SEMICON Taiwan 2026 1日於台北盛大開展，在備受全球半導體產業界矚目的 CEO 峰會與生態系高階峰會上，Google 人工智慧與基礎設施資深副總裁暨首席技術官Amin Vahdat發表開幕主題演講。一開場Vahdat 即感性向台灣合作夥伴致謝，坦言過去 25 年來 Google 能打造出全球具備最高擴展性、極致效率與永續指標的運算平台，關鍵就在於與現場台灣生態系夥伴的緊密協作。
然而，他隨即話鋒一轉指出，摩爾定律帶來的性能倍增早在二十年前就已停滯，而十年前功耗改善幅度的急遽放緩，更是宣告了通用型中央處理器（CPU）難以跟上當前算力需求暴衝的殘酷現實。
面對每年以十倍幅度膨脹的模型參數與運算規模，傳統運算架構已無力承受，驅使整個運算產業全面跨入以高頻寬資料流動、管線化矩陣代數運算為核心的「第二波硬體專用化（Hardware Specialization）」深水區。
在硬體專用化的浪潮中，Google 投入自研張量處理器（TPU）已超過十年。回顧歷史，Google 最早在 Transformer 架構尚未問世前，為了支應龐大的語音辨識與翻譯任務便率先研發 TPU；當時內部粗估若全數依賴傳統 CPU，Google 必須再蓋三座完全相同規模的資料中心才足以負擔。
如今歷經八個世代的演進，TPU 的整體效能、功耗與成本結構，已比通用型處理器高出至少百倍以上。更令產業震撼的是晶片迭代節奏的急遽壓縮。
Vahdat 在現場公開揭示，Google 從最初每兩年推出一款新 TPU，到轉變為一年一款，而在過去一年內，更是一舉發表了專注於模型訓練的 TPU 8T 以及專為推論優化的 TPU 8i 兩款晶片。
「我認為未來每年推出的自研晶片數量，只會持平或甚至更多，這意味著我們與各位必須將客製化晶片推向市場的速度大幅提高。」Vahdat 語氣堅定地向台下聽眾傳遞出半導體競爭節奏已被徹底重塑的強烈訊號。
晶片研發週期的極度壓縮，正直接引爆生產與製造端的供應鏈大變革，Vahdat 將這項挑戰命名為「方波部署（Square Wave Deployment）」。
他進一步說明，在傳統的半導體生產模式下，一顆晶片在取得一般可用性（GA）資格後，往往會保留兩到三年的餘裕，沿著斜坡曲線逐步拉升產能，產能爬坡期甚至會與下一代產品交錯重疊。然而，當晶片架構每半年甚至更短時間就面臨推陳出新時，產業已經完全沒有等待線性放量的時間與空間。
在繪有產能交付與時間關係的函數圖表前，Vahdat 直言：「如果我向大家介紹一顆比上一代效能強上兩倍的晶片，但市場上根本拿不到這顆晶片，那它實際上毫無用處，唯有晶片真正交付到資料中心才具備意義。」方波曲線下所代表的總交付容量，在幾何面積上遠遠凌駕於傳統斜坡模式，唯有讓晶片產能在下線瞬間呈現幾何級數的垂直拉產，才能在極短的晶片生命週期內徹底榨出最大價值。
要實現近乎垂直的「方波」產能爆發，對整個台灣半導體代工、先進封裝與測試生態系而言，無疑是一場容錯率幾近於零的極限考驗。Vahdat 坦言，面對當前晶片本體與封裝複雜度前所未見的巨型處理器，背後牽涉的是數以萬計的超高出貨基數與數十億美元的龐大資本支出，這迫使設計端在晶圓流片（Tape-out）的當下，就必須百分之百確保晶片能夠完美運作。
從晶圓產線走完的第一天起，封裝與測試體系必須以前所未有的敏捷度，在最短時間內將首批四顆、十顆、一百顆乃至一千顆樣品晶片精準送達開發團隊手中，同時確保在全速放量時，底層軟體工具鏈、先進封裝產線與各階段測試設備全部同步到位。
Vahdat向現場台灣供應鏈夥伴鄭重呼籲，隨著晶片底層物理架構的劇烈翻轉，科技巨頭與供應鏈上下游之間的合作樣態也必須同步發生本質上的徹底裂變，單打獨鬥的時代已經過去，全球 AI 算力的未來，將繫於雙方能否在封裝、製造與系統整合上展現前所未有的極致速度。
