Google: prevista una produzione mostruosa per la TPU del 2028, neanche NVIDIA terrà il passo

Google continua a spingere sull'integrazione verticale della propria infrastruttura datacenter. Secondo una nota rivolta ai propri clienti dall'analista Sean per Fubon Research, il colosso di Mountain View starebbe pianificando volumi di produzione estremamente consistenti per la TPU (Tensor Processing Unit) di nona generazione, prevista per il 2028.

Le stime descrivono un target compreso tra 12 e 15 milioni unità. Per comprendere la portata di tali cifre, Fubon stima che NVIDIA abbia fornito circa 8,2 milioni di GPU AI per datacenter nel 2026, con una proiezione di crescita fino a 12,4 milioni di unità nel 2028. Qualora le indiscrezioni sul target di Google trovassero conferma, la quantità di acceleratori custom progettati internamente eguaglierebbe o supererebbe il totale di spedizioni destinate all'intero mercato da parte di NVIDIA.

Sul piano puramente tecnico, le TPU v9 segneranno un importante cambio passo architetturale. L'acceleratore integrerà quattro chiplet di calcolo, una soluzione complessa che porterà a più che raddoppiare il consumo complessivo di capacità produttiva rispetto alla generazione del 2027. La progettazione di un silicio basato su quattro die di grandi dimensioni richiede tecnologie avanzate di packaging e interconnessione.

Proprio la complessità e l'ingente volume di chiplet necessari sollevano interrogativi sulla catena di fornitura. Gli analisti di Fubon ritengono improbabile che TSMC da sola possa soddisfare l'intera domanda di Google per il 2028. Di conseguenza, appare verosimile il coinvolgimento di Intel Foundry come partner produttivo complementare.

Negli ultimi mesi si sono susseguite indiscrezioni relative a test condotti da Google sulle tecnologie di packaging avanzato di Intel, con ipotesi di ordini fino a 3 milioni di TPU. L'impiego delle soluzioni di Intel (come EMIB/EMIB-T) appare plausibile, pur richiedendo una progettazione dei chiplet specifica fin dalle prime fasi: le tecnologie di packaging di Intel e quelle di TSMC (come CoWoS-L) non sono infatti intercambiabili a livello di layout fisico.

L'eventuale raggiungimento dei volumi ipotizzati non trasformerebbe Google in un fornitore di chip per terzi, ma ne consoliderebbe il ruolo di principale consumatore mondiale di hardware per l'intelligenza artificiale. L'azienda continuerà verosimilmente ad acquistare soluzioni NVIDIA, affiancandole alla propria flotta custom per servire sia le applicazioni interne sia i workload erogati via cloud.

Resta da valutare il confronto prestazionale diretto tra le TPU v9 e le future architetture di NVIDIA (Rubin e Rubin Ultra), attese nella stessa finestra temporale, in attesa dei successivi sviluppi con l'architettura Feynman previsti tra il 2029 e il 2030.

Tuttavia, il fattore critico per la competizione a lungo termine risiede nella componente software. Più che il mero volume di spedizioni, il principale elemento di sfida per la leadership di NVIDIA risiede nel consolidamento dello stack software proprietario di Google, in grado di offrire un'alternativa matura all'ecosistema CUDA per la gestione dei carichi di lavoro AI su larga scala.