Google TPU晶片傳出將對外銷售,Meta或斥巨資採購,此舉有望為Google帶來營收增長。市場關注Google TPU的商業化進展,及其對AI晶片市場的影響。在市場擔憂「AI 泡沫化」導致美股科技類股走勢分歧之際,Google 母公司 Alphabet 的股價卻逆勢突圍,過去一個月漲幅接近 20%,成為近期最炙手可熱的 AI 權值股 。這波漲勢的背後,除了 Google 最新推出的大型語言模型 Gemini 3 獲得廣泛好評外,其自研 AI 晶片——TPU(張量處理單元)的商業化進展,正成為資本市場密切關注的新焦點 。 根據本週外媒報導,Google 策略出現重大轉折,正積極向外部客戶推銷其 TPU 晶片,打破過往僅供自家雲端資料中心內部使用的慣例 。據傳,社群巨頭 Meta 正考慮斥資數十億美元(約數百億至千億元新台幣)採購 Google TPU,用於自家資料中心的建設 。 針對此一轉變,摩根史坦利(Morgan Stanley,大摩)發布報告指出,這將為 Google 的營收與獲利帶來溫和但正面的提振 。以分析師 Brian Nowak 為首的團隊在報告中寫道:「Google 若透過第一方模式對外銷售 TPU,將顯著影響其業績。根據敏感度分析,Google 每對外售出約 50 萬顆 TPU 晶片,就可能為其 2027 年的雲端業務營收預測帶來約 130 億美元(約新台幣 4,257 億元)的成長空間(增幅約 11%),並推動 2027 年每股盈餘(EPS)增加約 0.37 美元(約新台幣 12 元,增幅約 3%)。」 分析師進一步解釋,如果 Google 雲端業務加速成長,且成功打入半導體銷售市場,極有可能推升市場給予 Google 的估值倍數 。考慮到 NVIDIA(輝達)預計在 2027 年出貨約 800 萬顆 GPU,若產能允許,大摩認為 Google 年銷售 50 萬至 100 萬顆 TPU 的預測「並非不合理」 。 不過,大摩也提醒投資人需關注三大不確定性:商業模式、定價策略,以及 TPU 可支援的工作負載類型 。至於對半導體產業的影響,分析師認為這將直接利好博通(Broadcom),因為該公司參與了 Google TPU 的共同設計;至於對 NVIDIA 和 AMD 的衝擊則微乎其微 。 這項觀點在一定程度上緩解了市場對 NVIDIA 的擔憂。隨著 Google TPU 異軍突起,部分投資人擔心 NVIDIA 的 AI 晶片市佔率將遭到侵蝕,畢竟 TPU 在特定運算場景下的表現優於 GPU 。 然而,大摩分析師指出,今年以來 Google 在大型語言模型發展上,對 NVIDIA 晶片的採購金額高達約 200 億美元(約新台幣 6,550 億元),而在自研 TPU 的支出僅十餘億美元 。雖然明年的支出結構可能略有調整,但整體 AI 晶片需求的成長不太可能出現「贏家全拿」的局面 。分析師強調:「即便 Gemini 模型超越 GPT-5 成為領先者,也不代表競爭對手會放慢腳步。正如科技巨頭反覆強調的,這場競賽至關重要,尤其在規模法則(Scaling Laws)依然有效的情況下,競爭將持續白熱化。」    延伸閱讀:Google如何重奪AI王座?Gemini 3讓所有對手都服氣,創始人親自下海、自研TPU讓算力升級 延伸閱讀:Google計畫將TPU送上太空,打造衛星AI資料中心、靠太陽能全天候供電 延伸閱讀:Google 最強 AI 平台:第七代 TPU 架構「Ironwood」登場,單一 Superpod 集成 9216 顆晶片、搭配 192GB 高速記憶體  加入T客邦Facebook粉絲團Google TPU晶片傳出將對外銷售,Meta或斥巨資採購,此舉有望為Google帶來營收增長。市場關注Google TPU的商業化進展,及其對AI晶片市場的影響。在市場擔憂「AI 泡沫化」導致美股科技類股走勢分歧之際,Google 母公司 Alphabet 的股價卻逆勢突圍,過去一個月漲幅接近 20%,成為近期最炙手可熱的 AI 權值股 。這波漲勢的背後,除了 Google 最新推出的大型語言模型 Gemini 3 獲得廣泛好評外,其自研 AI 晶片——TPU(張量處理單元)的商業化進展,正成為資本市場密切關注的新焦點 。 根據本週外媒報導,Google 策略出現重大轉折,正積極向外部客戶推銷其 TPU 晶片,打破過往僅供自家雲端資料中心內部使用的慣例 。據傳,社群巨頭 Meta 正考慮斥資數十億美元(約數百億至千億元新台幣)採購 Google TPU,用於自家資料中心的建設 。 針對此一轉變,摩根史坦利(Morgan Stanley,大摩)發布報告指出,這將為 Google 的營收與獲利帶來溫和但正面的提振 。以分析師 Brian Nowak 為首的團隊在報告中寫道:「Google 若透過第一方模式對外銷售 TPU,將顯著影響其業績。根據敏感度分析,Google 每對外售出約 50 萬顆 TPU 晶片,就可能為其 2027 年的雲端業務營收預測帶來約 130 億美元(約新台幣 4,257 億元)的成長空間(增幅約 11%),並推動 2027 年每股盈餘(EPS)增加約 0.37 美元(約新台幣 12 元,增幅約 3%)。」 分析師進一步解釋,如果 Google 雲端業務加速成長,且成功打入半導體銷售市場,極有可能推升市場給予 Google 的估值倍數 。考慮到 NVIDIA(輝達)預計在 2027 年出貨約 800 萬顆 GPU,若產能允許,大摩認為 Google 年銷售 50 萬至 100 萬顆 TPU 的預測「並非不合理」 。 不過,大摩也提醒投資人需關注三大不確定性:商業模式、定價策略,以及 TPU 可支援的工作負載類型 。至於對半導體產業的影響,分析師認為這將直接利好博通(Broadcom),因為該公司參與了 Google TPU 的共同設計;至於對 NVIDIA 和 AMD 的衝擊則微乎其微 。 這項觀點在一定程度上緩解了市場對 NVIDIA 的擔憂。隨著 Google TPU 異軍突起,部分投資人擔心 NVIDIA 的 AI 晶片市佔率將遭到侵蝕,畢竟 TPU 在特定運算場景下的表現優於 GPU 。 然而,大摩分析師指出,今年以來 Google 在大型語言模型發展上,對 NVIDIA 晶片的採購金額高達約 200 億美元(約新台幣 6,550 億元),而在自研 TPU 的支出僅十餘億美元 。雖然明年的支出結構可能略有調整,但整體 AI 晶片需求的成長不太可能出現「贏家全拿」的局面 。分析師強調:「即便 Gemini 模型超越 GPT-5 成為領先者,也不代表競爭對手會放慢腳步。正如科技巨頭反覆強調的,這場競賽至關重要,尤其在規模法則(Scaling Laws)依然有效的情況下,競爭將持續白熱化。」    延伸閱讀:Google如何重奪AI王座?Gemini 3讓所有對手都服氣,創始人親自下海、自研TPU讓算力升級 延伸閱讀:Google計畫將TPU送上太空,打造衛星AI資料中心、靠太陽能全天候供電 延伸閱讀:Google 最強 AI 平台:第七代 TPU 架構「Ironwood」登場,單一 Superpod 集成 9216 顆晶片、搭配 192GB 高速記憶體  加入T客邦Facebook粉絲團

