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==== 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。