM產能，轉型為國際級ASIC平台整合商。
3. 鴻海(2317)：L6~L11全機櫃整合與寄售模式優勢
- ASIC伺服器倍增：鴻海表示北美雲端業者對AI推論與ASIC伺服器需求強勁，預估2026年旗下ASIC伺服器業務將成長超過一倍。
- Consignment寄售模式降低風險：採取客戶寄售高價晶片(Consignment)模式承接ASIC伺服器，能避免數百億元高價晶片與HBM佔用工作資本，同時靠著全球製造基地(美國、墨西哥在地交付)與L10/L11全機櫃液冷整合能力，成為Google TPU最穩固的機櫃組裝夥伴。
4. 英業達(2356)：伺服器機櫃訂單高彈性受惠者
- 搶攻Celestica以外分單：供應鏈消息指出，Google為分散供應商風險，擴大將TPU伺服器L10至L11機櫃組裝訂單交由英業達承接，並預估由其美國德州新廠出貨。
評價上修空間大：相較於鴻海龐大的營收體量，英業達(2356)整體規模較小，一旦成功吃下Google TPU的高階L10/L11機櫃訂單，對其AI伺服器營收占比、產品組合與EPS的推升彈性將更為顯著。
台股Google TPU v9供應鏈影響綜合評估表
圖片來源：ChatGPT 製圖
五大盲點與營運風險提示
理周投研部表示，投資人在看好TPU v9爆量題材之餘，必須冷靜釐清以下五大盲點與風險：
- 研調估計非確定訂單：1,500萬顆為券商供應鏈推估情境，2028年距離現在尚有兩年以上，最終出貨量仍受Gemini使用量、電力供給與經濟變數影響。
- 多晶粒良率挑戰：單一封裝整合4顆運算晶粒與多組HBM，任何一顆晶粒瑕疵即影響整顆封裝，對Known Good Die(KGD)測試與良率控制要求極高。
- 營收認列與毛利率脫鉤：若ODM或ASIC廠採取包料(Turnkey)模式，營收數字非常漂亮但毛利率會被高價晶圓與HBM稀釋；若採寄售(Consignment)模式，營收較低但毛利率與資金效益較佳。
- Intel EMIB-T封裝分流：若200萬至300萬顆轉向Intel EMIB-T，台積電將失去該部分CoWoS封裝附加價值。
- Alphabet 自由現金流壓力：資本支出飆上2,050億美元已壓迫Alphabet現金流，若AI投資回收速度不及預期，未來CapEx仍有下修可能。
後續三種演變情境
- 高成長情境(部署衝破1,500萬顆)：TPU v9 4晶粒架構量產順利，台積電(2330)、聯發科(2454)、鴻海(2317)、英業達(2356)營收獲利雙雙爆發，電源與散熱族群同步大賺。
- 基準情境(部署穩定成長但低於1,500萬顆)：多數封裝仍由台積電CoWoS包辦，Intel分流有限，台積電(2330)、聯發科(2454)與鴻海(2317)仍為實質最大贏家，純題材股表現分化。
- 低於預期情境(良率或需求延宕)：先進封裝良率爬坡過慢或Google Cloud需求放緩，供應鏈訂單遞延，高本益比概念股面臨評價修正。
Google擴充自研TPU的趨勢確立，展現出雲端巨頭「自研ASIC與通用GPU並進」的全新時代。現階段投資人應跳脫「單純喊出1,500萬顆」的激情，優先布局確定性最高、跨平台皆能受惠的龍頭股(如台積電、鴻海、台達電)；對於聯發科(2454)與英業達(2356)，則應緊盯其2026~2027年ASIC量產與機櫃出貨的實際財報驗證，理性布局享利多。
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