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{{DISPLAYTITLE:TPU與GPU比較}}

''This conversation was exported from ChatGPT''<ref>{{cite web|title=TPU與GPU比較|url=https://chatgpt.com/share/6925c674-3858-8009-852a-bd8fdd5679ae|publisher=ChatGPT|access-date=2025-11-26}}</ref>

== gpt-5-1-thinking ==
=== User: TPU會取代gpu? ===
TPU會取代gpu?

=== Assistant: 不太可能「完全取代」，比較像是各自專精、長期共存。 ===
不太可能「完全取代」，比較像是各自專精、長期共存。

我用比較白話的方式講一下：

==== - GPU：通用「平行運算怪獸」， - 能訓練模型、推論、也能做圖形、影片、科學計算，各種雜活都可以幹。 - CUDA、生態、開發工具超成熟（尤其是 NVIDIA）。 ====
* TPU：為「深度學習」特別客製的加速器， - 針對矩陣運算做到超高效率（像是只為你家的菜單優化的一台專用機）。 - 最早 Google 自己用在內部 / 雲端，現在也有提供給客戶（Google Cloud TPU）。

簡單一句：

: 

==== ### ====
* AI 工具、框架、教學、程式碼 sample 幾乎都對 CUDA / NVIDIA GPU 最友善。
* 想改整套 pipeline 去吃 TPU，需要： - 改程式、改工具鏈、重做最佳化、重新除錯。
* 公司會問一句：「我花這些人力成本，省下的錢或性能，值不值得？」

===== - TPU 很適合： - 超級大模型訓練（LLM 這種等級） - 穩定、大量、可預測的雲端工作負載（例如 Google 自家服務） =====
* GPU 很適合： - 研究人員、Startups、學界、雲端租用、遊戲 + AI 混合、視覺 / 科學運算等。 - 你不知道明年要跑什麼模型時，GPU 的「彈性」就是優勢。

所以TPU 像專用機房，GPU 像超大型共用工作站。

==== - CUDA 生態、軟體堆疊、各種 library（cuDNN、TensorRT...）、伺服器設計、OEM 都綁很深。 ====
* 越大的公司，越難從 NVIDIA 生態「抽身」——除非真的省超多錢或效能差距大一個世代。

這讓 TPU、其他 ASIC、甚至 AMD GPU 都比較偏：
* 「特定場景／大客戶共同設計的方案」 而不是「全面取代 GPU 的萬能解」。

==== 比較合理的未來是： ====
* 雲端 / 超大模型訓練： - 一部分在 GPU（NVIDIA、也許 AMD）、一部分在 TPU、其他 ASIC（像各家自研 AI 晶片）。
* 企業內部 / 邊緣側： - 推論很多會跑在 NVIDIA / AMD GPU + 各種 NPU（手機、PC、車用 SoC 裡面的 AI 核）。
* 研究 / 開發者 / 一般公司： - 依然以 GPU 為主，因為工具好用、人力好請、社群資源最多。

==== - 學習上： - CUDA + GPU 生態還是必修。 - 瞭解 TPU / NPU / ASIC 的概念是加分，但現在說「只押 TPU」太冒險。 ====
* 投資上（非常粗略的方向，不是投資建議）： - 看 TPUs，更像是在看： - Google / 雲端廠商的 CapEx、 - 先進封裝（CoWoS、InFO）、HBM、供應鏈受惠股。 - GPU 則是整個 AI CapEx 的最核心主角，目前還是 NVIDIA 絕對王者。

如果你願意跟我說：
你是在考慮職涯學什麼，還是在評估某家公司「TPU 會幹掉 GPU」這種說法合不合理（例如投資標的），我可以針對那個角度幫你拆得更細，用「要不要 All-in / 要不要學」的語言講給你聽。

=== User: 問題是，市場現在認為google靠tpu就做出gemini3這種，目前市面上最強的llm,所以引發市場認為gpu需求性下降，以及nvdia估值要下修 ===
問題是，市場現在認為google靠tpu就做出gemini3這種，目前市面上最強的llm,所以引發市場認為gpu需求性下降，以及nvdia估值要下修

=== Assistant: 你講的這個邏輯：「Google 靠 TPU 做出最強 LLM ⇒ GPU 沒那麼重要 ⇒ NVDA 要修正估值」，有一部分是真的，但如果推到「GPU 需求要崩」就有點太直線外推了。 ===
你講的這個邏輯：「Google 靠 TPU 做出最強 LLM ⇒ GPU 沒那麼重要 ⇒ NVDA 要修正估值」，有一部分是真的，但如果推到「GPU 需求要崩」就有點太直線外推了。

