谷歌升级TPU v9押注AI Agent时代！首次由联发科独揽订单 将终结英伟达芯片霸主生涯？

TradingKey - 6月22日（周一），知名苹果供应链分析师郭明錤发文透露，谷歌（GOOGL）（GOOG）将在TPU v9（代号为“Humufish”）的基础上，开发一款代号可能为“Triggerfish”的升级版v9芯片，并由联发科独家取得该订单。这款芯片目标应用指向AI智能体（AI Agent）与强化学习（RL）场景，预计2028年进入放量阶段。

虽然不是首次合作，但这是联发科首次独家拿下谷歌核心TPU的订单。此前在TPU v7/v7e世代中，联发科已切入谷歌生态，主要负责部分I/O（输入/输出）解决方案。本次合作二者的关系将进一步深化。

郭明錤指出，与v9世代的Humufish芯片相比，这款TPU v9改版芯片存在几方面的主要差异。v9改版芯片将SRAM（静态随机存取存储器）容量大幅提升至v9的2至3倍、新增了仿真芯片（simulation die）。v9改版芯片实现了高带宽内存（HBM）的升级：v9使用HBM4，而v9改版芯片使用更先进的HBM4E。

这一系列升级都旨在增强该版本芯片的推理能力，同时缓解处理器瓶颈（CPU wall）和内存瓶颈（memory wall）问题。处理器瓶颈指的是中央处理器（CPU）处理任务调度的速度跟不上AI加速芯片（GPU和TPU）执行计算的速度，同样拖累了整体计算速度。

之所以需要更大容量的SRAM，是因为SRAM是芯片内部速度最快、延迟最低的缓存，扩大容量能够将强化学习和AI Agent所需的活跃工作集更多地保留在TPU本地，从而降低数据搬移成本，并提升超低延迟解码阶段的运行效率，使得实时决策和响应速度达到极致。

新增仿真芯片的主要功能很可能集中于强化学习与AI Agent协调，因为强化学习往往依赖于虚拟环境仿真。

将HBM4升级至更高速率的HBM4E，则是为了提升内存带宽，从根本上解决内存瓶颈问题。

对于出货量，郭明錤维持Humufish全生命周期出货量400-500万颗的预测不变，Triggerfish则作为增量项目，预计额外贡献100-200万颗出货量。定价方面，由于Triggerfish单价较Humufish高出约30%，即便出货量相对有限，这一次合作也将对联发科的营收做出更高的贡献。

谷歌TPU v9能否打破英伟达垄断？ 

谷歌的自研TPU目前的主要对手的英伟达的GPU。相比后者，谷歌目前升级v9芯片架构，有望与英伟达（NVDA）形成差异化竞争，甚至相对领先。目前英伟达的GPU（比如Blackwell），依然按照通用算力的逻辑来设计，在处理AI Agent连续决策和强化学习环境模拟方面没有显示出额外的优势，依然存在处理器瓶颈和内存瓶颈问题。谷歌通过本次升级，有可能在AI Agent专用芯片方面形成代差级领先。

在生态方面，谷歌的TPU与自家的Google Cloud绑定，可以提供性价比最高、延迟最低的智能体应用云服务。

与联发科的合作，实际上是谷歌重组TPU供应链的一次尝试，有望通过更低的造价和更高的产量应对未来的算力价格战，形成护城河。