外界報導的這筆 Google 交易,並非試探性的初步接觸,而是一筆預計在 2028 年交付、超過 300 萬顆 TPU 的確定性量產訂單。這筆訂單的重要性,不僅在於其規模,更在於它所代表的技術驗證意義。Google 在下單前,花了數月時間測試英特爾的先進封裝技術,這意味著英特爾是通過了嚴格的技術審查,而非僅僅是象徵性的合作 。摩根士丹利(Morgan Stanley)預估,Google 在 2027 與 2028 年間,總計將生產超過 600 萬顆 TPU,這暗示著英特爾與 Google 的代工關係,未來規模極有可能遠超出這初步的 2028 年訂單額度
。
根據報導,這項合作的主要驅動力,在於台積電已無法完全滿足市場對先進產能日益飆升的需求。Google 決定將英特爾正式納為第二供應來源,無疑是向業界釋放了一個訊號:整個產業高度依賴單一主導供應商的局面,已不再可行 。
相較之下,Nvidia 對英特爾的態度則更為謹慎。報導指出,Nvidia 正在為其預計於 2028 年推出的「Feynman」GPU 架構,測試英特爾的 18A 製程節點和 EMIB 封裝技術;但這些報導將此行動定位為「評估」與「早期試驗」,而非已確認的生產採購訂單 。
根據《電子時報》(DigiTimes)等媒體先前的報導脈絡,即便 Nvidia 最終正式展開合作,也可能只會將最多約 25% 的 Feynman 晶圓內容 —— 特別是 I/O 晶粒(I/O die)—— 分配給英特爾的 18A 或未來的 14A 節點,最核心的 GPU 運算晶粒(compute die)仍將留在台積電 。這樣的部分勝利,對英特爾而言依然意義重大。這將是英特爾首次直接參與一線 AI GPU 供應商的製造流程,雖然初期是從風險較低的元件切入,而非旗艦級的運算晶粒,但仍是破冰之舉
。
2026 年 6 月 8 日上午,隨著 Google 和 Nvidia 的報導發酵,英特爾股價一度飆升 9% 到 12%。這波漲勢反映出,投資人對英特爾晶圓代工策略的樂觀情緒重燃,認為它正在吸引具名、高量的 AI 客戶,從純粹的轉型敘事,逐步邁向實際的訂單流 。
除了 TPU 代工訂單外,英特爾與 Google 的關係也深深紮根於 CPU 基礎架構。2026 年 4 月,兩家公司宣布了一項多年合作計畫,Google Cloud 將持續在其基礎架構中部署英特爾 Xeon 處理器,用於包括 AI 推論(inference)在內的各項工作負載。Google Cloud 的 C4 與 N4 執行個體,已在運行英特爾最新的 Xeon 6 處理器 。
這項合作也涉及共同開發客製化的基礎架構處理器(IPU),以加速網路、儲存和資料中心的管理任務。這個以 CPU 為核心的合作關係,凸顯了英特爾的策略並非完全仰賴晶圓代工;即便在 GPU 主導話題的當下,英特爾仍將 Xeon 系列定位為 AI 基礎架構的核心組件 。
自 2025 年 3 月接任英特爾執行長以來,陳立武(Lip-Bu Tan)便積極地重新聚焦公司方向。他大幅縮減管理層級、出售非核心資產,並從 Nvidia 和軟銀(SoftBank)獲得了數十億美元的投資。一筆原定 89 億美元的美國政府補助款,也被轉換為聯邦政府的股權 。
在晶圓代工方面,陳立武表示,英特爾的 18A 製程節點已進入量產階段,用以支援「Panther Lake」平台的產能拉升(ramp),良率正以每月約 7% 的速度改善,並優於公司內部的年度目標。下一代的 14A 節點也正持續推進,已與客戶展開合作、提供設計套件,並朝 2028 年風險性試產(risk production)、2029 年量產的目標邁進 。
陳立武也刻意提出一個論點:AI 的下一階段發展,將會把需求重新導回 CPU。他指出,2025 年下半年的推論工作量已超越了訓練工作量,而新興的「代理式 AI」(Agentic AI)系統,其對 CPU 的依賴程度,遠高於傳統的 AI 訓練環境。在他的論述框架中,CPU 將成為整個 AI 堆疊的協調層與關鍵控制平面,而不只是一個遺留的舊組件 。
英特爾的轉型是一條漫漫長路,過程中也承認有供應限制和製造瓶頸。然而,一筆確定的超大規模客戶 TPU 訂單、日益擴大的 Xeon AI 基礎架構合作,加上執行長有紀律的策略論述,皆顯示這家公司正為其晶圓代工供應商和 AI 運算新力量的身分,打下堅實的基礎。
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