我拆開來講：

==== - Google 的 Gemini 2.x 系列（你說的「3」可以理解成更新一代 SOTA）確實是主要在自家 TPU Pod 上訓練與推論，像新一代 Trillium / 之後的 Ironwood 等，效能、效能/瓦數都比前代大幅提升，明講是為 LLM / Gemini 這類模型設計的。TechNews 科技新報<ref>{{cite web|title=TechNews 科技新報|url=https://technews.tw/2025/01/15/google-trillium-tpu-unlocks-more-capabilities/|publisher=TechNews 科技新報|date=2025-01-15|access-date=2025-11-26}}</ref> ====
* Google 也公開強調：TPU Pod 是支撐 Gemini 模型與 Gemma 等開源模型訓練/推論的關鍵基礎設施，並且開放在 Vertex AI 上給客戶用。Google Cloud<ref>{{cite web|title=Google Cloud|url=https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-garden/deploy-and-inference-tutorial-tpu?hl=zh-tw|publisher=Google Cloud|access-date=2025-11-26}}</ref>
* 同一時間，NVIDIA 剛公布的財報還是在爆炸成長：單季營收 570 億美元，其中約 512 億來自資料中心（AI GPU 為主），且對下季指引繼續上調、Blackwell 世代被 CEO 直接形容為「賣到缺貨」。tecknexus.com<ref>{{cite web|title=tecknexus.com|url=https://tecknexus.com/nvidia-57b-revenue-fuels-ai-infrastructure-boom/|publisher=tecknexus.com|access-date=2025-11-26}}</ref>

所以現在的圖像是：

: 

==== ### ====
# Google 自己的 GPU 依賴度，確實會被 TPU 吃掉一部分 - 如果 TPU 在 Google 內部的「每 Token 成本」+ 能效顯著優於 GPU，那麼 Google 把更多訓練/推論轉去 TPU 是理性選擇。 - 對 NVIDIA 來說，Google 這個客戶的「理論最大需求」下修，市場會拿來打折估值，這是合理的反應。
# 其他 hyperscalers 也都在搞自家晶片，這是系統性壓力，不只 TPU - AWS：Trainium / Inferentia - Microsoft：Maia / Cobalt - Meta：自研加速器 - 咨詢機構預估：到 2030 年，這些「自家 AI ASIC」在資料中心 AI 加速器裡的份額，可能上看 15–20%，也就是從原本幾乎全靠 NVIDIA 的世界，變成至少有一塊內需被自家晶片吃掉。Kearney<ref>{{cite web|title=Kearney|url=https://www.kearney.com/industry/technology/article/breaking-the-gpu-stronghold-emerging-competition-in-ai-infrastructure|publisher=kearney.com|access-date=2025-11-26}}</ref>

這些加起來，會讓市場把 NVIDIA 從「幾乎壟斷 AI 算力」的 story，調成「仍然是最大玩家，但份額慢慢被稀釋」，對 估值倍數 一定有壓力。

===== （1）TPU 只直接影響「願意把 workload 鎖在 Google 生態」的那一圈人 =====

TPU ≠ 任意地方都買得到的白牌卡，它本質比較像：

: 
* 想自建機房、做多雲、或現在已經 heavy 在 AWS / Azure 的客戶，不會因為「Gemini 很強」就突然說：好，我全部轉去 TPU。
* 他們要嘛： - 繼續瘋狂買 NVIDIA， - 要嘛等自家雲的 ASIC 成熟（Trainium / Maia）， - 或者用一些新創 ASIC 方案。

→ 這代表：Google 用 TPU 拿到 SOTA，並不直接等於「全球 GPU 需求下滑」，只等於「Google 這一塊的 GPU 天花板下降」。

（2）份額掉 vs. 大餅變多，哪個比較快？

就算你假設：
* NVIDIA AI 加速器市佔，從 90% 降到 70–75%，被 TPU / Trainium / Maia 等吃掉一部分，巴倫周刊<ref>{{cite web|title=巴倫周刊|url=https://www.barrons.com/articles/nvidia-stock-ai-chip-revenue-98dfccf1|publisher=barrons.com|access-date=2025-11-26}}</ref>
* 但同一時間： - 全世界在 AI 上的 CapEx 還在爆炸成長 - xAI 之類的公司喊的目標是 5 年內相當於 5,000 萬顆 H100 等效的算力需求等級，這不是開玩笑的規模。Tom's Hardware<ref>{{cite web|title=Tom's Hardware|url=https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musk-says-xai-is-targeting-50-million-h100-equivalent-ai-gpus-in-five-years-230k-gpus-including-30k-gb200s-already-reportedly-operational-for-training-grok|publisher=Tom's Hardware|access-date=2025-11-26}}</ref>

那產生的效果可能是：

: 

