看板 Stock作者 breathair (拆了？簡單了)標題 Re: [新聞] 輝達帝國恐被谷歌打垮？Gemini 3太強引時間 Mon Dec 15 08:57:59 2025
直接說結論：TPU 將以肉眼可見的速度打敗 GPU
這是昨晚與Gemini 3 pro 跟Copilot 一起討論得出的結論
Why?
大家都在談 NVIDIA 的護城河有多深，CUDA 生態系有多無敵。 但這個所謂的
「護城河」，正在變成 NVIDIA 最大的「沈沒成本」。
TPU 不僅會追上 GPU，而且將以肉眼可見的速度，把差距越拉越遠。
以下是邏輯核心
1. 演算法被 GPU「鎖死」了，這反而成了 TPU 的護身符 市場上最大的迷思是：「買
GPU 安全，因為演算法會變，專用的 TPU 風險大。」 錯，大錯特錯。
現實是，全世界 99% 的 AI 演算法都是基於 GPU 架構開發的。這導致了一個結果：任
何 GPU 跑不動的演算法，在學術界根本活不下來。 換句話說，GPU 的硬體極限，其實已
經鎖死了演算法的變異範圍。
這對 TPU 意味著什麼？ 意味著 TPU 根本不需要擔心「明天演算法突變導致晶片變廢鐵
」，因為 GPU 自己也跑不了那些突變。 TPU 只要針對這個「被 GPU 框住的範圍」進行
極致優化，它就是絕對安全的。
2. 重新定義 GPU：它就是「ASIC + 沉重的 CUDA 包袱」 如果我們剝開行銷話術，從本
質看硬體：
TPU = 為了當前 AI 數學邏輯量身打造的「全自動產線」。
GPU = 為了相容過去十年所有軟體、保留圖形渲染、硬塞了 CUDA 兼容層的「改裝工廠
」。
NVIDIA 為了維持「高彈性」和「通用性」，每一代晶片都必須背著巨大的歷史包袱（
Legacy）。晶片裡有 30%~40% 的電路在跑 AI 時是空轉浪費的（Dark Silicon）。
3. 黃金交叉點已經出現：加速度的開始 我們定義的「打平」，是指模型表現（Gemini
vs. GPT-5）。 Google 已經證明：用純 TPU 練出來的模型，聰明程度完全不輸 GPU。
就在打平的這一刻起，勝負已定。 為什麼？因為接下來比的是「加速度」：
GPU 的進化 (線性)：NVIDIA 下一代晶片想變強，還得顧慮幾百萬開發者的舊程式能不能
跑，還得保留通用電路。它是在「負重前行」。
TPU 的進化 (指數)：Google 自產自銷，沒有包袱。演算法團隊 (DeepMind) 需要什麼，
硬體團隊就加什麼；不需要什麼，下一代直接砍掉。它是在「輕裝上陣」。
雖然NVIDIA 仍在快速「專用化」（並非只有通用性），但是需要顧及所有CUDA使用者的
迭代設計，仍比TPU要困難的多
4. 結論：從領先到看不見車尾燈 這是一場「全副武裝的越野車 (GPU)」與「極致輕量
化的 F1 賽車 (TPU)」的比賽。 當賽道狀況不明（演算法混亂期）時，越野車贏了。
但現在賽道已經確定是柏油路（演算法被鎖定）了，且兩者已經並排（模型能力打平）。
接下來發生什麼事，物理定律已經告訴你了。 F1 賽車會利用極致的推重比（
Power-to-Weight Ratio），在直線加速道上瞬間拉開距離。
未來兩三年，你會看到 Google 的運算成本以驚人的速度下降，而依賴 GPU 的陣營將會
發現，不管怎麼堆疊 H100/B200，成本結構都遠遠追不上那條軟硬一體的曲線。
如果真的要談演算法的「異變」，TPU 有能力為了新數學（如雙曲幾何）直接修改硬體
，演化出「火箭」直接升空。 而 ASIC + CUDA 的極限，充其量只能改裝成一台更快的
越野車，永遠離不開地面。
GPU 的「通用性」，曾經是它的王牌，現在變成了它的墓誌銘。
Copilot 甚至畫出TPU 在模型表現一但與GPU表現持平之後，將以指數級超越GPU
因為打平之後接下來創新的速度，TPU是沒有極限的，而GPU則是需要顧到CUDA的使用者
，只能線性成長
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 210.61.204.13 (臺灣)
※ 作者: breathair 2025-12-15 08:57:59
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※ 同主題文章:
Re: [新聞] 輝達帝國恐被谷歌打垮？Gemini 3太強引
12-15 08:57 breathair.
