（１）現象：外電披露Google正推動名為「TorchTPU」的內部計畫，目標在於強化自家AI晶片TPU對主流AI開發框架PyTorch的支援能力，降低開發者轉向非輝達GPU平台的門檻。此舉被市場解讀為Google不再僅於硬體層面競逐AI算力，而是進一步從軟體生態系切入，挑戰輝達長期建立的CUDA與PyTorch深度整合優勢。

（２）原因：輝達之所以能在AI運算市場維持高度主導地位，關鍵不僅在於GPU性能，更在於其長年優化的CUDA軟體平台，已成為PyTorch等框架的預設運行環境。相較之下，Google TPU長期仰賴Jax與XLA編譯工具，導致企業客戶若要採用 TPU，往往需承擔額外的程式轉換與工程成本。隨著AI算力需求快速放大，愈來愈多潛在客戶反映，軟體相容性而非硬體效能，才是限制TPU採用的最大瓶頸，迫使Google必須補齊軟體生態系的缺口。

（３）影響：若TorchTPU計畫推進順利，將有助於降低企業在AI晶片平台之間切換的轉換成本，削弱輝達在軟體層面的鎖定效應，並使AI算力市場競爭從單一供應商主導，逐步走向多元化。中長期來看，雲端服務商與大型科技公司自研晶片的商業化進程可望加速，AI伺服器生態系也可能出現更多非GPU架構的部署選項，對整體供應鏈結構帶來調整壓力與新機會。

（４）受影響股票：聯發科(2454)