對股價來說，這會從「故事無敵爽」→「故事還不錯但沒有之前那麼神」，
是 估值倍數下修 的邏輯，不是「需求崩盤」的邏輯。

（3）TPU 強不代表「GPU 不重要」，只是代表「GPU 不是唯一選項」

多份報告/分析都提到：
* TPUs 在某些 workload（尤其是 Google 自己堆好的 TensorFlow/JAX/Pathways + 大規模 LLM）上，perf/watt 和 cost/token 真的優於一般 GPU。CloudOptimo<ref>{{cite web|title=CloudOptimo|url=https://www.cloudoptimo.com/blog/tpu-vs-gpu-what-is-the-difference-in-2025/|publisher=cloudoptimo.com|access-date=2025-11-26}}</ref>
* 但 GPU 還是有： - 通用性（不只 LLM，還有視覺、科學計算、各種雜七雜八） - 生態（CUDA、各種框架、工具、第三方庫） - 客戶可以買來自己插機櫃，不用一定選某家雲。

所以未來比較像：

: 

==== 用你常用的 EV/機率語言來說，我會這樣看： ====

===== - 「NVIDIA 永遠 80–90% 以上市佔」機率：被當成 70–80% =====
* 「每年 AI CapEx > 想像中的線性」機率：被當成 70–80%
* 兩個故事疊在一起，股價就 price in 成「壟斷級別 + 超級成長」

===== - 「市佔長期維持 70–75% 左右」的 base case，市場開始認真考慮 =====
* 「雲端自研晶片份額拉到 15–20%」變成共識情境，而不是邊緣風險Kearney<ref>{{cite web|title=Kearney|url=https://www.kearney.com/industry/technology/article/breaking-the-gpu-stronghold-emerging-competition-in-ai-infrastructure|publisher=kearney.com|access-date=2025-11-26}}</ref>

→ 這對 估值倍數 一定有影響，
但對 絕對獲利成長，要看：
* AI 總算力需求的成長率會不會像現在這樣瘋
* NVIDIA 能不能在： - 軟體（CUDA、NIM、推論平台） - 網路／交換器／完整系統（Blackwell 平台、NVLink、Spectrum-X） 上多收一層「訂閱 / 平台錢」，把硬體競爭壓力部分吃回來。S&P Global<ref>{{cite web|title=S&P Global|url=https://www.spglobal.com/ratings/en/regulatory/article/-/view/type/HTML/id/3463382|publisher=S&P Global|access-date=2025-11-26}}</ref>

==== 我會幫你總結成一句話： ====

: 

所以如果你是在想：
* 要不要因為 TPU 這件事就直接唱衰整個 GPU 需求？ → 我覺得太過頭了，數據目前完全看不到「需求下降」，只看到「壟斷敘事被稀釋」。
* 要不要因為這件事調整對 NVDA 的合理倍數？ → 這就有道理了：如果你原本用的是「類壟斷成長股」的 PE / PS 假設， 現在改成「市佔高但會被慢慢稀釋的大藍籌成長股」， 估值下修是合理的思路。

如果你願意，我可以幫你做一個小表：
* 橫軸：自研 ASIC 市佔 0 / 10 / 20 / 30%
* 縱軸：AI 總算力 TAM 成長（年複合 20 / 30 / 40%）
* 算出在不同情境下，NVIDIA AI 收入成長率 & 理論合理 PS 區間

讓你有一個「情境樹」而不是被單一新聞情緒牽著走。

=== User: 但為何大家原因所在cuda而不是google的tpu?在價格相差這麼多的情況下 ===
但為何大家原因所在cuda而不是google的tpu?在價格相差這麼多的情況下

=== Assistant: 關鍵有三個字：誰都買得到。 ===
關鍵有三個字：誰都買得到。
這就是為什麼大家在聊「護城河」時，會一直講 CUDA，而不是 Google TPU——即使 TPU 在某些情況下「看起來更便宜」。

我分幾層講，盡量用貼近投資跟產業的角度來說：

==== 1. TPU 是「Google 內部 + 綁死在 GCP 的方案」 ====

TPU 本質比較像：

: 一台只在 Google 自家機房出沒的專用機器，
: 你只能透過「上 GCP / 用 Vertex AI」來間接使用。

也就是說：
* 你不能像買 H100 一樣買一堆 TPU 回去自建機房。
* 多數公司要上 TPU 就等於： - 把 infra 綁死在 GCP - 或至少要建立一整套「專門跑在 GCP TPU 上」的 pipeline。

對很多大客戶來說，問題就來了：
* 我原本用 AWS／Azure，難道為了 TPU 要整套搬家？
* 我公司政策要 multi-cloud，TPU 是 Google 專有，那其它雲端怎麼辦？
* 我未來想自己買機櫃做 on-premise，TPU 根本買不到。