推 synchronous: 鄉民：你比老黃懂GPU
坐等 NV 滿手鄉民抵達現場1F 12/15 09:00
推 Marty: 整篇都很ChatGPT 情緒價值拉的很滿 但是邏輯錯誤3F 12/15 09:02
不是喔，Gemini 主筆
是我要他用比較有張力的寫法
Copilot 驗證（還幫我畫圖表）
※ 編輯: breathair (42.71.179.100 臺灣), 12/15/2025 09:03:27
推 DWR: 某天教主跳出來說出清NV 然後說他換到Google5F 12/15 09:02
推 onekoni: 老黃：看來我該讓腎了6F 12/15 09:03
推 Marty: 欸不是 好歹你也反駁一下邏輯沒有錯...9F 12/15 09:05
展開說說？願聞高見
→ Marty: 怎麼是反駁"不是ChatGPT"...10F 12/15 09:05
推 win8719: windows跟linux 表示
你裡面的論點讓我想起這個11F 12/15 09:05
※ 編輯: breathair (42.71.179.100 臺灣), 12/15/2025 09:06:49
推 airawesu: 不是說人家錯的人要指出人家錯在哪裡嗎13F 12/15 09:06
→ mokumoku: aI時代人人都可以高談闊論15F 12/15 09:09
→ ccsung: 真的很有Linux會幹趴windows的既視感......16F 12/15 09:09
→ patvessel: 喔對啊 巫毒卡想必是會取代cpu 的對嗎18F 12/15 09:11
推 RIVERWIND: 別人可以用Gemini跟Copilot得出跟你相反的結論 這就19F 12/15 09:11
推 Eric0605: AI就是會講你想聽的答案 還冠冕堂皇
但未來大家都不知道 每日都在變動的事22F 12/15 09:11
推 Solyo: Google可以結合本身產品線，應用無限可期24F 12/15 09:12
→ Eric0605: 可能一覺睡醒就被推翻 還是等子彈飛吧25F 12/15 09:12
推 conanist: 把名子換成arm vs cpu,大該有一半的論述是重復的；然後事實上兩者在各自領域活的好好的26F 12/15 09:12
對，你說對了
GPU比CPU 更適合繪圖
TPU比GPU更適合AI模型
CPU跟GPU跟TPU會一直活著
但TPU會佔據AI賽道
因為他不是通用的
推 ysb727: google手機搞不好都有可能取代iphone
看apple要不要找個AI合作28F 12/15 09:13
推 shoyeh: 這篇不就標準的Hallucination30F 12/15 09:16
→ marojack: 現在根本是華西街為了撿便宜貨在製造恐慌31F 12/15 09:16
※ 編輯: breathair (42.71.179.100 臺灣), 12/15/2025 09:17:56
推 hcwang1126: 怎麼我聽到的是這一代gpu 還沒發力 然後老黃迭代的速度很快34F 12/15 09:17
→ marojack: 反正到時候就知道了 如果我的推論沒錯的話
NVDA還是會是王者 已經弄出錢準備加碼36F 12/15 09:17
噓 ryback98: 應該是不知道輝達的CPX會跟Rubin一起出吧…38F 12/15 09:18
→ marojack: H200還是會持續用一段時間的 參數的調教和軟體調教可不是你想的這麼簡單40F 12/15 09:18
→ marojack: 已經準備好抄那些被恐慌的人的貨了44F 12/15 09:19
→ nerorush: 我信你了 全力放空達子 股版鄉民才是AI專家45F 12/15 09:20
推 windfeather: 我不會說GPU穩定，但你直接決定TPU獲勝還滿好笑的46F 12/15 09:20
這是邏輯
通用型的加速度就不可能贏過專用型
現在已經打平，未來幾乎不存在通用型趕超專用型的可能
※ 編輯: breathair (210.61.204.13 臺灣), 12/15/2025 09:22:18
推 Vincent6964: TPU橫空出世就贏多年經營的GPU+CUDA平台 你能說服你自己嗎48F 12/15 09:20
→ dogalan: 當你對AI的內容沒有絕對的判別能力的時候 還是不要50F 12/15 09:20
→ windfeather: 這麼厲害，怎麼幾年前全世界的專家不懂得壓TPU
