TPUはコンピューティングと設備投資コストの削減に役立つか？
そうなる可能性が非常に高い。
・エヌビディアのマージンは全体で70％の粗利益率、トップティアチップでは80％
・TPUは、頻繁にドルあたりのパフォーマンスが向上する。これは特定の指標に対してわずかに改善された価格設定を意味する
・Gemini 2.5 Proは入力トークン価格が125万トークンあたり1.25ドル（〜20万トークン）、20万トークン以上は250万トークンあたり2.50ドルを提示し、Open AIの入力は100万トークンあたり2ドルだ
・価格設定には多くの変数があるが、コンセンサスはTPUが大規模な機械学習操作にとってより費用対効果が高い
TPUがより多くのワークロード（GOOG内およびAnthropicのような協力者と）を引き受けるにつれて、グーグルはエヌビディアとの真の交渉力を獲得する。
・価格を上げる？ 問題ない、より多くをTPUに移行する
・供給不足に直面している？ 我々は独自のチップを持っている
その結果、グーグルにとって交渉テーブルでのレバレッジ+パワーの増加となる。
TPUに移行する追加のワークロードはそれぞれ、エヌビディアが支払いを受けないワークロードを表している。
結論
前述の通り、グーグルはエヌビディアを排除しようとしているわけではなく、本質的に依存度を最適化しようとしている。
・TPU = 推論と内部タスクにおけるコスト管理、効率性、マージン向上
・エヌビディア = 柔軟性と顧客との整合性
グーグルのチップは、AI経済を再定義し、費用をコントロールし、業界の一流チップメーカーに対するレバレッジを維持することを目的とした戦略的パワープレイだ。これにより、すでに今年50％上昇している株価と相まって、グーグルの企業価値評価が向上する可能性がある。
世界をリードするAI製品プレイヤーがエヌビディアへの小切手の額を減らし始めると、業界の様相は変わるだろう。
