Google 與 MediaTek 合作開發下一代 AI 晶片，逐步遠離 Broadcom

Google 正在其 AI 硬體生態系統中做出戰略性調整，改變其專用 AI 加速器的設計合作伙伴關係。這家科技巨頭希望在競爭激烈的 AI 市場中加強自身地位，同時可能降低成本並獲得對晶片架構的更多控制權。

MediaTek 將取代 Broadcom 成為 Google 第七代 TPU 的合作伙伴

據報道，Google 計劃與臺灣晶片設計公司 MediaTek 合作開發其第七代張量處理單元（TPU）。這標誌著 Google 與長期合作伙伴 Broadcom 關係的重大轉變，後者一直是該公司 AI 加速器晶片的獨家設計合作伙伴。新的 TPU 預計將於明年投入生產，這可能會使 Google 在快速發展的 AI 硬體領域獲得競爭優勢。雖然這一變化代表了重大的戰略轉變，但訊息來源表示，Google 並不會完全切斷與 Broadcom 的聯絡，並可能在過渡期間保持一定程度的合作。

成本效益驅動合作伙伴關係變化

Google 做出這一決定的主要動機似乎是財務考量。MediaTek 與全球最大晶片代工廠臺灣積體電路製造公司（TSMC）的緊密關係，使其能夠比 Broadcom 獲得更有利的製造成本。根據研究公司 Omdia 的資料，這可能為 Google 帶來顯著的成本節約，該公司去年在 TPU 上的支出據報道在 60 億至 90 億美元之間。即使每個晶片成本的微小降低也可能節省數十億美元，使 Google 能夠將資源分配到 AI 開發工作的其他方面。

合作伙伴變更的主要原因：

• MediaTek 與 TSMC 的緊密關係
• 與 Broadcom 相比更低的製造成本
• 可能獲得更多設計控制權
• 減少對第三方晶片供應商的依賴

戰略性擺脫對 Nvidia 的依賴

Google 開發定製 TPU 是其減少對 Nvidia GPU 依賴的更廣泛戰略的一部分，後者在 AI 晶片市場佔據主導地位。雖然 OpenAI 和 Meta Platforms 等競爭對手仍然嚴重依賴 Nvidia 的硬體來訓練和執行他們的 AI 模型，但 Google 已經建立了一個更加自給自足的 AI 硬體生態系統。這種方法在供應受限時已經證明了其優勢。例如，OpenAI 執行長 Sam Altman 最近透露，他的公司已經耗盡了 Nvidia GPU 的供應，迫使他們分階段釋出新的 GPT-4.5 模型。Google 對專有 AI 加速器的投資有助於使其免受類似供應鏈脆弱性的影響。

增強設計控制和效率

透過與 MediaTek 合作，Google 可能會對其 TPU 晶片的架構獲得更多影響力。這可能允許更定製化的設計，更好地適應 Google 特定的 AI 工作負載，從而可能提高效能和能源效率。TPU 是 Google 內部 AI 運營的關鍵基礎設施，也提供給 Google Cloud 客戶使用，因此任何效能改進都將直接有益於 Google 的服務和其雲業務收入。

區分 Google 的晶片系列

值得注意的是，這些張量處理單元與 Google Pixel 智慧手機中使用的 Tensor Gx 應用處理器是不同的。雖然兩者都帶有 Tensor 品牌，但它們服務於不同的目的。TPU 是部署在資料中心的專用 AI 加速器，用於機器學習任務，而 Tensor Gx 晶片是為消費者硬體中的裝置上計算而設計的移動處理器。這一區別突顯了 Google 在其產品生態系統中多方面的晶片開發方法。

AI 基礎設施的競爭優勢

Google 在晶片合作伙伴關係上的戰略轉變反映了專用 AI 硬體在科技行業日益增長的重要性。隨著各公司爭相開發和部署越來越複雜的 AI 模型，對底層硬體的控制成為關鍵的競爭優勢。透過多樣化其晶片設計合作伙伴關係並繼續投資於定製 AI 加速器，Google 正在為自己定位，以保持技術獨立性，同時可能降低在 AI 基礎設施支出中佔重要部分的成本。