難道全世界的專家真的都比不上AI問答的眼光嗎？51F 12/15 09:20
→ dogalan: 太盲目相信他給出的結論 AI幻覺很嚴重53F 12/15 09:21
→ stosto: Nv怎麼動搖？Google 又不是純靠tpu 才有gemini 的，但open ai 是真的危險54F 12/15 09:22
推 as6633208: TPU壯膽蛙== TPU v7算力連gb200都還打不贏@@ 輝達都gb300了，下一代還有rubin，計算通用性還贏TPU，不56F 12/15 09:23
→ as6633208: 過沒差，谷歌也是輝達第一大客戶，欸？為什麼捏？為59F 12/15 09:23
→ Feting: 跟ai討論的當真理..60F 12/15 09:23
→ as6633208: 什麼谷歌不專心多自己的TPU就好了捏？谷歌在顧慮什61F 12/15 09:23
推 macetyl: 9801跟ibm 的戰爭後來 ibm 贏了62F 12/15 09:23
→ as6633208: 麼捏？我就說谷歌錢很多，不用怕喔，就算砸錢之後，結果開發出顛覆算法的是我們gpt之父Ilya Sutskever的公司，畢竟Gemini 3 也是學他的很正常，因為不是狗家開發的完全用不上tpu，舊的tpu直接廢掉，谷歌也沒差，你錢很多再繼續砸錢買gpu，再繼續研發就好了啊63F 12/15 09:23
真正的邏輯是
GPU+CUDA再怎麼改變算法，他依然只能在GPU+CUDA裡跑
超出這個限制GPU做不到，所以TPU是安全的，TPU做不到GPU也做不到
而當TPU趕超GPU的模型時，專用型的優勢(加速度)，就比通用型的要顯現出來了
推 hcwang1126: 然後產業界也不是大家悶著頭作自己的 開下一代晶片一定是跟客戶討論過 畢竟這麼多錢 在上下遊70F 12/15 09:23
→ marojack: 你光是要把所有現有資料轉到TPU運作你就知道不可能了 重點還要轉碼解BUG
而且博通財報你去看看 他們說TPU只是客戶的一個方案而已72F 12/15 09:24
※ 編輯: breathair (210.61.204.13 臺灣), 12/15/2025 09:29:02
→ marojack: 根本無法取代GPU
核心還是在GPU上79F 12/15 09:25
推 yangtsur: 你問chatgpt intel 能不能打贏nvidia81F 12/15 09:26
推 blanka: Google不是也在買GPU嗎? 這個報導是??82F 12/15 09:27
推 win8719: 你換個問法他會給你不同的邏輯83F 12/15 09:27
噓 askaa: 講半天沒重點沒單 到底是要供啥洨?84F 12/15 09:27
推 chigo520: 你要不要換個問法？倒過來問85F 12/15 09:27
推 BMotu: 我看到先說結論就下拉了86F 12/15 09:28
→ marojack: 還有你可能不知道 顯示卡有個分支叫做繪圖卡
就是拔掉所有遊戲用的單元直接專用繪圖87F 12/15 09:28
推 windfeather: 另外AI是會順著提問者的邏輯去發展的
沒有辦法給予真正有變數與思辨性的問題89F 12/15 09:29
→ marojack: NVDA 要的話這點也做的到喔91F 12/15 09:29
他是順著你的邏輯講的沒錯，但首先他會先驗證你的邏輯
※ 編輯: breathair (210.61.204.13 臺灣), 12/15/2025 09:30:20
→ marojack: Ai要對話 我是會加上盲點偵測93F 12/15 09:30
→ windfeather: 光是把這陣子板上對於TPU和GPU各自優勢拿去討論
可能會得出完全不一樣的答案94F 12/15 09:30
噓 max0616: 看到前兩句就可以end了96F 12/15 09:30
推 krkrjjjpp: 路徑依賴的怎解? 你看看你自己怎麼打字的97F 12/15 09:31
路徑依賴在GPU領先時，CUDA有明顯的優勢
當TPU訓練的模型打平時，單純依賴GPU+CUDA反而會變成劣勢
Antropic 跟OpenAI 對GPU的修改建議本身就不可能相同
NV要顧及這些大客戶，要顧及向後兼容，這本身進化的"加速度"就會被牽制住
往前看，TPU的進化速度比GPU要快的多的多
→ pov: 所以nv不能開發專用硬體嗎98F 12/15 09:32
