Re: [新聞] AI版圖將洗牌？Meta傳洽購Google AI晶片TPU
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作者: winall (winall)
標題: Re: [新聞] AI版圖將洗牌？Meta傳洽購Google AI晶片TPU
時間: Fri Nov 28 09:35:30 2025
Google 的 TPU 已經很久了
在 OpenAI 發表 ChatGPT之前 , Google 就在用 TPU了
簡單講 Google 為了訓練AI , 自己研發一款專為AI訓練的晶片
這個晶片通常需要自己調校
這已經發表很久了 , 為什麼現在才在炒
可能是最新的 Gemini的成功吧
不完全好的比喻
Nvidia GPU = Windows ; Google TPU = Linux
Nvidia GPU = 自排車 ; Google TPU = 手排車
TPU 拿掉所有跟AI無關的功能
其他團隊要用的時候 需要先花很多時間去了解跟調校
但是 Nvidia 的 GPU 已經有各種好的套裝 , 可以很快地開發
但你看現在用 Windows的人多 還是 Linux的人多
現在開自排的人多 還是開手排的人多 ?
TPU適合自己完全的調教跟開發
未來可能會有人用TPU
但主流仍然是 Nvidia GPU
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.24.212.244 (臺灣) ※ 文章網址 ※ ※ 編輯: winall (114.24.212.244 臺灣), 11/28/2025 09:36:29
推
stepnight :
Windows
跟
Linux
看領域、需求決定而已
11/28 09:37
→
stepnight :
GPU
TPU
也不太適合這樣看
11/28 09:37
→
stepnight :
其實兩者也不是完全競爭，反而一起用
11/28 09:37
→
stepnight :
還可以降本增效
11/28 09:37
推
HiHiCano :
大公司完全可以自用linux
而且現在gpu買家70%都是大
11/28 09:38
→
HiHiCano :
公司買的…
11/28 09:38
→
HiHiCano :
損失70%業績
輝達不跌才怪
11/28 09:39
噓
stepnight :
這就來了，誰說用TPU就沒GPU需求了==
11/28 09:40
推
visa9527 :
那慘了~商用都是
Linux
嵌入式系統自己調教的
11/28 09:40
→
j0588 :
調校是工程師的事
能省錢儘早虧轉盈才是重點
市場不
11/28 09:40
→
j0588 :
缺便宜的工程師
11/28 09:40
→
stepnight :
誰說你之後預計要用TPU，現在就可以不買GPU了
11/28 09:41
→
stepnight :
還是你當這沒個過渡期？轉用TPU青青鬆鬆？
11/28 09:41
→
visa9527 :
GPU自己就是一種專武好嗎?當初CPU繪圖不夠快才有GPU
11/28 09:41
噓
yoshonabee :
你看windows
server
多還是
Linux
多
11/28 09:41
→
visa9527 :
你要不要先搞懂世界上為何會出現GPU這種東西
11/28 09:41
→
visa9527 :
現在誰還用通用的CPU繪圖?要高性能繪圖哪個不用GPU?
11/28 09:43
→
super0949 :
google都說
GPU
TPU一起用了
11/28 09:44
→
visa9527 :
GPU也是捨棄掉了繪圖用不到的CPU指令啊
11/28 09:44
推
centaurjr :
你用的東西除了PC底層一堆linux好嗎
11/28 09:44
推
deann :
訓練通常都是用GPU
TPU是用來推論
11/28 09:45
→
visa9527 :
Android都是Linux的衍生品了~這比喻到底在想啥
11/28 09:45
→
deann :
用TPU很難訓練...
