作为应用专用集成电路（ASIC）的典型代表，TPU专为机器学习任务设计，虽在灵活性上不及英伟达的通用GPU，但其成本优势在人工智能投资热潮中显得尤为突出。Homestead Advisers投资组合经理Mark Iong指出："当行业开始审视AI基础设施的投入产出比时，TPU的低成本特性使其成为不可忽视的选项。Alphabet不仅是该领域的先行者，更在技术迭代中保持着领先地位。"
市场分析机构DA Davidson科技研究主管Gil Luria认为，TPU的价值不仅体现在直接销售层面。即便Alphabet维持现有内部供应模式，更高效的芯片性能也将显著提升谷歌云的竞争力，这种间接效益可能催生比云业务本身更大的市场价值。他预测，若公司正式启动对外销售，三年内有望在AI芯片市场占据20%份额，对应约9000亿美元的商业空间。
面对潜在竞争，英伟达方面援引CEO黄仁勋的表述强调技术壁垒："企业竞争本质是团队实力的较量，全球能构建此类复杂系统的团队屈指可数。"这暗示着即便面临ASIC芯片的冲击，英伟达仍凭借其全栈技术优势保持市场话语权。不过市场观察者注意到，随着企业寻求GPU供应多元化，TPU正成为重要的替代方案。
Alphabet在人工智能领域的布局呈现明显垂直整合特征。从底层TPU芯片到中层谷歌云平台，再到上层Gemini大模型，公司构建了完整的技术生态链。Mark Iong强调这种全链条优势："当其他企业还在某个环节追赶时，Alphabet已经实现了各层级的协同优化，这种系统性优势难以复制。"目前公司尚未对芯片商业化战略作出正式回应，但资本市场已用真金白银表达了对该业务前景的信心。