推 plaay: 任何反駁再丟給ai反駁，又是一篇，你怎麼鬥XD99F 12/15 09:33
※ 編輯: breathair (210.61.204.13 臺灣), 12/15/2025 09:37:17
→ CorkiN: 看完這篇文章的心得是AI真的會讓人變笨失去思考能力101F 12/15 09:35
推 ru04hj4: TPU就是為了喝牛奶蓋了一個農場和請了一堆員工 GPU比較像是大賣場103F 12/15 09:36
噓 ckpika: 這篇是不是AI寫的阿 怎那麼多無意義的英文105F 12/15 09:36
噓 tpkgo: NVDA跟一堆公司合作 就是知道目前發展方向仍不清楚107F 12/15 09:38
推 YJJ: 這種事實是否真確真還得專業人士討論108F 12/15 09:38
推 kirry: Apple找誰合作都沒用 前提是他的權限要開放 一樣把Siri 鎖在低能狀態也沒用啊109F 12/15 09:39
→ joe2: 拿問題去問問題的題庫 你真是高手
最近蠻多人產生這種偏誤的113F 12/15 09:40
推 ohlong: 這論點我同意但TPU門檻高很多 一般沒有g一樣實力
要拿來做一些應用一定直接買鏟子 nv最後還是能贏在長尾效應115F 12/15 09:40
噓 tpkgo: NVDA沒你想的那麼一成不變 TPU也只適用特殊用途120F 12/15 09:41
→ marojack: 你如果在論述裡面沒加入1.盲點偵測2.分步分析3.多角度方案 4.時間搓印 5.引用來源 6.資料來源不清楚要說明這些內容的話 我都當作是亂說的121F 12/15 09:42
→ windfeather: TPU現在看似好用那是GOOGLE專武
說真的那不是TPU強，而是GOOGLE生態強
但連GOOGLE也不敢說自己在AI競爭勝利了124F 12/15 09:42
→ marojack: 光是沒有時間搓印就知道撈到的資料多混亂了127F 12/15 09:43
推 abc12812: 又是AI文 一堆形容詞堆起來 笑死128F 12/15 09:44
推 Arkzeon: 這讓我想到的Xbox粉說Game pass會改變遊戲生態，訂閱才是王道，PS5等著吃屎129F 12/15 09:44
噓 joey00: 什麼廢文...132F 12/15 09:45
→ lovemost: 你知道歷史上也有過一次CPU 和ASIC之爭，最後勝出的是CPU嗎134F 12/15 09:46
噓 angusyu: 有夠可憐，這個世界只需要訓練不用應用136F 12/15 09:47
推 azhu: 好了啦N黑 輝達蛙一股不退137F 12/15 09:47
→ marojack: Ai幻覺是真的很嚴重 大概第五輪對話就有問題了138F 12/15 09:47
噓 shinewind: 現在隨便一個人跟AI聊聊就可以發文了140F 12/15 09:48
推 acolam: 我的男村民正在城鎮中心上女村民 nv投降了142F 12/15 09:48
噓 saokie: 結論 肉眼可見的速度...提供一下大概何時 既然都肉眼可見了！還是結論是假的144F 12/15 09:48
噓 nba887215: 你以為企業轉移的成本是今天下單明天就上線484146F 12/15 09:49
推 xx890197: 以後的世界就是一群傻屌在網路上拿ai回的內容在互相吵架，然後真正的知識份子講的話會沒有人相信148F 12/15 09:50
推 ohlong: 除非哪天g開放一堆類似客製化的工具跟開源部分model讓你使用 那就難講了 我拿著TPU做出來的食材加自己的醬料 何必買鏟子150F 12/15 09:50
推 israelii: Gemini當然說自家的好，老王賣瓜自賣自誇，你有想過這個問題嗎？153F 12/15 09:50
噓 coldbreeze: 1跟2有矛盾 TPU能涵蓋GPU範圍又沒有CUDA包袱 在說啥155F 12/15 09:50
→ ohlong: 但是上次看新聞連llama都不玩開源了157F 12/15 09:51
推 as6633208: 唉，當你覺得計算加速這方面，谷歌做得到而NV做不到時，就離現實很遠惹，之前挖礦熱潮NV就展示過特化計算挖礦的顯卡，後面還鎖挖礦，就輪現在AI加速計算的研發結果，TPU最新的V7還是打不贏NV的gb200就知道計算加速誰是老大了，TPU還捨棄了通用性都打不贏NV的產品==，你現在看到的贏是成本低並不是算力贏，而NV還有gb300，rubin，要是rubin宣布贏過tpu你知道那是算力碾壓嗎，計算加速這塊你覺得NV做不到但事實上產品都是NV贏捏？然後勒，你覺得為什麼谷歌是NV第一大客戶，既然tpu這模猛，計算加速這模強，為啥還跟nv狂買GPU 買到變成第一大客戶，谷歌錢很多，優勢其實是錢啦xD161F 12/15 09:53
