TPU 원가는 알파벳만 알고 있을 것 같고 TPU와 GPU의 장단점을 적절히 혼용할 것 같다는 것이 제 생각입니다. 엔비디아의 해자가 GPU보다는 CUDA 기반의 유연성이니 앞으로 학술 연구나 종합 활용에 대한 수요는 있겠으나 AI/ML에서의 입지는 확실히 GCP가 공격적으로 나서고 있는 것 같습디다. 비용적인 측면은 AI 가속기 단위보다도 AI 데이터센터 등의 서버 구성, 서버 인프라, 냉각 솔루션 등의 종합적인 면이 중요하니 이 점을 위주로 조사해보시는 것도 좋을 것 같습니다.

TPU가 어떻게 동작하는지 컴퓨팅 기초부터 CPU GPU HBM TPU NPU 등 조사하시면 더 쉽게 이해되실 것 같습니다.