除了 AI 訓練，Google 的張量處理器 (TPU) 在多個領域展現了潛在的應用優勢。隨著 Google Gemini 3 的成功，TPU 的性能和效率引起了廣泛關注。TPU 作為一種客製化 IC (ASIC)，專為深度學習而設計，在特定任務上表現出比傳統 GPU 更優越的性能。
由於 TPU 在功耗和能源效率方面的優勢，AI 資料中心的用電需求直線上升，這使得 TPU 成為一個有吸引力的替代方案。相較於功耗較高的 GPU，TPU 有助於降低資料中心的運營成本並減少能源消耗。這使得 Google 能夠將其 AI TPU 的銷售額設定為輝達 AI 晶片營收的 10-15% 左右的目標。
蘋果公司採用 Google 設計的晶片來訓練其人工智慧系統 Apple Intelligence，以及 Anthropic 與 Google 簽訂合約使用大量 Google TPU，這些事件突顯了 TPU 在 AI 領域的戰略重要性。Anthropic 甚至打破了 Google 不直接對外販售 TPU 的商業模式，直接從博通購買了大量的 TPU。Meta 也有意在其資料中心部署 Google TPU。這些舉措顯示 TPU 在 AI 晶片市場上具有挑戰 NVIDIA 霸權的潛力。
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