AI 晶片戰局升溫!大摩:Google TPU 外銷若成真,2027 年營收恐增 4,200 億

2025/11/30 11:00
閱讀時長 5 分鐘
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在市場擔憂「AI 泡沫化」導致美股科技類股走勢分歧之際,Google 母公司 Alphabet 的股價卻逆勢突圍,過去一個月漲幅接近 20%,成為近期最炙手可熱的 AI 權值股 。這波漲勢的背後,除了 Google 最新推出的大型語言模型 Gemini 3 獲得廣泛好評外,其自研 AI 晶片——TPU(張量處理單元)的商業化進展,正成為資本市場密切關注的新焦點 。

根據本週外媒報導,Google 策略出現重大轉折,正積極向外部客戶推銷其 TPU 晶片,打破過往僅供自家雲端資料中心內部使用的慣例 。據傳,社群巨頭 Meta 正考慮斥資數十億美元(約數百億至千億元新台幣)採購 Google TPU,用於自家資料中心的建設 。

針對此一轉變,摩根史坦利(Morgan Stanley,大摩)發布報告指出,這將為 Google 的營收與獲利帶來溫和但正面的提振 。以分析師 Brian Nowak 為首的團隊在報告中寫道:「Google 若透過第一方模式對外銷售 TPU,將顯著影響其業績。根據敏感度分析,Google 每對外售出約 50 萬顆 TPU 晶片,就可能為其 2027 年的雲端業務營收預測帶來約 130 億美元(約新台幣 4,257 億元)的成長空間(增幅約 11%),並推動 2027 年每股盈餘(EPS)增加約 0.37 美元(約新台幣 12 元,增幅約 3%)。」

分析師進一步解釋,如果 Google 雲端業務加速成長,且成功打入半導體銷售市場,極有可能推升市場給予 Google 的估值倍數 。考慮到 NVIDIA(輝達)預計在 2027 年出貨約 800 萬顆 GPU,若產能允許,大摩認為 Google 年銷售 50 萬至 100 萬顆 TPU 的預測「並非不合理」 。

不過,大摩也提醒投資人需關注三大不確定性:商業模式、定價策略,以及 TPU 可支援的工作負載類型 。至於對半導體產業的影響,分析師認為這將直接利好博通(Broadcom),因為該公司參與了 Google TPU 的共同設計;至於對 NVIDIA 和 AMD 的衝擊則微乎其微 。

這項觀點在一定程度上緩解了市場對 NVIDIA 的擔憂。隨著 Google TPU 異軍突起,部分投資人擔心 NVIDIA 的 AI 晶片市佔率將遭到侵蝕,畢竟 TPU 在特定運算場景下的表現優於 GPU 。

然而,大摩分析師指出,今年以來 Google 在大型語言模型發展上,對 NVIDIA 晶片的採購金額高達約 200 億美元(約新台幣 6,550 億元),而在自研 TPU 的支出僅十餘億美元 。雖然明年的支出結構可能略有調整,但整體 AI 晶片需求的成長不太可能出現「贏家全拿」的局面 。分析師強調:「即便 Gemini 模型超越 GPT-5 成為領先者,也不代表競爭對手會放慢腳步。正如科技巨頭反覆強調的,這場競賽至關重要,尤其在規模法則(Scaling Laws)依然有效的情況下,競爭將持續白熱化。」 

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