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# - 报告总结了Google Cloud Next’26大会对亚太科技供应链的影响。核心观点包括：1) 联发科成为Google TPU v8t的设计伙伴，但因其专

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## 正文

- 报告总结了Google Cloud Next’26大会对亚太科技供应链的影响。核心观点包括：1) 联发科成为Google TPU v8t的设计伙伴，但因其专注于训练芯片，潜在市场规模(TAM)可能小于预期；2) Google自研的Axion ARM CPU将驱动TPU集群，为台积电等供应链带来新增量；3) Google同时宣布大规模NVIDIA Rubin GPU集群，表明ASIC与GPU需求并非零和游戏；4) 台湾服务器ODM、液冷、基板/PCB等供应链环节将受益于TPU的放量与规格升级。

本报告聚焦于Google Cloud Next’26大会发布的硬件进展，重点分析了其对亚太地区科技硬件供应链的深远影响。核心结论是：Google在AI基础设施上采取“双轨制”，同时推进自研TPU（张量处理单元）和采购NVIDIA GPU，这将为从芯片设计、制造到服务器组装、散热、PCB（印刷电路板）的整条供应链带来结构性增长机会。其中，联发科获得TPU设计订单标志着其技术能力获得认可，但市场空间可能有限；而Google转向自研ARM CPU（Axion）则可能重塑数据中心CPU格局，为相关代工和封装厂商创造新的市场。

报告从多个维度拆解了Google新发布硬件对供应链的具体影响：

Google发布了第八代TPU，包括专注于训练的和专注于推理的。值得注意的是，推理芯片v8i在规格上更为强大。
：联发科是v8t的设计合作伙伴，而市场此前普遍预期其参与推理芯片设计。由于训练芯片的需求方仅限于少数顶级AI实验室（如Google DeepMind），其潜在市场规模（TAM）小于推理芯片。因此，这对联发科的长期TAM预期构成轻微负面影响，但正面意义在于其设计能力获得了谷歌的认可。
报告澄清了市场传言，确认v8t由联发科设计，而非市场猜测的均由博通设计。

Google宣布其TPU v8集群将主要由自研的基于ARM架构的驱动，替代此前依赖的x86 CPU。
这预计将从2026年底开始显著提升Axion的出货量，为 带来利好。这标志着ARM架构CPU在AI数据中心的市场份额将大幅提升，与NVIDIA的Grace/Vera和AWS的Graviton共同成长。

Google同时公布了基于NVIDIA下一代的大规模集群计划（A5x实例），单个站点可部署高达8万颗GPU。
这明确驳斥了“ASIC（如TPU）将完全取代GPU”的市场担忧，表明在爆炸式增长的算力需求下，ASIC和GPU的部署是互补而非替代关系。这为的持续需求提供了额外支撑。

随着TPU出货量在未来几年大幅增长，服务器ODM（原始设计制造商）将受益。虽然美系ODM（如）仍占主导，但有望在下一代系统中获得更多份额。也正在与Google接触未来的系统机架项目。

TPU v8系列采用了液冷设计，将成为新的冷板模块供应商。在竞争格局中，预计保持领先，AVC将成为第二大供应商。

：TPU v8的基板尺寸近乎翻倍，层数增加30-50%，对高端ABF基板产能消耗更大。被预期为主要基板供应商（在v8i/v8t中份额超70%），谷歌将成为其第二大客户。
：覆铜板（CCL）材料升级至M8等级，利好高端供应商如（份额预计从65%提升至75%以上）。
：TPU v8的放量已导致PCB供应紧张。除了既有供应商（）扩产，更多PCB厂商被引入供应链以缓解紧张并为下一代技术做准备。

本报告是一份行业供应链分析，并未对具体上市公司给出明确的估值、目标价或投资评级（如“增持”、“减持”）。报告的核心价值在于梳理了由Google AI基础设施投资驱动的、清晰且多层次的投资逻辑链条。投资者可依据此分析框架，结合各公司的基本面与估值水平，自行判断相关供应链公司的投资机会。报告隐含的看好的方向包括：AI芯片制造与先进封装（台积电）、高端基板（欣兴）、高端CCL（台光电）、服务器组装（鸿海、英业达）以及液冷（AVC等）环节。

：AI模型训练与推理的需求增速可能放缓，或出现新的技术架构，影响TPU/GPU的长期采购计划。
：报告提及的供应商份额基于当前调研，未来可能因技术、成本或供应链多元化策略而发生变动。
：部分供应链环节（如设计服务、部分组件）可能面临激烈的价格竞争，侵蚀盈利能力。
：新芯片（如Axion CPU）和系统（TPU v8集群）的爬坡量产可能晚于预期或出现技术问题。
：全球科技供应链的格局可能受到贸易政策、技术管制等地缘政治因素的影响。

## 总体总结

主题正文
1. - 报告总结了Google Cloud Next’26大会对亚太科技供应链的影响。
2. 核心观点包括：1) 联发科成为Google TPU v8t的设计伙伴，但因其专注于训练芯片，潜在市场规模(TAM)可能小于预期；
3. 本报告聚焦于Google Cloud Next’26大会发布的硬件进展，重点分析了其对亚太地区科技硬件供应链的深远影响。
4. 核心结论是：Google在AI基础设施上采取“双轨制”，同时推进自研TPU（张量处理单元）和采购NVIDIA GPU，这将为从芯片设计、制造到服务器组装、散热、PCB（印刷电路板）的整条供应链带来结构性增长机会。
5. 这明确驳斥了“ASIC（如TPU）将完全取代GPU”的市场担忧，表明在爆炸式增长的算力需求下，ASIC和GPU的部署是互补而非替代关系。
6. ：覆铜板（CCL）材料升级至M8等级，利好高端供应商如（份额预计从65%提升至75%以上）。
7. 报告的核心价值在于梳理了由Google AI基础设施投资驱动的、清晰且多层次的投资逻辑链条。
8. 投资者可依据此分析框架，结合各公司的基本面与估值水平，自行判断相关供应链公司的投资机会。