Google被曝携手AMD设计下一代TPU，CPU核心IP成关键，AI未来或更依赖CPU密集计算
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Citrini分析师jukan：MediaTek继TPU后据称已锁定Meta为ASIC客户
Odaily星球日报讯 Citrini分析师jukan在X平台发文表示，供应链消息称，MediaTek在Google之外锁定第二个ASIC客户一事已基本确定，若无意外，该客户将是此前传闻中的Meta。MediaTek按惯例不公开评论单一产品、客户情况或市场传闻。Qualcomm目前似乎掌握Meta、Microsoft、ByteDance等关键大客户，但业内认为，MediaTek持续深化与Google合作并有机会锁定第二个客户，并不处于劣势。半导体供应链人士称，从主要云服务商对AI数据中心和ASIC产品的下单前景及世代转换节奏看，Google仍是推进力度最强、态度最积极的主要客户。MediaTek不仅拥有代号Zebrafish和Humufish的两款产品，据市场信息及熟悉ASIC的业内人士确认，其参与v9世代Triggerfish几乎已确定，意味着2026年底至2028年，甚至延续至2029年，MediaTek可稳定获得TPU量产带来的营收贡献。相比Qualcomm提出的2029年云AI营收目标150亿美元，持有多项TPU ASIC订单的MediaTek达到100亿美元级别只是时间问题。业内同时关注MediaTek能否顺利获得第二个关键云服务商大客户，结合早前市场信息和近期供应链确认，MediaTek仍在与Meta积极合作ASIC产品，合作内容可能仍以AI加速芯片为核心。Meta近期先后与Arm和Qualcomm达成合作，但相关产品均面向CPU，自研AI加速芯片方面尚无更明确合作消息。IC设计业人士称，Meta近期云AI发展策略确实较为混乱且不明确，内部芯片开发计划多次调整，仅CPU领域就寻求多个合作伙伴并采取不同方案。AI加速芯片方面，尽管Meta此前已正式宣布与Broadcom的合作计划，供应链消息显示，这并未中断MediaTek与Meta之间正在推进的合作计划。IC设计业人士还强调，MediaTek与Qualcomm的云AI发展蓝图仍明显不同，MediaTek将全部资源集中于ASIC业务，Qualcomm则计划同步推进定制化与标准化，同时覆盖AI加速芯片和CPU产品方向。
SemiAnalysis：Gemini 已退出前沿竞争，GCP 正加速向第三方出售 TPU 获利
火星财经消息，研究机构 SemiAnalysis 发布分析指出，Google DeepMind 已不再属于前沿 AI 实验室行列。此前一周，DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 退出日常运营，Google 首席科学家 Jeff Dean 及 Gemini 联合负责人 Oriol Vinyals 等核心成员离职，创立新实验室 Discovery Loop。分析认为，Google 内部 Gemini 与 GCP 围绕算力分配的长期博弈已以 GCP 胜出告终。SemiAnalysis 称，Gemini 3.5 Pro 已被取消，Gemini 3.6 Flash 性能不及中国头部开源模型与 Grok 4.5，当前 Gemini 在大模型排名中已跌至第 8 或第 9 位。与此同时，GCP 正向 Anthropic 等竞争对手大量出售 TPU，过去 9 个月内已锁定数十万颗 TPU 的长期租赁及销售合同。Tokenomics 模型估算，Gemini 自身 ARR 约 120 亿美元，而 GCP 到 2027 年底第三方 AI 云服务收入将超 730 亿美元，TPU 系统销售额外贡献超 1200 亿美元。GCP 最新季度增速为 82%，预计 2027 年将因 TPU 系统销售而加速至 100% 以上，为 Google 每股收益贡献约 3 美元。
SemiAnalysis：AMD股价若涨至600至700美元，Meta与OpenAI的GPU资本成本或降至零
BlockBeats 消息，8 月 4 日，半导体与 AI 独立研究机构 SemiAnalysis 发文表示，AMD 于去年末及今年初分别与 Meta、OpenAI 达成协议，向两家公司提供与业绩挂钩的认股权证。相关权证将根据最多 6GW AMD Instinct GPU 的采购及部署进度归属，同时还取决于 AMD 股价能否跨越多个门槛，最高门槛为 600 美元。 AMD 股价已由 2026 年初约 200 美元升至目前约 500 至 600 美元。假设与股价相关的权证归属大致呈线性变化，且 6GW 容量全部完成部署，Meta 与 OpenAI 每颗 GPU 的小时资本成本将分别由约 2.15 美元和 2.50 美元，降至约 1.60 美元和 1.75 美元。 SemiAnalysis 表示，若 AMD 股价升至 600 至 700 美元区间，两家公司仅就 GPU 而言的资本成本可能实际降至零。若 AMD 持续改善软件栈、获得更多大型客户订单，并推动股价升至 1000 美元以上，则包括服务器设备、网络及 CPU 在内的整个集群资本成本，理论上也可能降至接近零。
三星电子考虑外包Google 2nm TPU I/O Die后端设计