11/28 09:46
→
visa9527 :
Linux可以跨的平台裝置比Windows多太多，這更可怕
11/28 09:46
→
visa9527 :
繪圖開發的時候要CPU
GPU並用跑軟體~渲染時只要GPU
11/28 09:47
→
visa9527 :
TPU
也是主要用在訓練完的模型拿來跑的時候
11/28 09:48
→
visa9527 :
TPU當然可以訓練~但訓練不會進步就是用現有演算法跑
11/28 09:49
推
csghuuguh :
發文前為啥不問一下AI
11/28 09:49
推
lancechance :
久不久不重要，NV的GPU在ai領域耕耘也很久了，這兩
11/28 09:49
→
lancechance :
年大眾才知道，股票才飛漲。
11/28 09:49
→
lancechance :
TPU影響GPU股價，跟發表時間一點關係都沒有，現在
11/28 09:49
→
lancechance :
的趨勢GPU就是要下去
11/28 09:49
→
visa9527 :
但作為服務端的meta如果沒要自己訓練那買TPU很合理
11/28 09:50
推
FncRookie001 :
我覺得核心問題是GPU的用戶都被榨乾了
11/28 09:50
推
james80351 :
樓上還在記那種過時的資訊？
Gemini
3官網都說用TP
11/28 09:50
→
james80351 :
U訓練的了
11/28 09:50
推
liwae :
買鏟子的都是正版受害者
11/28 09:50
→
visa9527 :
如果meta是拿訓練好的模型來跑大量服務用TPU不奇怪
11/28 09:50
→
FncRookie001 :
淘金熱過了
最後買鏟子的人就少了
11/28 09:50
→
lancechance :
大眾開始理解TPU的現在，就跟去年大眾開始理解GPU
11/28 09:51
→
lancechance :
一樣
11/28 09:51
→
FncRookie001 :
meta不用看
祖克柏就是個笑話
跟風仔還跟風落後
11/28 09:51
→
visa9527 :
模型就一堆數據~你訓練好可以賣給一堆公司直接跑
11/28 09:52
→
FncRookie001 :
之前AI新創火就挖亞歷山大
還把楊立坤踢掉
然後現
11/28 09:52
→
FncRookie001 :
在Gemini火了就說要TPU
自己ASIC部門可能也要倒大
11/28 09:52
→
FncRookie001 :
霉
11/28 09:52
→
visa9527 :
以後都是拿基礎模型配自己訓練額外資料標記來
run
11/28 09:52
推
BBKOX :
結論：GOOG、NV回檔就買
11/28 09:52
→
visa9527 :
meta這樣有啥奇怪~當年IBM還不是火掉自己團隊用微軟
11/28 09:53
→
visa9527 :
你根本不用去想那麼多~這在IT產業就是常態
11/28 09:54
推
stepnight :
TPU
GPU的關係又不是像GPU之於2D、3D加速卡
11/28 09:55
→
stepnight :
那種完全取代==，反而是像最初CPU還要負責圖像
11/28 09:55
→
stepnight :
有了2D、3D加速卡出現幫忙算圖，這樣互助的
11/28 09:55
→
visa9527 :
IBM打不過
Motorola
就找
Intel
做
x86
還不是成功
11/28 09:55
推
visa9527 :
GPU自己都不能獨立運作了~CPU才有中樞系統指令集
11/28 09:58
→
b9513227 :
井蛙的腦袋裡tpu=gpu
轉換只要復制貼上就好
11/28 09:58
→
visa9527 :
GPU自己算平行資料很快~但是牽扯到
I/O
根本廢物
11/28 09:58
→
visa9527 :
ASIC最後一定贏~跟BTC挖礦一樣演算法最佳化
11/28 10:00
→
visa9527 :
蛋雕GPU挖礦就是GPU也贏不過ASIC效能了
11/28 10:00
→
fatb :
你的比喻完全錯誤
對使用者而言
享用的是成本
只看
11/28 10:01
→
fatb :
的是價格
你以為linux市佔輸windows
但其實市面上各
11/28 10:01
→
fatb :
式智慧型電器都有嵌入式
11/28 10:02
→
fatb :
你用這個比喻反而表示GOOGLE即將起飛
11/28 10:02
推
kakayao :
開始了各式TPU/GPU大師
11/28 10:03
→
fatb :
別的不說
你在生活中使用的電器大概除了電腦之外都
11/28 10:03
→
fatb :
是用linux哦
科科
11/28 10:04
推
ejnfu :
這個議題我比較信股癌說法，只要硬體需求還是增量市
11/28 10:04
→
ejnfu :
場，餅就夠大到TPU不影響輝達，並不是零和競爭
11/28 10:04
推
xephon :
穩了
11/28 10:04
→
ejnfu :
其他的都當作短期雜音
11/28 10:04
推
b03b01048 :
To
b
to
c差這麼多
11/28 10:07
→
mdkn35 :
但我不想用windows開發machine
learning的相關服務
