谷歌宣布自行研發的TPU晶片，已運用在搜尋核心、街景服務上，引發市場震撼，可預期的是，人工智慧邏輯晶片將從雲端運用開始，成為半導體的新一波動能。
當我們還在尋找未來半導體動能時，谷歌宣布，它的人工智慧核心張量處理單元晶片（TPU），因構造特殊和具有自我學習的演算法能力，在同樣電力使用條件下，能比現有架構、也就是繪圖晶片（GPU）和場效可程式邏輯閘陣列（FPGA）貢獻更多效能；或等同塞進更多電晶體，相當於其技術讓「摩爾定律」躍進了七年。
谷歌目前已將此處理器運用於其雲端資料中心最新人工智慧搜尋核心RankBrain、街景服務Street View，和打敗世界圍棋王九段李世乭的AlphaGo。
雖然谷歌宣稱，張量處理器在機器自我學習上，效能遠勝繪圖和場效可程式邏輯閘陣列（或者可比喻成在3D影像處理上，用二八奈米張量處理器，就比更先進製程、十奈米的繪圖晶片還強），但公司沒提到和中央處理器（CPU）的比較結果。
筆者以為，谷歌張量處理器應是利用類似人類邏輯思考方式，在晶片線路內做跳躍式聯結的邏輯處理，剛開始比較適合用於大量資料搜尋，和3D影像的快速轉換；但在不久的將來（或者已在內部進行），谷歌應可運用此科技觀念，設計更新一代的中央處理器。
當然在谷歌宣布其張量處理器後，競爭者都會利用逆向工程（編按：研究產品，進而得知其設計原理）複製，或尋求更佳解決方案。
筆者預計在五至十年內，人工智慧邏輯晶片（AI chip）將大量取代繪圖晶片（以Nvidia、AMD為首）、可程式晶片（Xilinx、Altera為首），甚或中央處理器（Intel、AMD、ARM、高通為首），在全球邏輯晶片市占率將達一○％以上，無法轉型的半導體廠商將受到結構性衝擊。
初期因量少、成本高，該晶片應會從雲端資料中心開始使用，再轉到智慧型手機、汽車、個人電腦、平板等。谷歌、臉書、亞馬遜、微軟、百度甚至蘋果等系統公司都需要布建大量、更有效率的雲端資料中心，自然需要透過台積電侯永清博士所帶領的設計及技術平台，在台積電下單、設計專屬自身需求的晶片，因此，未來系統公司訂單，對台積電成長貢獻可期。
