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• ：Google TPU 8t/8i显示AI accelerator正从通用算力走向训练、推理和agentic workload的架构分工，台积电则继续强化先进制程与先进封装路线。 • ：TPU 8t可训练13.4万颗XPU并扩展至100万颗，支持FP4；TPU 8i SRAM为Ironwood的3倍，性能/美元较上一代提升80%。 • ：Broadcom与Google TPU合作、Marvell在Axion CPU/小型推理芯片中的角色、OCS网络拓扑，以及台积电2028至2029年N2U/A12/A13与SoW进展。
Citi认为，Google Cloud Next’26最受投资者关注的是两款新TPU：TPU V8t用于大规模训练，TPU V8i用于推理。TPU 8t强调极限scale，适合大规模compute-intensive训练任务，支持FP4计算，在相同compute下可提升速度；TPU 8i则强调更高memory bandwidth和更大SRAM，适合低延迟推理和agentic workload。Citi认为，未来推理芯片会出现更多memory architecture定制，尤其针对agentic AI的低延迟、高吞吐和成本效率需求。 供应链层面，Citi认为Broadcom仍是TPU 8t和8i的主要silicon partner，原因是推理accelerator架构复杂度上升，且Broadcom此前已与Google签署多年LTA。虽然市场有报道称Google未来可能与Marvell合作开发更小型推理芯片，但Citi认为Marvell目前更明确的角色仍是Arm-based Axion CPU。网络方面，TPU 8t沿用3D Torus，TPU 8i采用Boardfly topology，通过OCS连接形成pod，单pod包括1152颗芯片。 台积电路线图方面，Citi提到A13、A12、N2U、advanced packaging、汽车/机器人和specialty nodes。N2U计划2028年量产，可在相同功耗下提升3%至5%性能，或在相同性能下降低8%至10%功耗；A12/A13计划2029年量产。先进封装方面，CoWoS将在2028年扩展至14倍reticle size，SoW在2029年支持超过40倍CoWoS等效reticle size。台积电路线图当前没有纳入High-NA EUV，Citi认为这对AMAT、LRCX等patterning公司偏正面。
总体总结
主题正文
- • ：Google TPU 8t/8i显示AI accelerator正从通用算力走向训练、推理和agentic workload的架构分工，台积电则继续强化先进制程与先进封装路线。
- • ：Broadcom与Google TPU合作、Marvell在Axion CPU/小型推理芯片中的角色、OCS网络拓扑，以及台积电2028至2029年N2U/A12/A13与SoW进展。
- Citi认为，Google Cloud Next’26最受投资者关注的是两款新TPU：TPU V8t用于大规模训练，TPU V8i用于推理。
- 供应链层面，Citi认为Broadcom仍是TPU 8t和8i的主要silicon partner，原因是推理accelerator架构复杂度上升，且Broadcom此前已与Google签署多年LTA。
- 网络方面，TPU 8t沿用3D Torus，TPU 8i采用Boardfly topology，通过OCS连接形成pod，单pod包括1152颗芯片。
- 台积电路线图方面，Citi提到A13、A12、N2U、advanced packaging、汽车/机器人和specialty nodes。
- N2U计划2028年量产，可在相同功耗下提升3%至5%性能，或在相同性能下降低8%至10%功耗；
- 先进封装方面，CoWoS将在2028年扩展至14倍reticle size，SoW在2029年支持超过40倍CoWoS等效reticle size。