11/28 10:09
推
bitcch :
g家的訓練當然使用tpu
有省錢的方法怎麼可能用貴的
11/28 10:10
→
bitcch :
但換其他公司成本絕對變高而且被綁死
不太可能複製
11/28 10:10
推
ejnfu :
而且除非AI領域已經成熟了，不然只要還在發展中，GP
11/28 10:11
→
ejnfu :
U通用性還是無法取代，AI也不是只有LLM
11/28 10:11
噓
sing60905 :
TPU才是自排車
11/28 10:13
噓
stanleyplus :
TPU就是炒作
噓
strlen :
TPU訓練是Google專武
其它人只能拿來推理
11/28 10:17
→
strlen :
除非狗家公開自己訓練模型的秘方和訣竅
哪有可能
11/28 10:18
推
etset :
google要投錢開產能嗎
11/28 10:19
→
strlen :
一堆人找TPU就是GPU太缺
算力就不夠用
11/28 10:19
→
strlen :
魚也好蝦也好有算力的通通來
11/28 10:19
推
BBKOX :
TPU用於降低模型固定後的運營成本
11/28 10:20
推
windfeather :
谷歌可以用TPU訓練，不代表別家辦得到耶
11/28 10:22
→
sdbb :
重點一直在谷歌全家桶
11/28 10:27
推
fhjqwefs :
結論就是NV
或alb
懶一點QQQ
or
662
回檔加碼買進
11/28 10:28
→
fhjqwefs :
市場就會自動送錢來
11/28 10:28
推
mamorui :
不急
等OpenAI半殘
就知道會發生什麼事
11/28 10:31
推
mainsa :
話說我公司也算不小
但我們公司就是用微軟套裝
連A
11/28 10:33
→
mainsa :
I都用copilot
好像有說要自己訓練
但目前還沒端出
11/28 10:33
→
mainsa :
東西
Google這種規模要賣AI當然可以自己搞特規晶片
11/28 10:33
→
mainsa :
其他沒那麼大的不要說用TPU惹
要用NV來自己搞都有
11/28 10:33
→
mainsa :
一定難度了
而且其實NV的伺服器可能還沒那麼好搶
11/28 10:33
→
mainsa :
乖乖買這些AI大頭搞出來的方案應該便宜很多
11/28 10:33
推
yulunyeh :
GOOG
NVDA都買不就好了
11/28 10:37
推
breathair :
其實我倒覺得GOOG跟Open醬最大的差異不是算力，而是
11/28 10:43
→
breathair :
GOOG的數據量屌打，Meta
跟TSLA都有他們自己獨有的
11/28 10:43
→
breathair :
數據，就Open醬沒有
11/28 10:43
推
windfeather :
會搞AI研發的，本來就是試圖搶龍頭地位的大公司吧
11/28 10:43
→
windfeather :
小公司或平民直接租訂大公司的AI成品就好
11/28 10:44
推
breathair :
或許AI所需要的數據量就註定AI巨頭必然是互聯網巨頭
11/28 10:46
→
breathair :
其中之一，新創根本不可能
11/28 10:46
噓
EDFR :
比喻超爛...
11/28 10:46
推
st88082003 :
程式開發方面linux不是比較多嗎
11/28 10:47
推
ter2788 :
meat我看是真的不行了
11/28 10:47
→
st88082003 :
你卻不是把一般電腦用戶跟程式開發用戶全部混在一
11/28 10:47
→
st88082003 :
起了？
11/28 10:47
推
windfeather :
AI就是那些頂尖大公司的軍備競賽，一般人等成果就好
11/28 10:48
推
sasewill :
同意樓上，除了巨頭就是等著買成品，自己開發一個
11/28 10:52
→
sasewill :
二流ai到底要幹嘛
11/28 10:52
→
qhair :
XLA都幫你調好了，你要調什麼？
11/28 10:59
噓
ryback98 :
確定要用OS來比喻？android是linux…
iOS是unix
11/28 11:00
推
BBKOX :
只要open醬去跟微軟合作，數據馬上一堆
11/28 11:00
噓
Lowpapa :
無知
11/28 11:05
噓
andy79323 :
尼買訓練好的模型還是要做SFT
11/28 11:07
→
andy79323 :
不然一堆企業買算力做什麼
11/28 11:07
推
NekomataOkay :
感謝信心加持
11/28 11:09
推
SapiensChang :
gemini
3
100%是靠TPU訓練的好嗎
一點用到GPU的地方
11/28 11:11
→
SapiensChang :
都沒有
當初繪圖而讓GPU從CPU分離
現在ai運算需求大
11/28 11:11
→
SapiensChang :
TPU在ai領域變成獨大
也只是時間早晚問題
因為這是
11/28 11:11
→
SapiensChang :
必然
11/28 11:11
推
breathair :
OpenAI又不是微軟獨家，他怎麼可能那麼無私給他數據
11/28 11:16
→
breathair :
….
