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==== 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。