Google TPU出貨占比78%！2026八大CSP砸7100億美元AI軍備賽

Q: 為什麼八大CSP 2026年AI資本支出能單年突破7100億美元？

這一大規模投資主要受三大因素驅動：一是生成式AI應用的爆紅帶來推理需求急增；二是AI模型規模持續擴大，訓練需求計算量每两年翻倍；三是CSP為維持市場份額，必須提前佈局算力基礎設施。TrendForce指出，2026年支出較2024年成長超過100%，顯示AI競爭已進入白熱化階段。

Q: Google TPU真的能完全取代GPU嗎？

Google是唯一接近完全替代的CSP，但這建立在內部有TensorFlow生態系、Gemini等自研模型、Google Cloud Platform服務出口等特有条件之上。對於缺乏完整生態的中小CSP，TPU不易複製。TPU同樣面臨半導體供應鏈風險，因此難以在業界全面推廣，但為特定垂直整合企業提供可行路徑。

Q: 中系CSP的自主晶片能否突破美國技術封鎖？

短期內（2026-2027）將持續處於追趕gap狀態：本土AI晶片在峰值性能、軟體栈成熟度、開發生態上與NVIDIA有2-3世代落差。然而，中系CSP的優勢在於vast user base和應用場景，提供了差異化優化的空間。長期來看（2028+），若能在Chiplet設計、先進封装等領域取得突破，有機會縮小差距，但完全替代NVIDIA仍需十年以上時間。

Google TPU出貨是這篇文章討論的核心

2026年雲端巨頭AI軍備賽：八大CSP砸7100億美元，Google TPU引領ASIC革命

資料中心內排列整齊的伺服器機架， AI時代運算 infrastructure 的核心組成部分。數據顯示，2026年全球八大雲端服務供應商將在AI相關資本支出突破7100億美元。

💡 核心結論

2026年全球八大CSP AI伺服器總資本支出將突破7,100億美元，年增率達61%，創歷史新高
Google憑藉自研TPU v8平台，ASIC出貨占比達78%，成為唯一ASIC機種超越GPU的業者
ASIC vs GPU 戰局明朗化：Google全面轉向ASIC，Amazon維持GPU主導，其餘廠商多頭押注
中系CSP加速本土晶片替代，阿里巴巴、百度、騰訊分別投入平頭哥、昆侖、自研ASIC方案

📊 關鍵數據 (2026-2027預測)

CSP業者	2026年資本支出	年增率	AI伺服器架構
Google (Alphabet)	1,783億美元	95%	TPU占比78% (ASIC主導)
Meta	1,245億美元	77%	GPU占比80%，自研MTIA
Amazon	未明確揭露	–	GPU占比60%，Trainium 3陸續導入
Microsoft	未明確揭露	–	NVIDIA整櫃 + Maia 200推理晶片
Oracle	未明確揭露	–	GPU整櫃方案 (Stargate專案)
Tencent	估算中	–	GPU + 本土ASIC分散風險
Alibaba	估算中	–	平頭哥自研晶片 + 千問模型
Baidu	估算中	–	昆侖新方案 + 天池超節點集群

Google TPU v8革命：ASIC如何改寫AI伺服器遊戲規則

觀察TrendForce最新研究，Google在AI加速器領域的佈局已從 early adopter 轉變為 industry disruptor。2026年Google AI伺服器中TPU ASIC出貨比例飆升至近78%，正式超越GPU機種，成為全球八大CSP中唯一achievement此里程碑的業者。這一轉變並非偶然，而是源於Google十餘年的ASIC累積優勢。

專家見解

Google的ASIC成功關鍵在於其vertical integration能力。從TPU v1到v8，Google累積了超過七代的晶片設計經驗，同時掌控TensorFlow生態系、Google Cloud Platform服務層，形成軟硬體緊密耦合的護城河。TrendForce指出，2026年Google母公司Alphabet資本支出達1,783億美元，年增高達95%，明顯高於其他CSP，這筆資金將主要投向ASIC基礎設施與配套資料中心。

TPU v8平台的技術突破在於支援更高密度的AI工作負載，特別是针对Gemini多模態模型的優化。這不僅降低了Google內部AI服務的單位運算成本，更成為Google Cloud Platform對外提供AI服務的核心差異化賣點。