推 brightest: 有人要用ai弄一篇gpu吊打的嗎174F 12/15 09:58
噓 qwe78971: 看一半懶得看了 亂講太多 稍微懂技術的都看不下去176F 12/15 10:00
推 kuan870704: 我居然把這篇文看完了，文筆其實蠻好笑的XD
一堆神奇的形容詞，是在寫小說嗎177F 12/15 10:00
噓 HiHiCano: 早說 你怎麼不早說呢？ 不要看到Gemini稍微領先就出來帶風向啊179F 12/15 10:00
推 riker729: windows 很難推翻在於龐大普通用戶習慣；但ai本來就是新東西，普通用戶只是遠端，廠商要不要換考量的是成本181F 12/15 10:01
→ HiHiCano: 你真的當砸大錢買GPU領上億薪酬的ai科學家是白癡啊184F 12/15 10:01
推 utn875: 模型迭代成本低的會贏，那就看TPU的算力成本優勢是否持續185F 12/15 10:01
推 BC0710: 好險你有把你跟AI討論放在最上面 差點浪費時間187F 12/15 10:02
→ ojh: 這篇正確 tpu的殺傷力可能直接淘汰gpu188F 12/15 10:02
噓 strlen: AI文你可以推文貼連結 沒人要看190F 12/15 10:04
噓 nidhogg: 前面不是一大串在討論Nested Learning，假設AI的架構都還有可能會大持續翻轉，TPU容易直接廢掉，應該比較沒有彈性。191F 12/15 10:04
→ newwu: 別再和Gemini AI討論了 你一隻半解的話，他到最後就是順你以為的講，到最後就是和AI一起幻想194F 12/15 10:05
→ nidhogg: 目前看來有競爭力對手還是只有Google196F 12/15 10:05
→ josephpu: 這篇證明了ai很強，但不會問問題反而是反效果197F 12/15 10:05
→ newwu: *一知半解198F 12/15 10:07
推 jickey: 分析得很好 還不趕快槓桿開起來空輝達199F 12/15 10:08
→ chang1248w: 不不不，維護xla生態的不是deepmind200F 12/15 10:08
推 serpei: 黨99趴習慣以後 剩下1趴已經沒有市佔率了201F 12/15 10:08
→ yunf: 因爲你不懂所以被他唬好唬滿202F 12/15 10:08
噓 ilGroundhog: 不予評論，你這篇是用AI寫的，跟你之前文筆跟排版完全不同203F 12/15 10:08
推 pot1234: 講幹話耶，需要光追的話就支援光追，需要雙曲幾何就支援雙曲幾何。整體問題是說NV的GPU你買來就可以train。TPU沒人會裝，所以要給G抽一手，而且model要上傳。但TPU是ai特化（至少他幫不能做branch吧)，所以會比較省電。205F 12/15 10:09
推 as6633208: 但我說實話，谷歌也不是錢多的那個，錢最多的那個其實是馬斯克，他左擁NV硬體成果，右抱谷歌算法成果，最後再加上自己的火箭 機器人和xai技術，創造文明奇210F 12/15 10:09
噓 Enzofulgura: 看起來你比較厲害 那你明天去NV董事會報到叫老黃滾213F 12/15 10:09
→ as6633208: 蹟，爭什麼混在一起做灑尿牛丸不就好了214F 12/15 10:09
推 rebel: 我是支持未來的算法還未知 現在要說NV還是goog贏
我都沒看到有足夠的證據能說服我 所以我兩個都買216F 12/15 10:09
→ yunf: 就像騙三歲小孩一樣218F 12/15 10:09
→ as6633208: 薩尿蝦和牛肉丸最終還是要食神混在一起219F 12/15 10:09
→ newwu: 你以為股板鄉民會唬爛你，其實AI更會，因為他最會接話，很會迎合，人總是相信自己想相信的221F 12/15 10:11
推 eineFrage: 蘋果已經展示過軟硬體一把抓的優勢跟低包袱了223F 12/15 10:12
→ newwu: 要討論這問題，一定要強制他搜尋資料加thinking 但就算這樣也很難避免他唬爛224F 12/15 10:13
