TPU的出現可把AI訓練與推論的成本與效率拉回可控範圍，但不會取代GPU；
目前谷歌持續採取雙軌並行，將引領未來AI晶片市場從一家獨大，走向多家共好。
谷歌（Google）於二○二五年十一月推出最新一代聊天機器Gemini 3，採用自研專用晶片TPU（張量處理器），記憶容量一口氣由最大競爭對手ChatGPT-5的四十萬Token（大型語言模型處理文字的最小單位）跳升到百萬Token，在多項基準測試中大幅領先ChatGPT，這款被谷歌定義為「新智慧時代」基石的模型帶動其母公司Alphabet市值十一月底再寫新高達三．八三兆美元，超越微軟，位列美股市值第三。
谷歌自一五年起，在搜尋、廣告等核心業務大規模導入深度學習後，工程團隊很快意識到若全面改用此類模型，資料中心的功耗與成本將難以負荷，單靠大量採購GPU（圖形處理器）也撐不住，於是谷歌轉向自研TPU，明確鎖定一個目標：把訓練與推論AI模型所需的矩陣運算做到極致。
