一般使用者的訓練主流一定還是 gpu，但我指的一般使用者指的是訓練非 LLM 相關的，可能是之前的 CNN 或是更傳統的機器學習，比如物件偵測或是讓臉辨識，但這個很早之前就已經發生了，從以前到現在這塊領域確實都是用 cuda

google 的策略一直都不是賣 TPU 給其他人，而是用在他們自家的 ai 訓練上，現在 LLM 賽道就是在拼誰第一，有一個第一的，你還會用第二名的嗎？更何況現在 Gemini 跟 gpt 的差距越來越大，而 nv 最大的客戶就是在這條賽道上的人，像是 openai 就是砸大錢租資料中心，資料中心因為要有 gpu 才能租，所以就跟 Nvidia 買 gpu

假設未來 Gemini 把其他 LLM 遠遠甩在後面，那這條賽道的意義就沒了，就跟三星越做越虧錢一樣，因為再怎麼砸錢也沒辦法贏台積，那 openai 繼續租資料中心的理由就沒了，資料中心的需求減少了，NV 就會回退到過去 CNN 剛爆發的時期，而這也要 CNN 及傳統機器學習持續有需求，但，有可能嗎？