Google 攜手邁威爾（Marvell）開發 AI 晶片　直逼輝達霸主地位

發佈時間：2026/04/24

自研晶片再升級　鎖定 AI 效能瓶頸

Alphabet 旗下 Google 正加速推進 AI 硬體布局，傳出與邁威爾（Marvell Technology）合作開發兩款新型 AI 晶片，目標在於提升運算效率，並挑戰輝達（Nvidia）在 AI 晶片市場的領先地位。

根據外媒報導，雙方正討論打造一款「記憶體處理單元（MPU）」，可與 Google 自家 Tensor Processing Unit（TPU）協同運作，以優化 AI 運算中的資料傳輸效率，解決大型模型運行的關鍵瓶頸。

Google 近期於「Google Cloud Next 2026」大會上，正式推出兩款新一代 AI 處理器，一是專為 AI 模型訓練設計的「TPU 8t」，二是聚焦推論與 AI 代理應用的「TPU 8i」。

公司表示，TPU 8t 可將前沿模型開發周期從數月縮短至數週，並提供約 2.8 倍的性價比提升；TPU 8i 則強化推理運算效率，適用於 AI 應用落地場景。

隨著 AI 需求爆發，Google 持續加碼自研晶片，降低對輝達 GPU 的依賴。目前 TPU 已成為 Google 雲端業務成長的重要動能，並開始對外提供算力服務，包括與 Meta 簽訂多年期 TPU 租用協議、與 Anthropic 合作提供大規模算力。

此外，也有消息指出 TPU 將支援 OpenAI，顯示 Google 正從自用晶片邁向「對外銷售算力」的商業模式。

不僅是 Google，其他科技巨擘也加速布局 AI 晶片，像是亞馬遜（Amazon）推出 Trainium 晶片並擴大合作，微軟則開發自有 AI 處理器，Meta 也打造出 MTIA 系列晶片。

這些雲端服務商同時也是輝達的重要客戶，如今轉向自行研發晶片，顯見市場競爭格局正出現結構性變化。

對於邁威爾而言，此次與 Google 的潛在合作，將進一步強化其在 AI 資料中心基礎設施的角色，特別是在客製化晶片與高速網路解決方案領域。

不過市場也關注其高度依賴少數大型雲端客戶（Hyperscalers）的風險，一旦訂單波動，營運能見度恐受影響。

整體來看，全球 AI 算力需求仍處於爆發初期，各大科技公司正競相搶占晶片資源。

業界指出，算力供給不足仍是主要限制因素，包含微軟在內的企業皆曾提及產能受限問題。

在需求遠大於供給的背景下，Google 與邁威爾的合作，不僅是技術升級，更代表 AI 基礎設施競賽已進入「自研晶片＋算力服務」的下一階段。

編輯整理：Celine