11/28 11:16
→
breathair :
算力應該不是問題，畢竟大家都狂買。TPU充其量性價
11/28 11:18
→
breathair :
比比較高，問題應該在數據量
11/28 11:18
噓
stepnight :
Gemini
3
training
對
GPU
0依賴那是TPU強項阿
11/28 11:19
→
stepnight :
AI又不是只有Training這件事==
11/28 11:19
推
SapiensChang :
樓上太放大ai
在訓練和推論外對gpu的需求了
那個需
11/28 11:31
→
SapiensChang :
求量根本不值一提
gpu在ai最後只會退守研發端和小模
11/28 11:31
→
SapiensChang :
型
剩下就是像GCP平台那樣
這種結果就算tpu取代gpu
11/28 11:31
→
SapiensChang :
了
11/28 11:31
推
goodevening :
但是現在都是訓練大語言模型阿
tpu就實證LLM訓練出
11/28 11:33
→
goodevening :
來很好
而且成本也便宜
GPU怎麼可能不受影響
11/28 11:33
→
dobedobedo :
是說開發都馬用
Linux
11/28 11:43
→
sonatafm2 :
都要買很難？
小孩才在那邊選擇困難
11/28 11:53
推
sarspieya521 :
兩個都買不就解決了
11/28 11:55
推
breathair :
現在問題是：OpenAI有微軟的數據中心支持跟最多投資
11/28 12:00
→
breathair :
金額，理論上有最多的GPU在訓練，但是輸Gemini，請
11/28 12:00
→
breathair :
問問題出在哪？
11/28 12:00
→
breathair :
理論上TPU再強也只是算力成本較低，應該還是OpenAI
11/28 12:02
→
breathair :
在訓練上擁有更多的算力，那問題不是出在算法，那就
11/28 12:02
→
breathair :
是數據了？
11/28 12:02
推
waitrop :
的確,其實OpenAI的GPU數量,算力,跟投資金額都遠遠
11/28 12:02
→
waitrop :
比谷歌多很多很多
11/28 12:03
→
waitrop :
谷歌是七巨頭裡頭買GPU買最少的,GPU還要分給公用雲
11/28 12:03
→
waitrop :
谷歌內部私有雲拿來自己使用訓練的GPU非常非常少
11/28 12:04
→
breathair :
這個前提之下，GOOG有但OpenAI沒有的，應該就是數據
11/28 12:04
→
breathair :
量的差異吧？算法能差那麼多嗎？
11/28 12:04
→
waitrop :
你看財報,谷歌的資本支出低於軟+亞麻
11/28 12:05
噓
tsukuyomii :
OpenAI買一堆GPU還被Gemini壓在地上扁才恐怖吧
11/28 12:05
→
waitrop :
但是谷歌的資本支出是要分給AI+search+youtube+公雲
11/28 12:05
→
breathair :
如果是數據量的差異，那open醬註定追不上了，而且會
11/28 12:06
→
breathair :
越差越遠，因為使用者被搶走，數據擴張規模一個進入
11/28 12:06
→
breathair :
飛輪階段，另一個就掛了
11/28 12:06
→
tsukuyomii :
身邊一堆人還有社群軟體都再退訂GPT轉Gemini了
不難
11/28 12:06
→
tsukuyomii :
查
我看奧特曼真的完蛋了
11/28 12:06
→
waitrop :
真正資本支出在TPU跟模型訓練的經費非常非常少
11/28 12:06
→
tsukuyomii :
OpenAI後面的金主是微軟
微軟整家公司要跟Google玩
11/28 12:07
→
tsukuyomii :
現金流可能也玩不贏更何況openAI只是他投資的公司
11/28 12:07
→
breathair :
沒錯，我覺得這才是大家擔心的地方，瓶頸可能出現在
11/28 12:08
→
breathair :
算力以外的東西，數據或是算法
11/28 12:08
推
FncRookie001 :
比起性能
更可怕的是應用
歐噴醬也是輸
11/28 12:09
→
FncRookie001 :
基本上只剩chatgpt
Sora2很強但我很懷疑後面砸了多
11/28 12:09
→
FncRookie001 :
少錢
11/28 12:09
推
tsukuyomii :
應用不用說了
Nano香蕉出來就屌打了
→
tsukuyomii :
