“GOOGL の TPU は NVDA Blackwell に大きく劣る、と考えている人たちへ——
SemiAnalysis は、むしろ 逆 だと主張している。

彼らの論点はこうだ：

・公称のピーク FLOPs（理論値）は TPUs の方が低く見えるが、実際のモデル稼働時の FLOP 利用効率（MFU）では TPU の方が高く出る ため、実効性能（effective FLOPs）では Ironwood＝TPUv7 が有利になり得る。

・ストレステストでは、Hopper（H100）がピークの約 80％、Blackwell は 70％台、AMD MI300シリーズは 50～60％しか出ず、「スペックシート上の差」は現実のギャップを誇張している。

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今、実際に議論されているのは：
「TPU は本当に Nvidia GPU より遅れているのか？」
という点だ。特に SemiAnalysis の最新レポート（TPUv7 Ironwood vs Blackwell）以降、その論争が激しくなっている。

紙のスペック上では、Nvidia（特に GB200 / GB300）はピーク FLOPs を高く見せているが、
現実には 電力・DVFS（動的電圧周波数制御）の制約で、実際の継続的性能は大幅に削られるため、差はかなり縮む。

・TPUv7 はスループットやメモリ帯域で GB200 にほぼ追いつき、
・さらに TCO（総保有コスト）の低さ が強みになる。
Google は Nvidia のシステムマージンを払わなくていいため、ラックスケールでの 1 チップあたりの実コストが大幅に安い。

SemiAnalysis の試算では：

・Anthropic のような高度な顧客の場合、
　TPU は GB300 に比べて “実効 PFLOP” あたり 30〜50％ 安くなる
　（十分なコンパイラ最適化と高 MFU が前提）

・仮に GB300 の利用効率の 半分 しか出せなくても、コスト面でイーブン、もしくは有利 になる可能性がある。

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Anthropic の巨大案件がその証明
・約 100万個の TPUv7
・1GW超のデータセンター構築
これはサイドプロジェクトではなく、
最先端の AI 研究所が「TPU は性能的に十分、かつコスパが優れる」と判断した結果。

SemiAnalysis はさらに、これが市場に与えた影響も指摘している：

・この「TPU の脅威」により、他社（Nvidia）への価格交渉力が改善
・OpenAI はまだ TPU を使ってすらいないが、
　「代替を持つ」というだけで、Nvidia からより有利な価格を引き出せている” November 11, 2025

いまだにトーンがよくわからないので、今回の原稿を仕上げる際にこちらを参考にさせていただきました。モノクロにも応用できて感謝しかない……！

【webマンガに最適なグレー濃度は？】
グレースケール漫画に最適なトーン濃度（%）の決め方｜hikarium https://t.co/9W9zQJ6C0f November 11, 2025

「Nano Banana Pro(プロバナナ)」でネーム丸投げ漫画📖
引用元の発信内容をコピペしただけで、ワンクリックで漫画化しました💡
ポン出しですが、元のテキストが短いので倭国語の揺れも少なく、かなり安定！✨
詰め込みすぎないシンプルな内容の方が、仕上がりが良い印象です😊

【プロンプト】
添付のキャラクターで萌え絵漫画風の作風・演出・表情表現を重視した漫画を生成してください。
倭国の漫画形式として、右から左・上から下へと自然に読めるコマ割りにしてください。
コマの配置や形状は自由ですが、視線誘導だけは倭国式の読み順に従わせてください。
均一なレイアウトではなく、変則的または自由配置のコマ構成でお願いします。
必ずフルカラーの漫画として生成してください。
添付のキャラクターは味方にしてください。

【内容】
「AIは所詮この程度」「低レベル」と、手を動かしもせずに出来ない部分の揚げ足をとり、遠くから冷笑している人たちが立ち止まっているのは、むしろチャンス。
私は、どれだけバカにされようと、AIの進化で「今はこれが出来るようになった！」と好奇心を持って探求し続ける人たちの中で、切磋琢磨していたいです。

【禁止事項】
・左→右読み、下→上読みの構成。
・別人に見えるアレンジ
・参照キャラの特徴を他キャラに置き換える
・英語にする。セリフの横書き。
・色の変更・服装の改変・モノクロ、白黒、線画、トーンのみ、グレースケールでの出力 November 11, 2025