TPU v7 ของกูเกิลลดต้นทุนการประมวลผล 70% ท้าทายความได้เปรียบด้านเศรษฐศาสตร์ชิป AI ของนวิดีอา

รายงานจากโกลด์แมนแซคส์เมื่อวันที่ 21 มกราคม 2026 ระบุว่า ชิป TPU v7 ของกูเกิลสามารถลดต้นทุนการประมวลผล (inference cost) ได้ถึงประมาณ 70% เมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้าอย่าง TPU v6 โดยมีประสิทธิภาพใกล้เคียงหรือเทียบเท่ากับผลิตภัณฑ์ของนวิดีอาอย่าง GB200 NVL72 ในด้านตัวชี้วัดสำคัญด้านต้นทุน สะท้อนแนวโน้มอุตสาหกรรมที่เปลี่ยนจากความเร็วในการประมวลผลไปสู่การดำเนินงาน AI ที่ยั่งยืนและมีต้นทุนต่ำ

การวิเคราะห์ของโกลด์แมนแซคส์ชี้ให้เห็นว่า ประสิทธิภาพของ TPU มาจากการออกแบบระบบแบบบูรณาการ ได้แก่ การเชื่อมต่อความจุสูง หน่วยความจำ HBM แพ็กเกจโควอสของทีเอ็มเอสซี รวมถึงการปรับแต่งระดับรั้ก ปัจจุบัน กูเกิลใช้ TPU สำหรับการประมวลผลโมเดล Gemini อย่างกว้างขวาง ส่วนแอนทรอกานต์ได้สั่งซื้อระบบบนพื้นฐาน TPU มูลค่า 2.1 พันล้านดอลลาร์จากบรอดคอม (AVGO-US) คาดว่าจะส่งมอบในช่วงกลางปี 2026 แม้จะยังคงมีข้อได้เปรียบด้านเวลาและระบบนิเวศ CUDA แต่นวิดียายังคงนำหน้า AMD (AMD-US) และอเมซอน (AMZN-US) ด้านการลดต้นทุน โกลด์แมนแซคส์ยังคงแนะนำ “ซื้อ” ทั้งนวิดียาและบรอดคอม คาดการณ์ว่าในอนาคต GPU จะครองตลาดด้านการฝึกอบรมและคำนวณทั่วไป ขณะที่ชิปเฉพาะทาง (ASIC) จะเติบโตในงานประมวลผลที่ต้องการการขยายขนาดและคาดการณ์ได้ ภายใต้ยุคใหม่ของ AI ที่เน้นผลตอบแทนต่อทุกโทเคน