摩根士丹利研报里的一行预测数字，正像投入平静湖面的巨石，在整个AI算力产业链掀起层层巨浪。一家中国制造企业意外成为这场变革的关键参与者。

“来自亚洲的最新信号表明，TPU供应的不确定性或已降低。”摩根士丹利分析师Brian Nowak在最新研报中写道。这份报告将谷歌2027年TPU产量预测从300万块直接拉升至500万块，增幅高达67%。

更令人震撼的是对2028年的预测——从320万块上调至700万块，上调幅度达到惊人的120%。

01 当AI算力不再只有一条路

AI狂潮席卷全球，算力成为最稀缺的资源。长期以来，英伟达GPU几乎是全球AI公司唯一的选择，这种情况正在发生根本性改变。

越来越多的科技巨头开始摆脱对单一供应商的依赖，转向自研芯片或选择替代方案。

谷歌的TPU，这个曾经只服务于自家数据中心的专用芯片，正在打开大门走向外部世界。

就连曾经深度依赖英伟达的OpenAI，也已经开始租用谷歌的TPU为其ChatGPT等产品提供算力支持。而Meta正计划于2027年将谷歌TPU部署到自有数据中心。

02 从内部工具到全球生意

谷歌正在悄然改变TPU的战略定位。这家搜索巨头不再满足于仅仅将TPU用于自己的云平台和AI研究。

摩根士丹利的报告揭示了关键转折点：TPU正从谷歌的内部工具转变为面向外部客户的产品。分析师认为，这可能会为谷歌带来可观的营收增长。

这种转变早有征兆。今年10月，谷歌与Anthropic共同宣布，谷歌将向这家AI公司供应至多100万块TPU，交易价值达数百亿美元。这是Anthropic迄今为止规模最大的TPU扩容计划。

苹果公司也使用谷歌TPU训练其人工智能系统“苹果智能”的AI模型，通过2048片TPUv5p芯片来训练拥有27.3亿参数的设备端模型。

03 供应链变革：中国制造的新机遇

谷歌TPU产能暴增的背后，是整个供应链的深度调整。据媒体报道，作为谷歌的长期合作伙伴，工业富联预计将在2025年供应谷歌全球AI服务器订单的60%。

工业富联母公司鸿海已收到谷歌TPU机架订单。这家制造业巨头在越南的生产线月产能已达到20万颗，专门绑定谷歌的封装与整机代工需求。

供应链的变动反映了全球科技产业格局的重新洗牌。当谷歌选择将更多订单交给工业富联这样的制造伙伴时，意味着传统的供应链关系正在被重塑。

在AI算力这个被视为科技制高点的领域，中国制造业企业不再仅仅是代工厂，而是成为核心生态的参与者。

04 TPU为何能挑战GPU？

TPU全称“张量处理单元”，是谷歌专为机器学习定制的AI加速芯片。与英伟达的通用GPU相比，TPU采用脉动阵列等简化控制逻辑的设计，在执行大规模的矩阵乘加等神经网络核心运算时，能够实现极高的能效比和吞吐量。

技术路线的分野决定了市场格局的变化。GPU最初设计用于图形处理，后来才被广泛应用于深度学习；而TPU从诞生之日起就专为AI计算优化。

这种专用化设计带来了显著优势。以中昊芯英全自研的国内首枚已量产TPU AI芯片“刹那”为例，处理大规模AI模型运算时，计算性能可以超越海外知名GPU芯片近1.5倍，完成相同计算任务时的能耗降低30%。

05 产业共振：全球科技巨头的集体转向

谷歌并非唯一意识到专用芯片价值的科技公司。自研芯片已成为科技巨头的共同选择。

特斯拉已组建全球顶尖芯片研发团队，在车辆控制系统与数据中心大规模部署自研AI芯片，数量达数百万颗。

亚马逊自研了Trainium系列AI芯片，其中Trainium2芯片已被其投资的AI创业公司Anthropic用于训练大模型。Trainium3则将于2025年末量产。

多元化的芯片战略反映出科技公司对供应链安全和技术自主权的日益重视。当AI成为核心竞争力的今天，完全依赖单一供应商的风险变得不可接受。

06 政策东风：“人工智能+”的国家战略

在中国，人工智能发展已被提升到前所未有的高度。2025年8月，国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将“人工智能+”作为一种新发展范式提升至国家战略高度。

政策文件明确提出了从“零阶”到“终阶”的四阶演进路径：从人工智能理论创新和技术突破，到“+人工智能”的场景适配，再到“人工智能+”的产业变革，最终实现“人工智能×”的范式重构和无限创造。

这种顶层设计为包括工业富联在内的中国企业提供了明确的政策指引和市场预期。当人工智能成为国家战略，相关产业链上的企业将获得更多发展机遇。

07 产能与生态的双重考验

尽管前景广阔，但谷歌TPU的扩张之路仍面临挑战。产能大幅提升需要整个供应链的协同配合，从芯片制造到服务器组装，再到数据中心部署，每个环节都不能成为瓶颈。

生态建设是另一个关键问题。英伟达的CUDA生态经过十多年发展已相当完善，而谷歌的TPU生态仍处于相对早期阶段。要吸引更多开发者和企业使用TPU，谷歌需要提供更加友好和完整的工具链。

工业富联在液冷产品方面的进展显示了中国制造企业的技术积累。该公司的液冷方案已取得一定成效，正在陆续进行客户认证，并导入客户ASIC服务器机柜。

当工业富联的管理层在业绩说明会上表示，明年会在营收、利润方面实现“更高的增长贡献”时，他们背后的越南产线正在以月产能20万颗的速度生产着TPU相关产品。

与此同时，在地球另一端，摩根士丹利分析师正在更新他们的预测模型，将谷歌2028年TPU产量预测从320万块调高至700万块。

这不是一次简单的产能扩张，而是一场围绕未来AI算力主导权的全球竞赛。从硅谷的芯片实验室到亚洲的智能制造车间，从美国的科技巨头到中国的制造业领军企业，每个参与者都在寻找自己的位置。