編按：在AI晶片競賽中，Google試圖以TPU挑戰既有格局，卻高度依賴台積電先進封裝產能。CoWoS擴產速度跟不上需求，使量產時程延後至2027年，也讓台積電成為決定AI晶片版圖的核心變數。
Google自研AI晶片TPU，在2026年的產能目標面臨挑戰，其核心障礙並非晶片設計本身，而是卡關在AI晶片供應鏈中極度稀缺的環節。這個稀缺環節，就是台積電的CoWoS先進封裝產能，處於明顯供不應求。
換句話說，在CoWoS產能有限下，Google必須等待台積電擴產，才能將TPU從主要供內部使用的戰略資源，轉變為能大規模外銷、賺取巨額利潤的商品。而這段等待期，對Google鞏固其在AI晶片市場的地位，是至關重要的。
事實上，儘管市場曾對Google TPU寄予厚望，樂觀預期2026年產量能突破400萬片，但由於CoWoS技術作為整合AI晶片與高頻寬記憶體的關鍵，其供應呈現供不應求的局面。
因此，在台積電CoWoS產能瓶頸的制約下，Google TPU在2026年的實際產量，預期將難以達到400萬片，市場普遍預測將落於310～320萬片，低於原本的目標。
台積電產能吃緊，牽動Google AI晶片時程
這項挑戰的根源，在於台積電的先進封裝擴產速度，無法匹配全球AI爆發的需求。現有廠區的產能早已滿載，而新擴建的產能，如AP7廠二期，最快也要等到2026年底才能投入生產，且部分新增產能已被其他全球重量級客戶優先預訂，對於Google TPU的擴產，造成實質的排擠效應。
因此，Google要實現大規模量產，並進軍AI晶片外銷市場的戰略時程，恐將延後至2027年。也就是說，隨著台積電的CoWoS產能最終擴大，TPU產量有機會在2027年衝上500～600萬片，屆時才是Google AI晶片正式從內部使用轉向大規模外銷、創造可觀營收的關鍵轉捩點。
由此可知，在全球AI軍備競賽中，對台積電獨家先進技術的依賴與資源爭奪，是決定各大科技巨頭市場份額的關鍵。從另一個層面來看，Google TPU產能挑戰與台積電CoWoS瓶頸的問題，其實不僅是看某家公司能不能按表定時間量產晶片，凸顯一個更深層次、關於AI基礎建設供應鏈瓶頸的問題。
對Google而言，TPU擴產若成功，不只是減少對其他AI GPU或晶片供應商的依賴、節省成本，也可能讓它跨入AI晶片供應商的定位，即對外銷售、自建AI伺服器設施；此若成真，將對AI基礎設施產業帶來顛覆性改變。
先進封裝擴張，讓台積電站上AI供應鏈中樞
與此同時，對台積電來說，這讓它在AI時代扮演的角色更加關鍵，不只是晶圓代工，而是整個封裝，加上組裝生態系統的核心；若封裝產能順利擴充，它不只是滿足傳統客戶（GPU、大廠SoC等），也可以成為AI ASIC／加速器供應鏈中的支柱，這對於台積電，乃至整個台灣半導體供應鏈而言，皆是利多效應。
但，也有一些需要留意的地方：當AI發展速度過快、需求爆炸，又仰賴少數供應鏈龍頭的封裝能力，供應鏈的彈性與容量瓶頸，恐成為真正制約整個AI基礎設施普及的關鍵。
整體而言，Google欲依賴TPU打破傳統GPU／AI晶片供應格局、加速AI基礎建設標準化的野心，並無改變。只不過，目前Google TPU產能最大的挑戰，並非來自晶片設計或良率問題，也不是需求，而是封裝供應鏈是否及時供應，這代表未來AI硬體供應鏈的瓶頸，恐比軟體或演算法更難突破，也更容易被忽略；就如同此次Google TPU自用轉外銷的關鍵，台積電先進封裝產能竟成為最大變數。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為台經院產經資料庫總監、APIAA院士）