數據佐證

根據TrendForce追蹤，Google是各CSP中唯一ASIC機種出貨比例高於GPU的業者，這反映其自研晶片策略已達臨界點。相較之下，其他CSP即使推出自研ASIC（如Amazon Trainium、Microsoft Maia），仍需依賴GPU作為主力，軟硬體生態成熟度差距明顯。

Amazon GPU堡壘：GB300與Trainium 3的雙線戰略

Amazon在AI加速器策略上展現了更為mixed approach。數據顯示，2026年GPU機種在Amazon AI伺服器占比仍將維持近60%的高比例，顯示其對NVIDIA生態的高度依賴。然而，Amazon並未停止自研ASIC Trainium的推進，第三代的Trainium 3預計於第二季開始接續Trainium 2/2.5放量。

Amazon近期上調NVIDIA GB300、V200整櫃系統採購規模，這一行動反映了兩點戰略考量：第一是確保AI訓練與推理服務擴張時算力供應無虞；第二是抢占更高功耗與密度的GPU平台技術制高點。GB300作為NVIDIA最新Blackwell架構的企業級方案，將成為2026年雲端AI訓練的主力平台。

專家見解

Amazon的雙線策略本質上是 risk mitigation。過度依賴單一供應商（NVIDIA）在供應鏈風險與成本談判上處於劣勢，自研Trainium可提升議價能力並針對AWS特定工作負載優化。然而，Trainium的實際成效高度依賴軟體生態成熟度與產品驗證進度。根據供應鏈評估，Trainium 3的系統端出貨動能可能要到下半年才顯著，顯示ASIC架的軟硬體整合挑戰。

Amazon的AI伺服器佈局呈現”GPU為基石，ASIC為差異化”的特點，這與Google的全面ASIC轉向形成鮮明對比。在雲端AI服務競爭趨烈的背景下，Amazon的策略更為穩健，但也面臨自研晶片商業化進度落後的潛在風險。

Meta的算力焦慮：自研MTIA能否突破80% GPU依賴？

Meta的2026年資本支出預計突破了1,245億美元，年增77%，顯示其對AI算力的迫切需求。然而，與Google和Amazon相比，Meta的AI伺服器架構更為單一：GPU機種占比高達80%，主要依賴NVIDIA與AMD方案。這一現狀推動Meta积极推进自研ASIC MTIA（Meta Training and Inference Accelerator）以降低單位算力成本並分散供應商依賴。

MTIA的開發目標鎖定在高效能推理與訓練場景，但據供應鏈評估，该项目面臨顯著挑戰：軟硬體系統調教耗時、生態系統建立困難、相容性驗證複雜。這些因素可能导致MTIA的實際出貨規模不如預期，Meta在短期內仍需維持GPU主導地位。

專家見解

Meta的困境在於其AI RESEARCH導向的文化與工程化部署之间的gap。Meta AI在模型創新（如LLaMA）上領先，但將這些模型部署到massive scale的生產環境時，卻遭遇硬體優化不足的問題。MTIA的delay反映了Meta在晶片設計領域的經驗不足，這與Google長期耕耘ASIC的累積優勢形成對比。Meta可能需要考慮與外部晶片設計公司合作，而非完全自建團隊。

Meta的策略顯示出 calculates risk：即使MTIA進度落後，短期內GPU供應充足，不會立即影響AI服務部署；長期來看，若能突破技術瓶頸，將大幅提升Meta曉雅體系的成本效益，這對其庞大的用戶規模至關重要。

中系CSP的自主之路：本土晶片與國際布局的平衡術

面對美國出口管制與地緣政治不確定性，中國系CSP（騰訊、阿里巴巴、百度）展現出明確的晶片自主化趨勢，但策略各有不同。TrendForce估算，字節跳動（ByteDance）2026年資本支出一半以上將採購AI晶片相關，其中NVIDIA H200仍是主力方案，但同時扩大導入本土AI晶片（如寒武紀Cambricon）。

