Google 的張量處理器 (TPU) 日益普及，對 NVIDIA 在 AI 硬體市場的主導地位構成潛在威脅。NVIDIA 目前在 AI 晶片市場擁有超過 90% 的市佔率，主要歸功於其圖形處理器 (GPU) 的廣泛應用。然而，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。
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。
TPU 和 GPU 都是為加速平行運算而設計，廣泛應用於神經網路訓練和推論。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。GPU 則是一種通用平行處理器，不僅能處理 AI 任務，還可應用於科學計算、影像處理等多種場景，提供更高的靈活性。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；而 GPU 在研究開發、功能多樣且彈性需求高的場景中更受歡迎。
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