推 windfeather: 我剛剛拿去問GEMINI，他自己就回答
TPU一定勝過GPU就是一個經典的邏輯謬誤
1.過度簡化 AI 競賽 2.忽略 GPU 的發展 等等一堆我不是要說自己的結論是對的，是要說
可以輕易引導AI給予我們預期的答案226F 12/15 10:15
推 LaLaplace: 看到又一篇，我嚇到趕緊加碼NVDA231F 12/15 10:17
推 ck960817: 你是不是多軍反串啊？笑死232F 12/15 10:17
→ tony1010: 安卓跟ios 也沒有誰幹掉誰，市場做大，2者都可以存在好嗎233F 12/15 10:18
推 mithuang: AI又成功地用一本正經胡說八道的方式，成功地提供滿滿的情緒價值，你現在應該覺得自己超強，全身充滿力量吧！235F 12/15 10:19
→ tony1010: 如果Ai市場只有現在這樣，其實所有的公司都嚴重高估了238F 12/15 10:19
推 jakkx: 1就可以下去了。你應該不知道自己在寫什麼吧
我只要研究第一名的缺點，我改良我就變第一名了
AI真的是工具，能不能成事看人。這篇直接顯示給你看241F 12/15 10:20
噓 papa004: 整個邏輯0分，連CUDA為何存在的價值及意義都不懂！244F 12/15 10:23
推 Roger5566: AI也沒那麼神準 真的那麼厲害可以靠GPT賭球賽了246F 12/15 10:25
→ jakkx: 一本正經說幹話而人判別不出來就是跟著說幹話247F 12/15 10:25
推 windfeather: 其實歐盟正在啟動GOOGLE的另一項反壟斷調查
判決成立，GOOGLE會吃一發年營收10%的超級大罰款249F 12/15 10:30
推 Gipmydanger: z5碳吉某？tpu跟gpu是在增量市場互補不是替代251F 12/15 10:30
→ ejnfu: 股版進化到AI做股票了
兩個都買不就好了 XD252F 12/15 10:32
→ LipaCat5566: 前提是TPU真的是最適合模型晶片才會發生CPU/GPU這種運算繪圖兩者分開現象 而且TPU必須兼容未來AI架構改變254F 12/15 10:32
推 clusis: 結果Linux 輸了257F 12/15 10:34
→ marojack: 話是說文主不知道知道不知道現在的訓練還是H100和H200 因為現在說的那些新儀器都是等出貨中還沒完全上線 而且核心還是軟體還要優化258F 12/15 10:34
推 as6633208: 我只能說，馬斯克坐收漁翁之利，有一個自己的火箭公司，又有機器人和自駕，又有錢，NV的硬體成果買來，谷歌的算法成果也買來，NV是薩尿蝦，谷歌是牛肉丸，馬斯克來把兩邊買來改良成灑尿牛丸，嘻嘻261F 12/15 10:35
→ marojack: 現在的問題還是產能跟不上需求265F 12/15 10:35
推 jakkx: 耐著性子看下去發現真的是浪費時間。所以它已經先預266F 12/15 10:35
→ marojack: 而且電不夠和記憶體不夠快267F 12/15 10:35
→ jakkx: 設TPU對AI適性最強。這點請先去翻翻這兩個的差異好268F 12/15 10:35
GPU在圖像處理打敗CPU
就是因為相對CPU
GPU是專門處理圖像的ASIC
GPGPU 就是這個ASIC加上CUDA
目前幾乎就是當初CPU跟GPU之爭時
誰贏誰輸的問題
GPGPU 目前也是轉往AI特化處理
但是他還要兼顧CUDA，向後兼容
這在剛開始導入時是優勢
在被追平後就無法追上TPU了
CUDA在開發者生態是優勢也是劣勢
優勢是大家都是用GPU
劣勢是大家的演算法也被GPU+CUDA綁死
這個優勢在TPU模型追上時會被抹平
劣勢會在之後的加速進化路徑被顯現出來
※ 編輯: breathair (42.71.179.100 臺灣), 12/15/2025 10:47:25
→ jakkx: 嗎？你在問問題的時候已經幫AI假設了不少前提了吧269F 12/15 10:36
推 ckpetercheng: 我也覺得TPU在ai會幹爛GPU 但原因是google有能力打造完整生態270F 12/15 10:37
噓 zuhuei: 問個ai就上來發文 跟自己google完還是更早雅虎貼知識家的發文上來差在哪272F 12/15 10:37
→ LipaCat5566: 這跟視窗和企鵝還有x86/arm問題本質不同 這比較像以前CPU/GPU各自專業化後分家 以後電腦有可能是CPU/GPU/TPU274F 12/15 10:37
