【深铭易购】资讯：据外媒 The Information 报道，Google 正与 Marvell 展开合作洽谈，计划联合开发两款面向AI的新型芯片，以进一步提升数据中心中AI模型的运行效率。其中，一款为配合TPU使用的存储器处理单元，另一款则是专门针对AI推理场景打造的新型TPU产品。

此次合作的核心目标，是帮助Google降低对 Broadcom 的长期依赖，同时借助Marvell在CXL存储管理以及LPU（语言处理单元）设计方面的技术积累，优化整体算力架构与数据处理效率。与以往直接采购标准芯片不同，双方此次更倾向于推进定制化半导体开发，显示出Google在芯片供应链多元化方面的战略升级。

事实上，Google近年来已逐步探索替代方案。早在2023年，就有消息称其考虑将数据中心网络接口芯片供应商从Broadcom转向Marvell，进一步削弱单一供应商依赖风险。

在技术背景上，NVIDIA 曾在2026年GTC大会上推出基于 Groq 技术的语言处理单元（LPU），专门优化AI推理负载。这一动向也促使Google加快自身推理芯片布局。而Marvell正是Groq首代LPU的设计合作伙伴，同时也曾为Google提供CXL控制器芯片，用于服务器间的内存共享管理，这些合作经验增强了Google对其技术能力的信任。

据知情人士透露，双方正在讨论的新型存储器处理单元将与TPU协同工作，根据计算与内存需求动态分配任务，从而缓解AI计算中“算力与数据传输不匹配”的瓶颈。目标是在2027年前完成设计并进入试产阶段。按照初步规划，Google计划部署近200万个该类芯片，而同一时间节点其TPU总产量预计将达到约600万颗。

在制造方面，Google现有芯片主要由 TSMC 代工，但新一代产品是否继续沿用这一合作模式尚未最终确定。

与此同时，Google也在调整其商业策略。过去TPU主要服务于内部业务及云计算客户，但自2025年起，公司开始对外出租TPU资源，直接挑战NVIDIA在AI算力市场的主导地位，并已吸引 Meta 和 Apple 等客户。

从行业趋势来看，AI企业正 increasingly 通过多类型推理芯片组合，来突破算力与数据传输之间的性能瓶颈。例如，OpenAI 已投入超过200亿美元采购 Cerebras 芯片，以提升大模型推理效率。

尽管Google正在加强与Marvell、联发科等厂商的合作，以分散供应链风险，但Broadcom依然占据关键地位。最新消息显示，双方合作关系已延续至2031年，Broadcom目前仍是Google TPU的核心设计伙伴之一。