Google 的張量處理器（TPU）日益普及，對 NVIDIA 在 AI 晶片市場超過 90% 的市佔率構成潛在威脅。TPU 在雲端服務和特定 AI 應用領域逐漸嶄露頭角，可能改變市場格局。TPU 在成本、交貨時間和雲端資源租賃方面的優勢，促使雲端服務供應商可能轉而採用 TPU，進而影響 NVIDIA 的市場份額。
TPU 作為專用加速器，專為深度學習客製化，擅長執行大規模矩陣運算，追求在特定 AI 演算法上的極致效能。相較之下，NVIDIA 的 GPU 是一種通用平行處理器，雖然應用範圍更廣，但 TPU 在特定 AI 任務上可能更具優勢。TPU 在雲端環境中更容易取得，適用於大型、規則且高度並行的分散式訓練和批次推論，這使得雲端服務供應商更有可能採用 TPU，從而蠶食 NVIDIA 的市場。
為應對 TPU 的競爭，NVIDIA 強調其 GPU 平台的領先地位，聲稱其平台能在各種環境中支援各種 AI 模型。NVIDIA 近期推出了 Blackwell 世代的 GPU，強調性能、通用性和可替換性，旨在解決模型轉換、場景遷移和跨雲部署等問題。此外，NVIDIA 也積極與 Google 等公司合作，確保其 GPU 能夠支援 Gemini 等先進的 AI 模型，展示其在 AI 領域的持續影響力，試圖維持其在 AI 硬體市場的領導地位。
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