無可否認，輝達的圖形處理單元 (GPU) 提供了廣泛生態系統和對各種框架的支持，對於需要靈活性和廣泛計算任務的應用，如需即時處理複雜圖形運算的任務時，儘管 GPU 的初始成本較高，但它仍然可能提供更好的整體價值。
而且，在資料中心這類環境基礎設施中，講求空間整合更多的運算能力，輝達GPU 通常允許更高的運算密度，這可以在空間和能源成本方面取得均衡，帶來更好的財務效益。
然而，以單價計，TPU的性價比遠遠超過 GPU，對於特定任務，TPU 的效能最高可達 GPU 的 1.4 倍，這意味著能夠針對 TPU 架構最佳化的工作負載，讓使用者大大節省成本。再者，TPU 通常比 GPU 功耗更低，有助於降低營運成本，例如最新的 TPU v6 型號，能源效率比 GPU 高出 60% 至 65%，這種效率不僅降低了電力成本，還最大限度地減少了發熱量，從而可以進一步降低資料中心的冷卻費用。
TPU特定任務方面，尤其適用於針對其架構進行深度最佳化的應用，如訓練大型神經網路或執行批量推理任務。事實上，在需要大規模 AI 模型訓練和推理的場景中，使用 TPU 的 整體成本會更低，這是因為 TPU 的專用架構可以減少這些任務所需的時間和能源。
谷歌即將在未來幾星期內推出的TPU v7 （代號 Ironwood），更可望進一步提升效能和成本效益，如果這它能夠在維持或提升現有優勢的同時降低整體營運成本，則可能使天平向TPU傾斜。