不是一個檔次
11/28 12:09
推
waitrop :
OpenAI根本走錯路了,朝著堆算力的錯路一直走,還把
11/28 12:10
→
waitrop :
還把所有其他AI公司都帶到算力競賽裏頭
11/28 12:11
→
waitrop :
微軟已經無法滿足OpenAI的算力跟資金要求
11/28 12:11
→
waitrop :
OpenAI的算力不只是微軟,還有ORCL,CRWV等等
11/28 12:12
→
waitrop :
OpenAI居乎壟斷鎖住算力,除了GCP
AWS外,其他都他的
11/28 12:12
→
waitrop :
OpenAI
1.5兆到2030年,平均一年300B-400B
11/28 12:13
→
waitrop :
OpenAI的AI資本支出是谷歌的5-10被，一年
11/28 12:14
推
tsukuyomii :
OpenAI砸那麼多錢
結果屌輸Gemini
重點是他用戶被搶
11/28 12:14
→
tsukuyomii :
這麼多
之後確定能賺回本？
11/28 12:14
推
breathair :
真的，資本很聰明的，ㄧ嗅到算力以外的瓶頸是Open醬
11/28 12:14
→
breathair :
沒有的，很快就會縮手，這個泡沫可能還沒大到很恐怖
11/28 12:14
→
breathair :
就會先擠掉了，範圍大概局限在晶片跟半導體
11/28 12:14
推
mamorui :
擴展瓶頸
要繼續看下去
反正OpenAI再來看會怎樣
這
11/28 12:17
→
mamorui :
才是AI永動機可以走到哪關鍵
11/28 12:17
推
ejnfu :
我覺得現在猜發展還太早，我會兩家都持有繼續看下去
11/28 12:17
→
E103A6 :
GPU是一般汽車，TPU是跑車~
11/28 12:19
推
ru04hj4 :
現在看雖open醬會不會下一季就被打臉就跟兩年前goo
11/28 12:19
→
ru04hj4 :
gle一樣
11/28 12:19
→
E103A6 :
各有各的目的和強項，把餅做大
11/28 12:19
推
mamorui :
Meta
菇菇認為去年定位是跟幾家平齊的為目標，但今
11/28 12:21
→
mamorui :
年變了，要自己察覺這個變化，AI開發也是可能從爭
11/28 12:21
→
mamorui :
第一線到退出一線目標的，阿祖可以專心搞垂直型AI
11/28 12:21
→
mamorui :
（公司業務為主的）
11/28 12:21
→
stepnight :
阿祖專心搞詐騙那塊就好了
11/28 12:24
推
windfeather :
OPENAI我最得最不妙的是，並非追不上Gemini
11/28 12:27
→
windfeather :
而是市場已經察覺，AI領域已經不會由它獨霸領頭了
11/28 12:27
推
chatbra :
meta的AI到現在還不讓我用，差評XDD
11/28 12:27
→
windfeather :
但對消費者來說，多家AI去競爭反而才是好事
11/28 12:29
推
mamorui :
Meta未來反而有空間跟最後贏家(不是OpenAI跟Grok會
11/28 12:29
→
mamorui :
更好）合作
反正狗狗的個性是不會跟他搶詐騙事業
w
11/28 12:29
→
mamorui :
www
11/28 12:29
推
breathair :
堆這麼多算力，還不能獨霸，那堆算力意義就不大了，
11/28 12:30
→
breathair :
下一季是Open醬的生死線了我覺得，萬一Gemini迭代要
11/28 12:30
→
breathair :
是搶在Open醬一步，發表的當天會很慘烈，現在大家都
11/28 12:30
→
breathair :
在等著看Open醬有沒有壓箱寶
11/28 12:30
→
mamorui :
奧特曼個性喜歡贏了A去搶B,
也是可能做詐騙事業,
11/28 12:30
→
mamorui :
狗狗不會做
11/28 12:30
→
mamorui :
狗狗逼他出牌，應該是想在半年內分勝負
11/28 12:31
推
F20V :
很棒且簡易的比喻
11/28 12:32
推
mamorui :
Meta一年的時間就退出第一環的競爭，Grok也說要去
11/28 12:32
→
mamorui :
搞gaming當個酷AI了，知道其他AI都吃瓜看戲中了嗎
11/28 12:32
推
windfeather :
OPENAI一季內拿不出驚豔的新玩意或改版
11/28 12:36
→
windfeather :
我看也不用想要上市了
11/28 12:36
→
matlab1106 :