→ 所以 TPU 的「市場」天生就被限制在：願意 heavily 綁定 Google 生態的那一群人。

==== 2. CUDA + NVIDIA 是「誰都買得到、哪裡都能跑」 ====

反過來看 GPU + CUDA：
* 你可以： - 在 AWS / Azure / GCP / OCI 租 NVIDIA GPU - 找代工廠拉一整排機櫃，自己插 H100 / B200 - 買一台工作站，裝一張 4090/5090 在公司裡做研究
* 同一套 CUDA / PyTorch / TensorRT 技術，可以： - 雲端用 - on-prem 用 - 多雲用 - 客戶 demo 用

這個「通吃所有場景」的能力，是 TPU 完全不具備的。

所以對市場來說，問題不是單純問：

: 「TPU 跑一次 token 比 GPU 便宜多少？」

而是更現實地問：

: 「多少錢可以讓全世界大多數開發者、公司、雲端都能用同一套平台？」

這一題目前是 NVIDIA + CUDA 贏，非常多。

==== 3. 價格再便宜，沒生態就是「便宜的孤島」 ====

你說「TPU 價差這麼多」，這句話其實有幾個坑：
# 你看到的是 Google 對外報的雲端價目表 / 宣傳 cost-per-token - 那裡面有很多 Google 想要 highlight 的計價方式（例如包成整套服務）。 - 實際上企業做決策，不是只比「單位算力價錢」，還要看： - 遷移成本（改程式、改工具鏈） - 人才成本（會用的人多不多） - 被綁死單一供應商的風險（vendor lock-in）
# 生態成本往往比硬體成本更大 - 你公司內部工程師、MLOps、Infra 工程師如果全部都熟 CUDA / GPU，但沒人熟 TPU： - 改成 TPU 代表你要重訓人、重新寫 code、重新建 CI/CD pipeline。 - 對大公司來說，這些人力時間成本，常常遠大於你算那一點「GPU vs TPU 的單價差」。
# TPU 工具鏈主要是 Google 口味（JAX / XLA / TensorFlow） - 但業界很多東西是 PyTorch-first，很多低階最佳化是 CUDA-first。 - 「我整家公司整個 stack 為了 TPU 改過去」這件事，很少人敢下這個決策。

→ 便宜很好，但「便宜的東西，大家敢不敢 ALL-IN」是另一個問題。

==== 4. 為什麼市場討論護城河時會一直講 CUDA？ ====

因為軟體生態 + 開發者心智佔領這兩件事，是可以「跨硬體世代繼續收稅」的。

NVIDIA 現在在做的是：
* 不只是賣 GPU，而是賣整套： - CUDA + cuDNN + TensorRT - NVIDIA NIM / 推論服務 / AI Enterprise - 網路（InfiniBand / Spectrum-X） - library（各行各業 domain-specific 的 SDK）

這帶來幾件事：
# 當別人做出「硬體相近」的卡時，軟體還是 NVIDIA 的強項 - 你要跑現有一堆 CUDA-based 的東西，換到別家公司卡上，通常要付出轉移成本。 - 這就像以前 x86 vs 其他 CPU；不是你晶片做出來就有人用。
# NVIDIA 可以從「每一台機器」身上多收一層軟體 / 服務錢 - 當硬體毛利被壓，軟體訂閱 / SDK / 平台費用就變成第二個護城河。 - 市場看到這一點，才會說 CUDA 生態是最核心的 valuation driver。
# CUDA 的勝利是「開發者心智」的勝利 - 大部分 AI 工程師一想到「加速某段 code」，第一反應是：用 CUDA / 用 NVIDIA 的 library。 - 這種「預設選擇」一旦形成，你要靠便宜硬體去撼動它，要花的不是錢，是時間 + 鐵血 BD + 生態補貼。

→ 所以當大家在討論 NVIDIA 會不會掉下神壇時，會問的是：「CUDA 护城河會被打穿嗎？」而不是「TPU 單價便不便宜？」

==== 5. 再把你的問題濃縮成一句話回答你 ====

: 「在價格差這麼大情況下，為什麼大家原因都集中在 CUDA 而不是 Google TPU？」

因為對「整個 AI 世界」來說，問題不是
「Google 能不能靠 TPU 做出 SOTA 模型？」
而是
「全世界 90% 以上的開發者、公司，要用什麼平台寫 code、佈署模型？」
* TPU 目前更像是： 👉「Google 自家 + 綁在 GCP 這一圈人的特選方案」
* CUDA + NVIDIA 更像是： 👉「全世界 AI 開發共同的底層基建」

市場在估值時，會看的是「共同基建」的護城河，而不是某一家公司內部的神兵利器。

如果你願意，我可以幫你整理一個小表格：
* 一欄是「從企業 CIO / Infra 負責人角度」
* 一欄是「從投資人角度」

列出：在什麼情況下他們會偏向選 TPU、在什麼情況下還是會買 NVIDIA GPU，順便加一欄「對 NVDA 估值的影響方向」，讓你之後看新聞比較容易判斷「這個消息是情緒多還是實質多」。

== References ==
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