資深科技投資人貝克（Gavin Baker）日前在訪談中表示，Google的張量處理器（TPU）目前暫居上風，但長期而言，輝達（Nvidia）的繪圖處理器（GPU）憑藉更全面的生態系，仍較具優勢。
科技基金Atreides Management經理人貝克9日在Invest Like The Best播客節目中說，從Hopper晶片轉換到Blackwell，「是目前為止我們在科技領域經歷過最複雜的產品轉換」，而Blackwell的大規模部署近幾個月才開始。
輝達的Blackwell平台大幅延遲，是因為這個轉換需從根本上調整基礎設施，難題包含更高的用電量、液冷系統、更重的資料中心機架，以及散熱管理等，而Blackwell的延遲，意外為Google創造了有利窗口。
貝克說，Google在短期內取得優勢，是藉著其TPU晶片，成為人工智慧（AI）詞元（token）的最低成本生產者。在結合其他如搜尋引擎等業務下，這讓Google得以在負30%的利潤率下營運。他說，Google不斷「抽走AI生態系的經濟氧氣」，是合理的策略，但可能只是暫時性的。
他也強調，隨著輝達的Blackwell晶片明年初開始用於訓練，還有隨後更易部署的GB300晶片，這種局面即將改變。他說，一旦Google失去成本優勢，可能會重塑AI產業的競爭格局與經濟模式，「那遲早會發生」，而Rubin晶片的推出，可能會進一步拉大與TPU和其他客制化AI晶片的效能與成本差距。
另外，貝克認為，第一款由Blackwell晶片驅動的模型將由馬斯克的xAI推出，原因很簡單，因為黃仁勛公開說過，馬斯克建造資料中心的速度無人能比。而即便有了Blackwell晶片，仍需六到九個月才能將效能提升到Hopper的水準。
貝克強調，xAI對輝達具有關鍵作用。xAI快速部署的速度，讓輝達能在資料中心內儘可能部署更多的GPU，形成協同運作的晶片群，進而為所有客戶進行除錯。
貝克的訪談著眼於主要AI基建業者間日益激烈的競爭。馬斯克隔日在X上發文表示：「AI是有史以來最頂尖的對決。硬體的部署速度，尤其是機器人領域，是關鍵所在。」
貝克指出，從Hopper、Blackwell到未來的Rubin，輝達的GPU強調的是全端平台，從GPU、網路卡、交換器到 CUDA等軟體層，一手包辦。企業買了GPU後，可取得一整套能直接投入訓練和推論的完整系統，不需自行組裝網路或重寫軟體。
相較下，Google TPU的本質是特殊應用IC（ASIC）。Google負責前端設計，後端由博通製作，再交由台積電生產。TPU其他不可或缺的零件，如交換器、網卡和軟體，Google都得自己整合，供應鏈協作比GPU複雜許多。
整體來說，GPU的優勢不在於單顆晶片的效能，而是整個平台與生態系的完整度。
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