3年前OpenAI的ChatGPT帶給世人無限驚豔，它使用的超強設備──輝達GPU，成為搶手的超級寵兒，輝達因此躍升全球首家市值5兆美元的冠軍企業。
3年後Google的Gemini 3強勢逆襲， 智力全面封頂，一舉超越ChatGPT，它彎道超車的引擎，竟是自家研發的TPU。
不玩模型的輝達、不賣晶片的Google，原本不在同一個賽道，但卻在競速賽裡擦撞，AI賽局第二回合起跑，會出現什麼變動？
倘若谷歌真的要將TPU放入市場進行銷售，最顯而易見的第一個挑戰，就是TPU在谷歌很好用，別家採用卻不見得能發揮同等效益。
資策會MIC產業顧問鄭凱安表示，TPU是為了谷歌演算法而設計，傳聞Meta要買TPU真偽難判，「只能說如果Meta真的要買，那就是TPU符合它的演算法才會買，而不是因為TPU比較便宜這種成本考量。」
而且TPU適用大模型，得是自家有大模型的企業，才能發揮所長，並且符合特定運算模型，買家需有能力配合TPU調整演算法，或是根據自家演算法與谷歌合力調整TPU設計，所以就算谷歌要賣，其實也沒幾個客人有能力用。
務實來看，谷歌想供應TPU，其實它的產品量也著實有限。
業內人士預測，谷歌明年想從台積電要到CoWos先進封裝產能，數量並不如想像中的樂觀。
「谷歌一年大約只跟台積電要到一百萬片TPU，遠低於谷歌實際想要的量，代表現階段谷歌自己用都不夠，很難往外賣，而且從台積提供的產能來看，實在難以供量給市場。」業內人士分析，Anthropic主要還是採租用TPU的方式，頂多是部分向谷歌「買」TPU，而且可能是，谷歌自己用TPU第七代新款，將舊款變現賣給Anthropic，畢竟合約裡並未公告是哪幾款TPU。
至於Meta下單給谷歌的傳聞，更是難以證實。業界人士判斷，Meta因為購買數量相對少，「危機感」又特別深，所以過去購買GPU的價格，一直是四大雲端服務商中最貴的；這回有了第二供應商的想像，Meta有機會藉此向輝達砍價，輝達為了留住訂單，說不定願意鬆動價格。
更何況，早在一八年左右，谷歌曾對外銷售TPU，當時銷售不算成功，鎩羽而歸的關鍵，卡在「軟體生態圈」。
AI晶片要發揮最大效應，需要軟體生態圈不斷餵養，衍生更多套件，輝達CUDA平台有上百萬開發者，十八年來累積四百多個函式庫，還有各式微服務與工具，豐沛的開發資源，讓開發者可以選用套件、簡單開發。即使Gemini 3佳評如潮，但業內人士分析，在訓練階段，TPU能有所發揮，但在推論階段，有些需要應用到CUDA專用的函數集，所以還是得搭配輝達GPU，可見CUDA軟體生態圈的多元性，難以被取代。
CUDA是超微多年來，始終無法追近輝達的「天險」，更何況是後進者TPU。這一次，TPU若想再次嘗試市場銷售這條路，還是得面臨自家軟體生態圈貧瘠的困境。
最後，谷歌的靈魂是軟體，長久以來，賣硬體始終不是這家軟體公司的主力，例如旗下的Pixel手機，主要任務是扶助手機作業系統Android的生態圈，硬體銷售在全球的市占率僅約二％。
所以儘管AI模型開發商的競爭態勢異常地緊繃，對外銷售TPU可能助長敵人優勢，更何況產品供給量太少、軟體生態太弱，以及本身「愛軟不愛硬」的企業特性，都讓谷歌TPU短期大量進入市場販售的機會降低。
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