Re: [新聞] 輝達帝國恐被谷歌打垮？Gemini 3太強引擔憂 專家直言免驚：想想DeepSeek
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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