阿里巴巴透過旗下平頭哥（T-Head）與阿里雲，積極開發自研ASIC晶片，並圍繞千問（通義）LLM構建完整生態系統。百度則計劃於2026年後陸續導入昆侖新方案，鎖定大規模AI訓練與推理應用，並嘗試發展天池系列超節點伺服器集群，單cluster可連結數百顆AI晶片。

騰訊的策略更為複雜：既外購NVIDIA GPU支援雲端與生成式AI需求，又與本土業者合作發展ASIC自主方案，聚焦網通應用、資料中心基礎架構與線上AI應用服務等場景，以分散算力來源並提升系統整合彈性。

專家見解

中系CSP的晶片自主化是一場與時間的賽跑。美國出口管制的不確定性使這些廠商必須建立備援方案，但本土AI晶片在成熟度、軟體生態、性能功耗比上與NVIDIA仍有差距。TrendForce指出，中系CSP的策略是” mixed sourcing “：在能取得NVIDIA晶片時維持競爭力，同時加速本土替代方案成熟。這種策略雖能在短期降低風險，但長期可能導致技術碎片化與成本上升。

百度的天池超節點設計特別值得關注：通過數百顆AI晶片的極致規模化整合，試圖彌補單芯片性能差距。若成功，將為中系CSP提供一條集體突破技術封鎖的蹊徑。

ASIC vs GPU 2026終局戰：技術路線決定雲端壟斷權

綜合八大CSP的AI伺服器策略，2026年將成為ASIC與GPU路線之爭的關鍵分水嶺。Google的78% ASIC出貨占比證明自研晶片在massive scale場景下的經濟性；Amazon維持60% GPU占比顯示完全替代GPU的難度；Meta的80% GPU依賴揭示創新領導者與工程化部署之間的鸿沟。

專傢見解

2026年的終局戰指向三個明確趨勢：第一，自研ASIC成為CSP建立競爭壁壘的必經之路，但只有具备足够 scale 和技術儲備的廠商（如Google）能實現全面轉型；第二，GPU將長期作為”安全網”存在，IBM、AMD、NVIDIA将持续供應通用加速方案；第三，中系CSP的混合策略將塑造出新的全球AI基礎設施格局，可能形成”美國主導ASIC+GPU，中國主導混合架構”的兩級市場。

技術路線的選擇的本质是成本控制與供應鏈安全之间的權衡。2026年之後，我們可能觀察到更細緻的策略分化：部分CSP全面擁抱ASIC，部分維持GPU主導，部分則採取混合策略。這將決定未來十年的雲端AI市場集中度。

FAQ 常見問題

為什麼八大CSP2026年AI資本支出能單年突破7100億美元？

這一大規模投資主要受三大因素驅動：一是生成式AI應用（如ChatGPT、Gemini、Claude）的爆紅帶來推理需求急增；二是AI模型規模持續擴大，訓練需求計算量每两年翻倍；三是CSP為維持市場份額，必須提前佈局算力基礎設施以鎖定企業客戶。TrendForce指出，2026年支出較2024年成長超過100%，顯示AI競爭已進入白熱化階段。

Google TPU真的能完全取代GPU嗎？

目前看來Google是唯一接近完全替代的CSP，但這建立在幾個特有条件之下：Google內部有TensorFlow生態系作為軟體層，有Gemini等自研模型作為終端需求，有Google Cloud Platform作為服務出口。對於缺乏完整生態的中小CSP或新進入者，TPU不易複製。再者，TPU同樣使用台積電先進製程，面臨與GPU相同的半導體供應鏈風險。因此，TPU模式難以在業界全面推廣，但為特定垂直整合企業提供可行路徑。

中系CSP的自主晶片能否突破美國技術封鎖？

短期內（2026-2027）將持續處於”追趕gap”狀態：本土AI晶片在峰值性能、軟體栈成熟度、開發生態上與NVIDIA有2-3世代落差。然而，中系CSP的優勢在於vast user base和應用場景，這提供了差異化優化的空間。百度天池超節點、阿里巴巴千問生態等，都是利用應用層反哺底層晶片的嘗試。長期來看（2028+），若能在Chiplet設計、先進封装等領域取得突破，有機會縮小差距，但完全替代NVIDIA仍需十年以上時間。