crimson×azureのアクスタも受注にして欲しかった…😭まだハロショのFSKで出ることを諦めてない…😭😭正直今回のアクスタより前回の方が欲しかった… November 11, 2025

geminiに聞いてみました。

パウロさんもBKLZさんもさすがだと思います。やはりCUDAは大きな壁になるんでしょうね。

秘書 AIはGoogleが勝てる気がしますが、「発明」に関してはやはりNVIDIAではないかも思う。

画像にある「TPUは汎用性がない」という感覚、投資や技術の文脈だと少し専門的な話になるので、**「なぜGPU（NVIDIA）が圧倒的強者で、TPU（Google）はそこまで普及しないと言われるのか」**を3つのポイントで噛み砕いて解説します。
一言で言うと、**「GPUは誰でも使える万能ナイフ」ですが、「TPUはGoogle専用の超高性能包丁」**だからです。
1. 使える場所が違う（「所有」か「レンタル」か）
これが最大の「汎用性のなさ」の理由です。
• NVIDIAのGPU:
• どこでも使える: Amazon (AWS)、Microsoft (Azure)、Google (GCP)、あるいは自社のサーバールームなど、どこでも動かせます。
• 買える: 企業がお金を出せば、GPUそのものを購入して手元に置くことができます。
• GoogleのTPU:
• Google Cloudでしか使えない: TPUはGoogleが自社のために作ったチップです。基本的にはGoogle Cloud Platform (GCP) にログインして、時間貸しで借りるしかありません。
• 買えない: チップ単体をAmazonや楽天で買うことはできません。
• リスク: 「Google Cloudの料金が上がった」「Googleがサービスを変えた」となった瞬間、逃げ道がなくなります（ベンダーロックイン）。
2. 「共通言語」の問題（CUDAの壁）
画像の引用RT（BKLZ氏）にある「スタートアップ・研究もCUDA環境」という部分がここです。
• GPU (NVIDIA) の強み = CUDA:
• AI開発者の9割以上は、NVIDIAのGPUを動かすための「CUDA」というプラットフォーム（言語やライブラリのセット）を使っています。
• 世界中のAI論文、オープンソースのコード、ツールは「NVIDIAのGPUで動くこと」を前提に作られています。とりあえず持ってくれば動きます。
• TPUの弱点:
• TPUで動かすには、コードをTPU用に書き換えたり、専用の調整（最適化）をする必要があります（PyTorch/XLAなどを使いますが、一癖あります）。
• スタートアップ企業にとって、「とりあえず拾ってきた最新AIモデルを動かしたい」ときに、いちいちTPU用に修正する時間は無駄なのです。
3. 設計思想の違い（ASIC vs 汎用）
• GPU (Graphics Processing Unit):
• もともと画像処理用ですが、計算ならなんでも得意な構造に進化しました。AI以外にも、シミュレーションやレンダリングなど多目的に使えます。
• TPU (Tensor Processing Unit):
• **ASIC（特定用途向け集積回路）**と呼ばれます。AI（特に行列演算）だけを爆速で処理するために不要な機能を削ぎ落としています。
• AIには最強ですが、それ以外のことをさせようとすると途端にポンコツになります。
画像のツイートが言いたいこと
パウロ氏とBKLZ氏のやり取りを意訳すると以下のようになります。
• パウロ氏: 「TPU v7（Googleの最新版）はすごい性能だけど、Google専用品だから、NVIDIAのGB300（最新GPU）みたいに世界中で使われる標準機にはならないよね。純粋な性能バトルが見たいな」
• BKLZ氏: 「『GoogleはTPUがあるからNVIDIAのGPUを買わなくていい』なんて意見は素人すぎる。世界中の開発者やスタートアップはNVIDIA環境（CUDA）で作ってるんだから、GoogleだけTPUを使っても、世界の潮流は変わらない（＝NVIDIAの優位性は揺るがない）」
まとめ
「汎用性がない」というのは、**「Googleという檻（クラウド）の中でしか使えず、世の中のほとんどのAIプログラムをそのまま動かすのには手間がかかる」**という意味です。
Google自身にとっては最強の武器ですが、「NVIDIAの代わりになって世界中に普及するか？」と言われると「No（汎用性がない）」という結論になります。 November 11, 2025

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