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=== Assistant: 關鍵有三個字：誰都買得到。 ===
關鍵有三個字：誰都買得到。
這就是為什麼大家在聊「護城河」時，會一直講 CUDA，而不是 Google TPU——即使 TPU 在某些情況下「看起來更便宜」。

我分幾層講，盡量用貼近投資跟產業的角度來說：

==== 1. TPU 是「Google 內部 + 綁死在 GCP 的方案」 ====

TPU 本質比較像：

: 一台只在 Google 自家機房出沒的專用機器，
: 你只能透過「上 GCP / 用 Vertex AI」來間接使用。

也就是說：
* 你不能像買 H100 一樣買一堆 TPU 回去自建機房。
* 多數公司要上 TPU 就等於： - 把 infra 綁死在 GCP - 或至少要建立一整套「專門跑在 GCP TPU 上」的 pipeline。

對很多大客戶來說，問題就來了：
* 我原本用 AWS／Azure，難道為了 TPU 要整套搬家？
* 我公司政策要 multi-cloud，TPU 是 Google 專有，那其它雲端怎麼辦？
* 我未來想自己買機櫃做 on-premise，TPU 根本買不到。

→ 所以 TPU 的「市場」天生就被限制在：願意 heavily 綁定 Google 生態的那一群人。

==== 2. CUDA + NVIDIA 是「誰都買得到、哪裡都能跑」 ====

反過來看 GPU + CUDA：
* 你可以： - 在 AWS / Azure / GCP / OCI 租 NVIDIA GPU - 找代工廠拉一整排機櫃，自己插 H100 / B200 - 買一台工作站，裝一張 4090/5090 在公司裡做研究
* 同一套 CUDA / PyTorch / TensorRT 技術，可以： - 雲端用 - on-prem 用 - 多雲用 - 客戶 demo 用

這個「通吃所有場景」的能力，是 TPU 完全不具備的。

所以對市場來說，問題不是單純問：

: 「TPU 跑一次 token 比 GPU 便宜多少？」

而是更現實地問：

: 「多少錢可以讓全世界大多數開發者、公司、雲端都能用同一套平台？」

這一題目前是 NVIDIA + CUDA 贏，非常多。

==== 3. 價格再便宜，沒生態就是「便宜的孤島」 ====

你說「TPU 價差這麼多」，這句話其實有幾個坑：
# 你看到的是 Google 對外報的雲端價目表 / 宣傳 cost-per-token - 那裡面有很多 Google 想要 highlight 的計價方式（例如包成整套服務）。 - 實際上企業做決策，不是只比「單位算力價錢」，還要看： - 遷移成本（改程式、改工具鏈） - 人才成本（會用的人多不多） - 被綁死單一供應商的風險（vendor lock-in）
# 生態成本往往比硬體成本更大 - 你公司內部工程師、MLOps、Infra 工程師如果全部都熟 CUDA / GPU，但沒人熟 TPU： - 改成 TPU 代表你要重訓人、重新寫 code、重新建 CI/CD pipeline。 - 對大公司來說，這些人力時間成本，常常遠大於你算那一點「GPU vs TPU 的單價差」。
# TPU 工具鏈主要是 Google 口味（JAX / XLA / TensorFlow） - 但業界很多東西是 PyTorch-first，很多低階最佳化是 CUDA-first。 - 「我整家公司整個 stack 為了 TPU 改過去」這件事，很少人敢下這個決策。

→ 便宜很好，但「便宜的東西，大家敢不敢 ALL-IN」是另一個問題。

==== 4. 為什麼市場討論護城河時會一直講 CUDA？ ====

因為軟體生態 + 開發者心智佔領這兩件事，是可以「跨硬體世代繼續收稅」的。

NVIDIA 現在在做的是：
* 不只是賣 GPU，而是賣整套： - CUDA + cuDNN + TensorRT - NVIDIA NIM / 推論服務 / AI Enterprise - 網路（InfiniBand / Spectrum-X） - library（各行各業 domain-specific 的 SDK）

這帶來幾件事：
# 當別人做出「硬體相近」的卡時，軟體還是 NVIDIA 的強項 - 你要跑現有一堆 CUDA-based 的東西，換到別家公司卡上，通常要付出轉移成本。 - 這就像以前 x86 vs 其他 CPU；不是你晶片做出來就有人用。
# NVIDIA 可以從「每一台機器」身上多收一層軟體 / 服務錢 - 當硬體毛利被壓，軟體訂閱 / SDK / 平台費用就變成第二個護城河。 - 市場看到這一點，才會說 CUDA 生態是最核心的 valuation driver。
# CUDA 的勝利是「開發者心智」的勝利 - 大部分 AI 工程師一想到「加速某段 code」，第一反應是：用 CUDA / 用 NVIDIA 的 library。 - 這種「預設選擇」一旦形成，你要靠便宜硬體去撼動它，要花的不是錢，是時間 + 鐵血 BD + 生態補貼。

→ 所以當大家在討論 NVIDIA 會不會掉下神壇時，會問的是：「CUDA 护城河會被打穿嗎？」而不是「TPU 單價便不便宜？」

==== 5. 再把你的問題濃縮成一句話回答你 ====

: 「在價格差這麼大情況下，為什麼大家原因都集中在 CUDA 而不是 Google TPU？」

因為對「整個 AI 世界」來說，問題不是
「Google 能不能靠 TPU 做出 SOTA 模型？」
而是
「全世界 90% 以上的開發者、公司，要用什麼平台寫 code、佈署模型？」
* TPU 目前更像是： 👉「Google 自家 + 綁在 GCP 這一圈人的特選方案」
* CUDA + NVIDIA 更像是： 👉「全世界 AI 開發共同的底層基建」

市場在估值時，會看的是「共同基建」的護城河，而不是某一家公司內部的神兵利器。

如果你願意，我可以幫你整理一個小表格：
* 一欄是「從企業 CIO / Infra 負責人角度」
* 一欄是「從投資人角度」

列出：在什麼情況下他們會偏向選 TPU、在什麼情況下還是會買 NVIDIA GPU，順便加一欄「對 NVDA 估值的影響方向」，讓你之後看新聞比較容易判斷「這個消息是情緒多還是實質多」。