Crux AI 获 10 家银行 220 亿美元芯片抵押贷款
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日月光投控获 Google TPU 与英特尔追加先进封测订单
火星财经消息，经济日报报道，日月光投控受惠 Google TPU 量能放大，大举追加先进封测订单，英特尔加快推进 EMIB 先进封装平台，同步扩大对日月光投控委外释单，先前调高封测报价效益显现。Google 持续提高 AI 资本支出扩建数据中心，以 TPU 支应 Gemini 大模型、AI 代理及 Google Cloud 服务，市场预估 Google TPU 将于 2028 年进入大规模放量阶段，出货量上看 1200 万至 1500 万颗。日月光投控掌握 2.5D、3D 先进封装及高阶测试技术，Google 亦扩大采用台积电先进制程与 CoWoS 产能。英特尔冲刺 EMIB 先进封装平台，Meta、Google 等云端大厂相继导入 EMIB、EMIB-T 平台。日月光投控以纯封测代工定位，可直接采购有机嵌入式硅桥基板，承接后段晶圆级组装与高阶测试业务。日月光投控营运长吴田玉认为，英特尔 EMIB 与台积电 CoWoS 并非零和竞争。随 AI 芯片测试时间拉长，设备、材料及人力成本攀升，高阶封装与测试产能日益紧俏，主要封测厂已依产品、产能及客户条件陆续调升价格，涨幅约 5% 至 10%。
Google TPU 导入英特尔 EMIB，联发科深化合作
火星财经消息，据 DIGITIMES 报道，台系半导体供应链透露先进封装技术正走向多元化，英特尔 EMIB 成为关键选项。Google TPU 已确定导入 EMIB 封装，首款采用该技术的 TPU 良率已达标，涵盖技术、成本与产能表现均符合 Google 原定标准，未来几代 TPU 继续使用 EMIB 的可能性大幅上升。在台积电 CoWoS 产能持续紧张背景下，只要 EMIB 良率与技术维持达标，Google 将持续采用。联发科作为相关 ASIC 合作对象，其美国团队部分主管具有英特尔背景，双方合作更为顺畅；联发科虽仍以台积电为绝对主力，但与英特尔在 TPU 上的成功有助于巩固 Google 信任、争取更多专案，并向云端客户提供多元封装方案。台积电此前在法说会呼吁更多供应商投入先进封装以分担压力，供应链普遍认为其自家扩产不会无上限，因此对英特尔等封装路径的多元布局成为必要方向，相关测试设备与接口业者也有望受益。
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
火星财经消息，8 月 17 日，据 SemiAnalysis 客户报告引述市场消息，Google 正与 AMD 合作开发第 10 代 TPU 中的一款产品。这将是 AMD 首次真正参与定制 AI ASIC 项目。分析师认为 Google 已有九代 TPU 开发经验且长期由 Broadcom 负责实际硅设计，传统 TPU 设计并不需要 AMD，因此合作的核心吸引力在于 AMD 的 CPU IP、先进封装及互连技术。 报告特别指出 Google 及其客户正推动在 TPU 封装内集成 CPU 核心，以应对强化学习等 CPU 密集型工作负载的需求。传统 LLM 训练仍以加速器为主，但推理和代理式模型的强化学习需要更多通用计算资源围绕加速器运行。 这一趋势在 Google 近期硬件配置中已现端倪。面向推理、推理和强化学习工作负载的 TPU 8i 系统，每两个 TPU 搭配一个 Google Axion CPU；而第 7 代 TPU 服务器每四个 TPU 才搭配一个英特尔 Xeon 处理器。有消息称在某些场景下 CPU 与加速器 1:1 配比才是最优解，暗示 AI 计算的未来可能远比市场当前认知更依赖 CPU。若与 AMD 合作成真，Google 将把自研 TPU 加速器与 AMD 的通用计算核心结合，打造混合型 AI ASIC，这或许会重塑数据中心芯片的竞争格局。
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。
Google 称 AI 伺服器记忆体成本破 75%，推软硬体双轨策略
火星财经消息，SEMICON Taiwan 2026 记忆体高峰论坛 1 日登场，Alphabet 旗下 Google Cloud 供应链基础架构资深总监 Nikhil Cherian 指出，随着多模态与混合专家架构普及，AI 运算已从算力受限转向记忆体受限，高效能记忆体已占 AI 伺服器硬体物料清单成本 75% 以上。面对容量、频宽与功耗瓶颈，Google 透过推论与训练硬体分流、无损量化软体演算法等软硬体双轨策略，突破 AI 记忆体瓶颈。Google 在硬体架构上采取分流策略，推出针对低延迟推论的 TPU 8i 以及专攻超大规模训练的 TPU 8t。TPU 8i 配备 288 GB 高频宽记忆体，晶片上 SRAM 容量扩增 3 倍至 384 MiB，将动态对话状态与键值快取置于晶片内部，实现零晶片外延迟。TPU 8t 透过 9600 颗晶片组成超大型运算丛集，HBM 共享池化达到 2 PB 规模，消除晶片外数据传输瓶颈，搭配 TPU Direct Storage 技术。Google 开发出免训练的 TurboQuant 无损量化演算法，将大模型的键值快取从 32 位元压缩至 3 位元，精确度零损失前提下缩小 6 倍记忆体占用，带来 8 倍注意力运算加速，导入旧世代 DRAM 整合技术延长零组件生命周期。
Google前首席科学家创业5周，估值目标冲500亿美元
动察 Beating AI 快讯，Google 前首席科学家 Jeff Dean 离开 Google 后创办的 Discovery Loop，又开始谈新一轮融资。Business Insider 援引知情人士称，公司这次寻求约 500 亿美元估值。就在几周前，它还在按约 100 亿美元估值洽谈 10 亿美元融资。最新交易尚未敲定，公司也没有确认。 Discovery Loop 8 月初才成立。四位创始人都来自 Google，除了 Dean，还有 Sanjay Ghemawat、Quoc Le 和 Oriol Vinyals。它想用 AI 自动完成「提出实验、运行、看结果、继续迭代」整套流程，一次并行跑数千个实验。第一步先拿机器学习研究自己试验，之后再扩到药物、芯片等科学和工程问题。 目前官网主要还在讲技术路线和招聘，尚未展示正式产品。Google 母公司 Alphabet 同时是公司的创始投资方和云合作伙伴，Radical Ventures、Khosla Ventures 等也参与投资。公司成立一个多月，公开产品还没出来，估值目标已经从 100 亿美元跳到 500 亿美元，投资人现在押的主要还是这支创始团队。