谷歌的张量处理器（TPU）因有报道称其获得外部采用而在整个人工智能领域成为头条新闻。然而，此事有一个角度可能会构成重大制约。
在当今的人工智能计算领域，人们对专用集成电路（ASIC）的兴趣巨大，主要是因为人们相信，在人工智能应用的下一个层级——即推理环节——像谷歌TPU这样的芯片将以更好的总体拥有成本（TCO）和性能能力占据主导地位。随着谷歌第七代“铁木”（Ironwood）TPU的推出，Meta和Anthropic等公司表现出将这类ASIC集成到其工作负载中的兴趣，关于TPU获得外部采用的叙事也获得了动力。然而，如果谷歌打算进入基础设施市场，供应链制约将构成重大挑战。
据《中国时报》报道，谷歌的TPU可能在芯片产量方面无法达到市场预期，这主要源于该公司难以从台积电（TSMC）等供应商处获得成功扩大生产所必需的高级封装供应。诸如CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）等技术是芯片制造商相对于前代产品大幅提升性能的一种方式。就TPUv7而言，谷歌采用了多芯片模块（MCM）设计，这使得该公司能够将多个芯片集成到一个统一的封装中。
TPUv7并非采用大型单片芯片，而是在硅中介层上集成了多个硅芯片，并采用微凸点阵列来连接这些小芯片。这最终实现了可扩展性，并专门针对矩阵乘法器和推理架构优化了内部设计。有趣的是，“铁木”还通过中介层布线，将网络物理层（PHY）和路由逻辑直接集成到封装中，最终实现了超低延迟的芯片到芯片（D2D）连接。高级封装是谷歌TPU技术栈不可或缺的一部分，这就是为什么该公司必须确保足够的产能来增加外部采用。
富邦研究预测，2026年谷歌TPU的出货量将低于主流分析公司的预测，主要是因为CoWoS的瓶颈过于显著，不容忽视。台积电现有的供应链已完全服务于苹果和英伟达（NVIDIA）的产品，这就是为什么即使在台积电投入巨资扩大产能之后，为其高级封装业务引入额外客户也是一个有问题的举措。由于在批量制造方面，谷歌将是供应链中相对较新的进入者，它无疑排在队列的末尾。
这当然并不意味着TPU不会被采用，而是行业内的瓶颈使得谷歌难以为广泛的客户提供其定制芯片。谷歌解决此问题的一种方式是利用英特尔（Intel）或安靠（Amkor）等公司进行高级封装，并且有传言称这家科技巨头已经在探索嵌入式多芯片互连桥接（EMIB-T）解决方案。在满足客户订单方面，人工智能供应链具有高度不可预测性，这就是为什么我们无法确定谷歌的下一步行动将是什么。
