盐城市网站建设_网站建设公司_响应式开发_seo优化
2026/1/5 18:18:00 网站建设 项目流程
【导读】Meta腾出CoWoS排产「让路」,加上台积电的积极扩产,2026年谷歌把TPU的「算力水龙头」拧到最大,预期产能飙升至430万颗,猛攻英伟达CUDA护城河。

430万颗!

谷歌2026年的TPU最新产能数据曝光。

该数据来自Global Semi Research(全球半导体研究)最新的一项独立研究。

该项研究将谷歌2026年的TPU产能数据更新如下:

2026年TPU总产能将达到430万颗;按型号拆分V6为15万颗,V7为135万颗,V8AX为240万颗,V8X为40万颗。

其中,V8AX和V8X总计280万颗,占比约65%。

这表明谷歌在产能布局上,将优先保障新一代TPU(可能用于Gemini模型或云服务)的产能,而V6/V7为库存或低端市场,可能用于过渡或特定应用。

该研究指出,谷歌TPU产能原本仅略高于300万颗,此次增长到430万颗主要来自两大因素:

第一,Meta下调了自研芯片产量,并将释放出来的CoWoS产能转向TPU制造;Meta也希望通过此举锁定/确保TPU供应;

第二,台积电扩充CoWoS产能,新增产能预计将于2026年8月投产。

这430万颗TPU芯片,395万颗(92%)由台积电代工,其余35万颗(8%)可能由日月光(ASE)外包。

制造商分布,突出供应链依赖台积电。台积电是先进封装(CoWoS)的关键供应商,由此也暴露出谷歌TPU交付仍面临先进封装产能短缺的风险。

谷歌的TPU产能从原本的略超300万颗大幅上调至430万颗(增长了43.33%),也显示出它的雄心:

不仅通过自研TPU降低成本(据分析,每FLOP成本比英伟达GB200/300低20-50%),还要挑战英伟达在AI芯片市场的霸主地位。

虽然谷歌TPU的需求强劲,如Anthropic等客户兴趣高涨,但受制于CoWoS封装、内存供应短缺、英伟达竞争等因素,业界对其2026年TPU产量的各种预测通常低于430万颗。

Meta「割肉」助攻

先进封装(以CoWoS为代表)是AI加速器交付链条中的关键环节。

它虽然不是芯片产能,却是其「出货闸门」,也是卡住TPU供应的最后一道关口:

先进封装/集成决定了芯片最终能不能变成可用的加速卡/模块。

黄仁勋曾表示,近年来先进封装产能虽在快速扩张(两年内显著放大),但仍是制约项。

所以,一旦Meta这样的大客户把原本锁定的CoWoS排产转移出来,将直接影响谷歌TPU的可交付数量。

当然,这也可能带有一点「供应锁定」的意味:把资源转过去,等于把未来TPU的交付也一起锁住。

据路透社援引知情人士称,去年8月,Meta与谷歌云达成了一项为期6年、价值超过100亿美元的云计算协议,用于支撑其AI基础设施。

去年11月,Meta与谷歌洽谈,计划2027年起在自己的数据中心使用谷歌的TPU,并可能最早在2026年通过谷歌云租用TPU算力。

与此同时,谷歌也在进行一个名为「TorchTPU」的内部项目,目标是让TPU更好兼容PyTorch,而Meta正是PyTorch的主要支持者。

这一系列的交易与合作所透露的信息不仅是TPU采购,也预示着两家将在AI基建层面更紧密合作,也使得Meta的CoWoS排产转移与谷歌TPU交付量上调二者的关联顺理成章。

据路透社报道,Meta自去年3月已经开始测试其首款自主研发的AI训练芯片,并计划在测试顺利后扩大规模。

开发自研芯片是Meta长期计划的一部分,旨在降低其庞大的基础设施成本,并减少对英伟达等外部芯片供应商的依赖。

从某种意义上说,Meta自研芯片阵线的收缩与「让路」,反倒成全了谷歌TPU的扩产计划。

台积电扩充产能

在AI芯片「强需求、强扩产」的周期中,面对客户不断追加和锁定其对于先进芯片的产能需求,台积电也一直在持续加码后端产线(CoWoS)建设以缩小缺口。

台积电曾在2025Q1财报电话会中提到:由于客户强需求,将「努力在2025年把CoWoS产能翻倍」。

台积电董事长魏哲家也在2025Q2财报电话会上表示,当前以及2026年都在努力缩小供需缺口,并通过在后端建设许多新设施来增加CoWoS产能以支持客户。

据TrendForce报道,行业预估台积电计划把CoWoS月产能从7.5–8万片/月,拉升至2026年末12–13万片/月。

所以,430万颗TPU不只是「产能数字」,更像一张2026年的「算力通行证」。

随着谷歌TPU产量的快速增加,Anthropic、Meta、Safe Superintelligence(SSI)、xAI、OpenAI等TPU客户的名单也在不断扩大,预示着这些AI巨头们为了摆脱过于依赖单一供应商的风险,开始联手重塑AI算力格局。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

需要专业的网站建设服务?

联系我们获取免费的网站建设咨询和方案报价,让我们帮助您实现业务目标

立即咨询