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===== （1）TPU 只直接影響「願意把 workload 鎖在 Google 生態」的那一圈人 =====

TPU ≠ 任意地方都買得到的白牌卡，它本質比較像：

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* 想自建機房、做多雲、或現在已經 heavy 在 AWS / Azure 的客戶，不會因為「Gemini 很強」就突然說：好，我全部轉去 TPU。
* 他們要嘛： - 繼續瘋狂買 NVIDIA， - 要嘛等自家雲的 ASIC 成熟（Trainium / Maia）， - 或者用一些新創 ASIC 方案。

→ 這代表：Google 用 TPU 拿到 SOTA，並不直接等於「全球 GPU 需求下滑」，只等於「Google 這一塊的 GPU 天花板下降」。

（2）份額掉 vs. 大餅變多，哪個比較快？

就算你假設：
* NVIDIA AI 加速器市佔，從 90% 降到 70–75%，被 TPU / Trainium / Maia 等吃掉一部分，巴倫周刊<ref>{{cite web|title=巴倫周刊|url=https://www.barrons.com/articles/nvidia-stock-ai-chip-revenue-98dfccf1|publisher=barrons.com|access-date=2025-11-26}}</ref>
* 但同一時間： - 全世界在 AI 上的 CapEx 還在爆炸成長 - xAI 之類的公司喊的目標是 5 年內相當於 5,000 萬顆 H100 等效的算力需求等級，這不是開玩笑的規模。Tom's Hardware<ref>{{cite web|title=Tom's Hardware|url=https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musk-says-xai-is-targeting-50-million-h100-equivalent-ai-gpus-in-five-years-230k-gpus-including-30k-gb200s-already-reportedly-operational-for-training-grok|publisher=Tom's Hardware|access-date=2025-11-26}}</ref>

那產生的效果可能是：

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對股價來說，這會從「故事無敵爽」→「故事還不錯但沒有之前那麼神」，
是 估值倍數下修 的邏輯，不是「需求崩盤」的邏輯。

（3）TPU 強不代表「GPU 不重要」，只是代表「GPU 不是唯一選項」

多份報告/分析都提到：
* TPUs 在某些 workload（尤其是 Google 自己堆好的 TensorFlow/JAX/Pathways + 大規模 LLM）上，perf/watt 和 cost/token 真的優於一般 GPU。CloudOptimo<ref>{{cite web|title=CloudOptimo|url=https://www.cloudoptimo.com/blog/tpu-vs-gpu-what-is-the-difference-in-2025/|publisher=cloudoptimo.com|access-date=2025-11-26}}</ref>
* 但 GPU 還是有： - 通用性（不只 LLM，還有視覺、科學計算、各種雜七雜八） - 生態（CUDA、各種框架、工具、第三方庫） - 客戶可以買來自己插機櫃，不用一定選某家雲。

所以未來比較像：

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