→ jakkx: 這已經不是邏輯框架的問題而是GIGO（垃圾進垃圾出277F 12/15 10:37
推 donkilu: 這篇真的很AI XDDDDDDDDDDDDDDD278F 12/15 10:41
噓 fewhy: 通用有通用的好處，不是你說TPU"專用”就好，專用才真的沒彈性279F 12/15 10:43
推 Raimu: 以後會不會都是AI跟AI在筆戰R281F 12/15 10:44
→ newwu: 別說發文了，連推文都一堆看起來是AI體的283F 12/15 10:45
推 jakkx: 會啊。然後第三者一看就知道這些AI使用者有沒有料284F 12/15 10:46
推 book7: 說這麼多 all inGOOG就好了287F 12/15 10:48
推 jakkx: 追上什麼？所以TPU可以自行進化？專用的變成沒有包289F 12/15 10:50
噓 s960908: 帶著你的ai廢文離開這個星球謝謝290F 12/15 10:51
→ jakkx: 袱了？你現在到底知不知道專用是什麼意思？291F 12/15 10:51
噓 iceyeman: 印象是GPU訓練框架TPU推理些許延伸 最簡單就是TPU跑圖超快 單一特化就是了292F 12/15 10:51
推 dummy003: 主機大戰時的廠商be like:294F 12/15 10:51
噓 losage: 一堆ai廢文…295F 12/15 10:52
→ jakkx: 前提是什麼你整個弄清楚再去問一次296F 12/15 10:52
噓 Busufu: 一看就外行講屁話 你真的寫過cuda?297F 12/15 10:52
→ losage: Ai不會思考，你自己都不思考了，產出當然廢文298F 12/15 10:52
噓 maxangel: ASIC這麼多年也沒幹爆做CPU的intel300F 12/15 10:54
CPU從圖像處理退下來了
GPU會不會也從AI運算退下來？
※ 編輯: breathair (42.71.179.100 臺灣), 12/15/2025 10:55:40
→ maxangel: 不要覺得用AI去問AI就是專業 這是GIGO301F 12/15 10:54
→ guardian93: 當你的tpu晶片還停留在3奈米時，GPU已經跑到埃米領域了，到時候還能比較？303F 12/15 10:55
噓 Dusha: 這邏輯 XDDDDD306F 12/15 10:56
→ windfeather: 因為你直接預設放大TPU的優勢，無視GPU的優勢
然後又預設了其實尚未確定的情境308F 12/15 10:56
推 jakkx: 這篇真的直接教人沒腦用不會有好結果。再直接不過310F 12/15 10:57
→ appledick: 不要再嘴什麼TPU了啦，沒有什麼屌打GPU啦312F 12/15 10:57
→ jakkx: 該看的書還是要看，這點在AI時代不會變313F 12/15 10:57
→ LipaCat5566: 現在關鍵是非transformer模型還太弱 要分家要先出現通用TPU還有一個專門優化的模型架構316F 12/15 10:58
推 mithuang: 演算法被綁死明明就TPU的劣勢，反倒講成GPU的劣勢～神了318F 12/15 10:58
推 as6633208: 然而TPU這麼特化，算力還是沒超過gb200，而輝達還有gb300，Rubin 也開始要做了，吹得這麼用力結果都輸給NV的產品。吹到計算加速這領域只有谷歌TPU做得到，而NV GPU做不到，但從產品結果來看NV的產品算力卻明顯比較強耶？怎麼了320F 12/15 10:59
→ marojack: 我就問你一個問題
假設你是使用iphone 現在要轉安卓 裡面有2T的資料iphone 無縫接軌 換手機就行了 你要轉安卓你會怎麼做325F 12/15 10:59
→ appledick: G奶屌打估計是Deepmind的演算法突破啦 用GPU跟TPU都嘛一樣，媒體一直嘴TPU只是有比較多新題材可以炒329F 12/15 11:00
→ mithuang: AI很會從提問中知道你想要的是什麼答案，你要什麼他就餵什麼331F 12/15 11:00
→ marojack: 大概只有完全沒有資料的新創公司才會直接支援TPU
其他為了通用性會直接用GPU
光是轉資料就玩死一堆工程師了333F 12/15 11:00
