Un'indagine di canale di Mizuho del giugno 2026 prevede spedizioni di TPU Google per circa 4,3 milioni di unità nel 2026, destinate a salire a oltre 35 milioni di unità entro il 2028 – un aumento di circa otto volte . Questa cifra è diventata un caso di controversia. Altre stime sono più conservative: Morgan Stanley proietta circa 5 milioni nel 2027 e 7 milioni nel 2028, mentre Wolfe Research vede circa 7 milioni all'anno entro la fine del 2028 . La cifra di 35 milioni di Mizuho è stata apertamente messa in dubbio dagli esperti del settore, che la definiscono 2,3 volte le previsioni totali del settore e "seriamente slegata dalla realtà della supply chain" . TrendForce stessa ha pubblicato una stima più misurata a gennaio 2026, prevedendo 5 milioni di unità nel 2027 e 7 milioni nel 2028 . La traiettoria effettiva sarà un indicatore critico della capacità di esecuzione di Google.
I dati di settore di TrendForce mostrano che le spedizioni di chip AI custom (ASIC) cresceranno del 44,6% su base annua nel 2026, quasi tre volte il tasso di crescita del 16,1% previsto per le GPU standard – la prima inversione dell'era dell'AI . Il mercato più ampio degli acceleratori AI custom è destinato a crescere di circa il 45% nel 2026 e si avvia verso un valore di 118 miliardi di dollari entro il 2033 . Questo cambiamento strutturale favorisce direttamente la strategia TPU di Google. Broadcom, partner storico di Google per la progettazione ASIC, dovrebbe conquistare circa il 60% del mercato degli acceleratori AI custom entro il 2027 .
Google sta riducendo la dipendenza da un unico fornitore. L'azienda avrebbe incaricato Intel di produrre più di 3 milioni di TPU nel 2028, secondo quanto riportato da The Information e citato da Reuters e TrendForce . Questa mossa segna una diversificazione strategica dalla sola dipendenza da TSMC e Broadcom per la produzione. Inoltre, Google ha avuto colloqui con Marvell Technology per chip AI co-progettati, intensificando la concorrenza nel mercato dei chip per inferenza . Questo aggiungerebbe Marvell come altro partner di progettazione accanto a Broadcom e MediaTek, creando potenzialmente una supply chain a quattro partner .
Al Cloud Next 2026 (24 aprile), Google ha annunciato ufficialmente TorchTPU, un layer software che permette ai carichi di lavoro PyTorch di funzionare nativamente sui TPU senza il ponte legacy PyTorch/XLA . Questa è una sfida diretta all'ecosistema CUDA di Nvidia – il principale fossato software che vincola gli sviluppatori all'hardware Nvidia. Google collabora con Meta (il custode di PyTorch) al progetto . L'obiettivo è abbassare i costi di cambio per gli sviluppatori e rompere il lock-in del modello di programmazione di Nvidia. Con PyTorch che comanda circa l'85% della ricerca nel deep learning, renderlo un cittadino di prima classe sui TPU potrebbe alterare fondamentalmente il panorama competitivo .
Non verificato. La specifica notizia di un "accordo da 35 miliardi di dollari che coinvolge Google, Broadcom e Anthropic finanziato da Apollo e Blackstone" non è emersa dai risultati di ricerca disponibili. Esistono prove per la garanzia da 3,2 miliardi di Google a TeraWulf e per il ruolo di Broadcom come partner di progettazione ASIC per i TPU di Google, ma la cifra di 35 miliardi non è stata trovata nelle fonti recuperate. Questo dettaglio va considerato come non confermato fino a quando non verrà individuata una fonte primaria affidabile.
Un'indagine di canale di Mizuho del giugno 2026 prevede spedizioni di TPU Google per circa 4,3 milioni di unità nel 2026, destinate a salire a oltre 35 milioni di unità entro il 2028 – un aumento di circa otto volte . Questa cifra è diventata un caso di controversia. Altre stime sono più conservative: Morgan Stanley proietta circa 5 milioni nel 2027 e 7 milioni nel 2028, mentre Wolfe Research vede circa 7 milioni all'anno entro la fine del 2028 . La cifra di 35 milioni di Mizuho è stata apertamente messa in dubbio dagli esperti del settore, che la definiscono 2,3 volte le previsioni totali del settore e "seriamente slegata dalla realtà della supply chain" . TrendForce stessa ha pubblicato una stima più misurata a gennaio 2026, prevedendo 5 milioni di unità nel 2027 e 7 milioni nel 2028 . La traiettoria effettiva sarà un indicatore critico della capacità di esecuzione di Google.
I dati di settore di TrendForce mostrano che le spedizioni di chip AI custom (ASIC) cresceranno del 44,6% su base annua nel 2026, quasi tre volte il tasso di crescita del 16,1% previsto per le GPU standard – la prima inversione dell'era dell'AI . Il mercato più ampio degli acceleratori AI custom è destinato a crescere di circa il 45% nel 2026 e si avvia verso un valore di 118 miliardi di dollari entro il 2033 . Questo cambiamento strutturale favorisce direttamente la strategia TPU di Google. Broadcom, partner storico di Google per la progettazione ASIC, dovrebbe conquistare circa il 60% del mercato degli acceleratori AI custom entro il 2027 .
Google sta riducendo la dipendenza da un unico fornitore. L'azienda avrebbe incaricato Intel di produrre più di 3 milioni di TPU nel 2028, secondo quanto riportato da The Information e citato da Reuters e TrendForce . Questa mossa segna una diversificazione strategica dalla sola dipendenza da TSMC e Broadcom per la produzione. Inoltre, Google ha avuto colloqui con Marvell Technology per chip AI co-progettati, intensificando la concorrenza nel mercato dei chip per inferenza . Questo aggiungerebbe Marvell come altro partner di progettazione accanto a Broadcom e MediaTek, creando potenzialmente una supply chain a quattro partner .
Al Cloud Next 2026 (24 aprile), Google ha annunciato ufficialmente TorchTPU, un layer software che permette ai carichi di lavoro PyTorch di funzionare nativamente sui TPU senza il ponte legacy PyTorch/XLA . Questa è una sfida diretta all'ecosistema CUDA di Nvidia – il principale fossato software che vincola gli sviluppatori all'hardware Nvidia. Google collabora con Meta (il custode di PyTorch) al progetto . L'obiettivo è abbassare i costi di cambio per gli sviluppatori e rompere il lock-in del modello di programmazione di Nvidia. Con PyTorch che comanda circa l'85% della ricerca nel deep learning, renderlo un cittadino di prima classe sui TPU potrebbe alterare fondamentalmente il panorama competitivo .
Non verificato. La specifica notizia di un "accordo da 35 miliardi di dollari che coinvolge Google, Broadcom e Anthropic finanziato da Apollo e Blackstone" non è emersa dai risultati di ricerca disponibili. Esistono prove per la garanzia da 3,2 miliardi di Google a TeraWulf e per il ruolo di Broadcom come partner di progettazione ASIC per i TPU di Google, ma la cifra di 35 miliardi non è stata trovata nelle fonti recuperate. Questo dettaglio va considerato come non confermato fino a quando non verrà individuata una fonte primaria affidabile.