资深科技投资人贝克（Gavin Baker）日前在访谈中表示，Google的张量处理器（TPU）目前暂居上风，但长期而言，辉达（Nvidia）的绘图处理器（GPU）凭借更全面的生态系，仍较具优势。
科技基金Atreides Management经理人贝克9日在Invest Like The Best播客节目中说，从Hopper晶片转换到Blackwell，「是目前为止我们在科技领域经历过最复杂的产品转换」，而Blackwell的大规模部署近几个月才开始。
辉达的Blackwell平台大幅延迟，是因为这个转换需从根本上调整基础设施，难题包含更高的用电量、液冷系统、更重的资料中心机架，以及散热管理等，而Blackwell的延迟，意外为Google创造了有利窗口。
贝克说，Google在短期内取得优势，是藉著其TPU晶片，成为人工智慧（AI）词元（token）的最低成本生产者。在结合其他如搜寻引擎等业务下，这让Google得以在负30%的利润率下营运。他说，Google不断「抽走AI生态系的经济氧气」，是合理的策略，但可能只是暂时性的。
他也强调，随著辉达的Blackwell晶片明年初开始用于训练，还有随后更易部署的GB300晶片，这种局面即将改变。他说，一旦Google失去成本优势，可能会重塑AI产业的竞争格局与经济模式，「那迟早会发生」，而Rubin晶片的推出，可能会进一步拉大与TPU和其他客制化AI晶片的效能与成本差距。
另外，贝克认为，第一款由Blackwell晶片驱动的模型将由马斯克的xAI推出，原因很简单，因为黄仁勋公开说过，马斯克建造资料中心的速度无人能比。而即便有了Blackwell晶片，仍需六到九个月才能将效能提升到Hopper的水准。
贝克强调，xAI对辉达具有关键作用。xAI快速部署的速度，让辉达能在资料中心内尽可能部署更多的GPU，形成协同运作的晶片群，进而为所有客户进行除错。
贝克的访谈著眼于主要AI基建业者间日益激烈的竞争。马斯克隔日在X上发文表示：「AI是有史以来最顶尖的对决。硬体的部署速度，尤其是机器人领域，是关键所在。」
贝克指出，从Hopper、Blackwell到未来的Rubin，辉达的GPU强调的是全端平台，从GPU、网路卡、交换器到 CUDA等软体层，一手包办。企业买了GPU后，可取得一整套能直接投入训练和推论的完整系统，不需自行组装网路或重写软体。
相较下，Google TPU的本质是特殊应用IC（ASIC）。Google负责前端设计，后端由博通制作，再交由台积电生产。TPU其他不可或缺的零件，如交换器、网卡和软体，Google都得自己整合，供应链协作比GPU复杂许多。
整体来说，GPU的优势不在於单颗晶片的效能，而是整个平台与生态系的完整度。
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