→ appledick: 真以為其它家用TPU就屌炸天喔，沒演算法突破都是甲賽而已337F 12/15 11:02
推 bell1708: 30年前也一堆人喊Linus會取代windows既視感339F 12/15 11:02
→ marojack: 很明顯就是華西街要騙票啊 這幾天所有的壞消息都出來了
這輪一定一堆被洗出去340F 12/15 11:03
推 kuan870704: 原po看起來不是反串欸，ai真的害人不淺XD343F 12/15 11:04
推 as6633208: 重點是講的多神結果產品算力根本沒超過xD 老哥，你在計算加速領域捧谷歌踩NV，但你捧的谷歌卻一直跟NV買GPU買到變成第一大客戶欸，不覺得很神奇ㄇ345F 12/15 11:06
→ fallinlove15: 我公司用了一堆google產品 最常發生的是他後來不支援了 最大的災難就是32轉64那波 這種如果後來做不起來 我只能說保重
他是一種可能 但風險和成本大多了348F 12/15 11:06
推 kuan870704: Intel當初的晶圓廠也是專門為了intel cpu而生的，結果呢352F 12/15 11:08
→ fallinlove15: 我覺得輝達未來沒什麼問題 但他的估值的確偏高 回調很正常 不要因為跌就去唱衰354F 12/15 11:08
→ marojack: 最後大家一定會開始鎖資料356F 12/15 11:08
推 jakkx: TPU是一定會吃市佔且愈來愈大，它的優點就在那邊358F 12/15 11:10
→ fallinlove15: 實際上這些底層硬體設計產業連美國市場都不能養幾間 太燒錢了 要百花齊放更是不可能 舉例來說作業系統 以前每過一段時間就吹一下 然後呢 市面上常見的也是那幾間大的 因為維護成本太高了啊359F 12/15 11:11
→ jakkx: 但現在AI市場多大還未可知，談會變怎樣還遠的很364F 12/15 11:11
→ fallinlove15: TPU谷歌養得起 但要成為主流很難 畢竟谷歌可沒輝達懂其他底層的技術 調整算法很難比別人從硬體動手快 我開發要懂一堆底層 還是找那個最好改的平台 這也是成本阿365F 12/15 11:13
→ peterturtle: 寫程式有個原則，不要過早最佳化
是遲早要做沒錯，但不該太早做
硬體最佳化是已經開始變現要生產固定商品的時候才做的，不是開發階段369F 12/15 11:13
推 jakkx: 這如果證明Gemini沒料的話ai就沒料了哦。Copilot後面就是openai374F 12/15 11:17
推 as6633208: TPU最新V7算力只能接近gb200，NV還有GB300甚至要開始搞rubin，產品算力輸nv的gpu，通用性也輸NV的gpu，呃，你知道要是下一代Rubin說效率贏TPU，你知道這GPU算力不知道會碾壓TPU幾倍嗎？NV的產品還贏通用性。計算加速領域，捧谷歌採NV，但兩個產品攤開來表現，卻完全不是你吹的這麼一回事，然後谷歌而也是NV第376F 12/15 11:19
→ as6633208: 一大客戶，奇怪捏？心中計算加速這麼頂的谷歌，TPU這麼屌的谷歌，為什麼還狂花錢買NV最新的GPU？花一堆錢買到變第一大客戶，谷歌在顧慮什摸QQ？383F 12/15 11:19
噓 papa004: 你這篇文章及在留言區的回文，充分顯示你的無知而不自知！386F 12/15 11:22
推 macetyl: 除非google 能把市場全吃了或是提供解決方案給其他公司，不然沒用，沒人會投資買一堆tpu
太早鎖定規格的案例 都是失敗收場388F 12/15 11:22
→ macetyl: 不過google 有本錢燒就是 但不代表會取代nv393F 12/15 11:24
→ jasperhai: 後面有點胡扯 圖表也大有問題啊lol394F 12/15 11:24
→ windfeather: 那麼強烈、肯定的口吻與結論
可見原po為了怎樣的預設資訊與條件
餵了395F 12/15 11:24
→ jasperhai: 部分論點我支持 但論證胡扯一通 圖畫的像是小朋友400F 12/15 11:25
推 fay001: 笑死了，對於這種預測或是沒有標準答案的事情，ai只會順著使用者說的話回答而已啦401F 12/15 11:26
噓 j23932: 股版好人真的多403F 12/15 11:28
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