傳聯發科獨家拿下TPU v9增強版「Triggerfish」設計專案 HBM4e與加大SRAM加速AI代理運作速率

根據知名分析師郭明錤 的最新報告指出，聯發科 已經順利取得Google 下一代AI加速器——TPU v9增強版 （代號Triggerfish）的獨家設計專案。這款晶片將全面鎖定「AI代理」 （AI Agent）與「強化學習」 （RL）的超低延遲推論需求，預計將於2027年底投產、2028年正式量產，成為聯發科未來強勁的業績成長動能。

主打超低延遲推論：加大3倍SRAM、直上HBM4e

根據郭明錤的報告，Google目前正以雙軌形式開發其第9代張量處理器TPU v9。其中，標準版的TPU v9代號為「Humufish」，而由聯發科獨家操刀的增強版本，代號則為「Triggerfish」。

其中，TPU v9原本定位可能是TPU v8e，意味可能是原先第8代TPU的強化版本 （而目前的TPU v8i、TPU v8t則可能是原本規劃版本拆分設計），至於TPU v9增強版的核心任務，則是為了解決目前AI算力最頭痛的「記憶體之牆」 （Memory Wall）與CPU傳輸瓶頸，全力拉高晶片的底層推論 （Inference）能力。

與標準版TPU v9相比，TPU v9增強版有幾項關鍵的硬體規格大升級：

• SRAM容量暴增：內建的靜態隨機存取記憶體 （SRAM）容量將直接拉高到標準版的2至3倍。

• 記憶體架構升級：捨棄標準版的HBM4，直接攻頂採用最新的HBM4e高頻寬記憶體。

• 新增「模擬晶粒」 （Simulation Die）：這顆新增的晶粒預計將專門用於加速強化學習 （Reinforcement Learning， RL）與多AI代理之間的協調調度。

透過大幅度加大SRAM的容量，Google能將強化學習與AI代理的主動工作流程 （Active working state）完整保留在TPU晶片內部。這樣一來，便能省去資料在主要CPU與TPU之間頻繁來回搬移的隱形成本，進而極大化提升AI在「超低延遲解碼階段」的反應效率。

而TPU V9的核心規格，包含採用台積電2nm製程技術，封裝技術則因應台積電的CoWoS先進封裝產能緊張，因此Google目前同步評估考慮採用Intel的EMIB-T封裝技術。

Google and MediaTek Deepen TPU v9 Collaboration with Upgraded Triggerfish， Targeting AI Agents， Reinforcement Learning， and Effective Compute Maximization

1. My latest industry checks indicate that Google is developing an upgraded v9 chip， likely codenamed Triggerfish， based on…

— 郭明錤｜Ming-Chi Kuo （@mingchikuo）June 22， 2026

出貨量雖少於標準版，但晶片單價逆勢飆升30%

在市場出貨量與價格預測方面，郭明錤指出，雖然主力的標準版TPU v9未來仍將佔據大宗，預估出貨量落在400萬至500萬顆之間；但聯發科拿下的TPU v9增強版潛在訂單也相當可觀，預估可達100萬至200萬顆。

最重要的是，由於增強版導入更複雜的封裝技術與高規格記憶體，其晶片平均售價將比標準版高出約30%。

這不僅代表著高毛利，更象徵著聯發科在高階客製化晶片 （ASIC）的技術實力已經獲得全球一線雲端巨頭的最嚴苛認可。而在此之前，聯發科其實已經順利打入Google針對輕量推論設計的TPU 8i設計案，這次再度往上攻頂，代表聯發科設計實力已經被市場認同。

從「手機晶片」到「雲端ASIC巨頭」，聯發科的戰略質變

聯發科獨家奪下Google TPU v9增強版設計案的消息，意義非同小可。這代表聯發科已經正式跳脫傳統「行動處理器廠商」的既定框架，成功轉型為全球頂級資料中心不可或缺的「算力架構師」。

過去，科技大廠在尋找AI ASIC代工與設計夥伴時，第一時間往往會想到博通或世芯、創意等傳統設計服務廠。然而，聯發科近年來展現極強的戰略野心，不僅擁有極為強大的硬體IP積累 （包含先進製程的統籌能力與高速傳輸介面技術），更具備與台積電等頂級代工廠緊密配合的規模優勢。

從技術層面來拆解，Google這次刻意推出TPU v9增強版，背後反映的是整個AI產業正從「大模型訓練」全面轉向「高難度推論與AI代理」的典範轉移。

當未來的AI不再只是回答一句話，而是需要像人類一樣在大腦中進行「強化學習、多步驟思考與代理協調」時，傳統的晶片架構會因為頻繁與系統記憶體溝通而卡死。聯發科透過協助Google塞入3倍的SRAM與HBM4e，等於是在晶片內部建造一個超高速的「思考暫存區」。

這項合作一經坐實，不僅將在2028年為聯發科貢獻巨大的營收與獲利，更是在全球AI算力版圖上，點亮台灣半導體設計實力的另一盞明燈。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》