Odaily星球日报讯 Citrini 分析师 jukan 在 X 平台发文表示，三星电子正考虑外包 Google 第 10 代 2nm TPU“Icefish”I/O Die 的后端设计工作，并已向设计解决方案合作伙伴询问需求。该 TPU 用于运行 Google 包括 Gemini 在内的 AI 模型，Google 据称正与联发科共同设计该芯片，最早计划于 2028 年量产。该 TPU 由计算处理器和 I/O Die 组成，计算处理器预计由台积电以 1.4nm 工艺制造，I/O Die 由三星电子以 2nm 工艺制造。三星电子近期据称除 Google 和 Tesla 外，还获得 Anthropic 和 DeepX 作为 2nm 客户。 ADTechnology、Gaonchips 和 Alphachips 被提及为潜在外包承包商，其中 ADTechnology 正专注于 2nm CPU 项目“ADP620”，目标在 2028 年至 2029 年间年营收超过 1 万亿韩元；Gaonchips 正准备参与韩国贸易、工业和能源部约 8000 亿韩元规模的“K-On-Device AI”项目；Alphachips 据称将 Google TPU 项目视为增长驱动因素，并更积极参与。
摩根大通：AI定制芯片出货量或在2027年反超GPU，Broadcom和Marvell站上风口
火星财经消息，6 月 22 日，摩根大通表示，随着大型云计算公司和科技巨头寻求降低 AI 计算成本、提升能效并摆脱对通用 GPU 的单一路径依赖，定制芯片 ASIC 市场正进入新一轮增长周期，Broadcom 和 Marvell 有望成为这一趋势中的最大受益者。 在一份近日发布的半导体行业研报中，摩根大通分析师 Harlan Sur 和 Mayur Ramdhani 估计，数字 AI ASIC 市场到 2026 年将达到约 600 亿至 700 亿美元，并在未来几年保持 40% 至 50% 以上的复合增长率。报告称，Broadcom 目前在高端 ASIC 市场占据约 80% 至 85% 的份额，Marvell 位列第二，份额约 10% 至 12%。 AI 计算需求的快速增长正在改变芯片采购结构。摩根大通认为，Google、Amazon、Meta、Microsoft、OpenAI 和 SoftBank/Arm 等客户正加速推进自研或定制 AI 处理器，以获得更好的性能、功耗和总拥有成本。与 Nvidia 和 AMD 的通用 GPU 不同，ASIC 通常为特定客户、特定软件栈或特定平台设计，更适合拥有大规模内部工作负载的超大规模云厂商。 报告预计，Broadcom 的 AI 收入将从 2025 财年的约 200 亿美元大幅增长至 2026 财年的 600 亿美元以上，并在 2027 财年跟踪达到 1500 亿美元以上。其项目管线包括 Google TPU、Meta MTIA、ByteDance AI 视频和网络芯片、OpenAI XPU、SoftBank/Arm XPU 以及 Anthropic 相关 TPU 机架级方案。 Marvell 方面，摩根大通预计其数据中心收入将从 2025 年的约 61 亿美元增至 2026 年的约 93 亿美元，并在 2027 年达到约 146 亿美元。增长动力包括 Amazon Trainium 3 和 Trainium 4、Microsoft Maia、Google SmartNIC/DPU、CXL 控制器，以及 800G/1.6T 光 DSP、coherent lite 和初期 CPO 方案。 报告还提出一个关键判断：到 2027 年，AI ASIC/XPU 的单位出货量将超过 GPU。摩根大通预计，2027 年 AI 加速器总出货量将达到 2330 万颗，其中 GPU 为 1090 万颗，占 47%；ASIC/XPU 为 1250 万颗，占 53%。这意味着，尽管 GPU 仍将保持增长，定制芯片可能会在新增 AI 算力部署中占据更大份额。 摩根大通以 Google/Broadcom TPU7x Ironwood 与 Nvidia Blackwell 为例称，AI ASIC 在性价比和功耗效率上具备竞争力。报告显示，TPU7x Ironwood 的 FP8 算力接近 Nvidia B200/B300，但估算售价约为 1.3 万美元，低于 B200 的 3.5 万美元和 B300 的 4 万美元；其每美元算力和每瓦算力也优于对照 GPU。 这一判断并不意味着 Nvidia 需求将迅速减弱。相反，它指向 AI 基础设施投资的分化：GPU 继续服务于通用训练和推理需求，而云厂商自研 ASIC 将在大规模、稳定、可预测的内部工作负载中获得更高渗透率。 对投资者而言，摩根大通的报告强化了 AI 硬件链条从 GPU 向 ASIC、先进封装、HBM 接口、SerDes、光互联和 CPO 扩散的逻辑。若报告中的预测兑现，Broadcom 和 Marvell 将不只是 AI 网络或连接芯片供应商，而会成为下一阶段 AI 计算架构迁移中的核心平台型公司。
英特尔、AMD据悉与中国客户签订长期服务器CPU采购协议，部分产品年内涨价超40%
火星财经消息，7 月 23 日，据路透社报道，受 AI 数据中心建设热潮推动，英特尔（Intel）和 AMD 正与中国服务器客户签订更长期的服务器 CPU 采购协议，部分协议期限达两年以上，以锁定采购规模，但价格通常不固定。 报道称，AI 基础设施需求已从 GPU 扩展至服务器 CPU、存储、网络设备及内存等领域，中国部分服务器 CPU 产品价格今年以来已上涨逾 40%，部分产品月涨幅超过 10%。此前路透社曾报道称，英特尔部分 Xeon 服务器 CPU 的交付周期已延长至最长 6 个月。