輝達已經走錯方向了
要變下個柯達了
11/28 12:37
→
windfeather :
我是覺得有機會追上GEMINI，但別想再像前兩年
11/28 12:37
→
windfeather :
給人AI創世主的印象與夢想了
11/28 12:37
→
windfeather :
輝達頂多就市值大減，但他始終是業界技術最強的
11/28 12:39
→
windfeather :
不會像OPENAI一樣，失敗就整個泡沫化
11/28 12:39
噓
sppmg :
Top500
Windows
查不到耶！
11/28 12:42
推
mamorui :
還有垂直整合AI會需要NV,
只是第一環競爭的基礎型L
11/28 12:42
→
mamorui :
LM,
會決定B&B合作的基礎,
蘋果是已經決定跟不會倒
11/28 12:42
→
mamorui :
、可以持續更新的合作，而且蘋果重視安全性隱私、
11/28 12:42
→
mamorui :
也是多產品未來都得整合AI，狗狗也許比較有人力跟
11/28 12:42
→
mamorui :
蘋果穩定合作
11/28 12:42
推
mamorui :
各家雲都會持續照客戶租賃需求買進GPU的設備，跟以
11/28 12:44
→
mamorui :
前傳統時期的一樣
11/28 12:44
推
mamorui :
阿婆再等下去
也會怕手機這塊功能愈落後
必須提早
11/28 12:45
→
mamorui :
做抉擇
11/28 12:45
推
pigcola :
不管GPU,
TPU
買
TSM
11/28 12:51
推
mamorui :
而且菇菇我看波克夏跟蘋果都動起來了
離答案可能也
11/28 12:51
→
mamorui :
不遠了
11/28 12:51
推
partsex :
GPU當然會繼續增加
但現在是怕影響到NVDA
eps成長率
11/28 12:52
→
partsex :
成長率放緩
(但還是繼續成長)
11/28 12:52
→
partsex :
會影響到本益比
11/28 12:53
→
partsex :
如果不能每年成長超過40%以上
nvda本益比會被調降
11/28 12:53
→
partsex :
炒股
注重的是
「股價成長率」
而不是股價
11/28 12:54
→
partsex :
那麼你該注重的
不是公司會不會成長
這種二分法
11/28 12:54
→
partsex :
而是成長率變大
還是變小
11/28 12:54
推
mamorui :
美股分析師沒把谷歌跟OpenAI後續發展的新報告丟出
11/28 12:55
→
mamorui :
來前，NV的相關報告也不會出來
11/28 12:55
推
leoloveivy :
說個團隊要調教的
是只有兩台server
在公司的嗎
如
11/28 13:01
→
leoloveivy :
果是那請他們也可以退出了
11/28 13:01
推
jason0814uj :
我只想知道新光用的破爛AI是哪款
11/28 13:12
→
jason0814uj :
更正：台新銀行
11/28 13:12
推
a8017700 :
Linux伺服器滿街都是.....
11/28 13:21
推
waitrop :
走錯路的是OpenAI,不是NV,賣鏟子的NV最希望堆算力
11/28 13:25
→
waitrop :
很多話說白了會很難聽，非常得罪人
11/28 13:26
→
waitrop :
奧特曼所有的言論跟決策非常不像專業人士,非常外行
11/28 13:27
→
waitrop :
讀過CSEE的人都知道，大一第一堂課就是performance
11/28 13:28
→
waitrop :
不論是軟體算法,硬體架構設計,IC設計,全都做一件事
11/28 13:29
→
waitrop :
performance,
complexity
11/28 13:29
→
waitrop :
然後你奧特曼拼命堆算力,馬的,你大一算法一定死當
11/28 13:30
→
waitrop :
如果你需要把全世界的算力都堆進去,表示你的路錯了
11/28 13:30
→
waitrop :
這還需要討論嗎?那些在酸我的人是不知道這道理嗎?
11/28 13:31
→
waitrop :
當你需要全世界算力還不夠,問題就是你的算法錯了
11/28 13:31
→
waitrop :
不然就是你的硬體基本架構設計錯了
11/28 13:32
→
waitrop :
連這道理都不懂,你連CSEE大一的學生都還不如
11/28 13:32
→
waitrop :
越說越氣,谷歌是一開始就發現這問題,才會做TPU
11/28 13:33
→
waitrop :
谷歌是從算法跟基礎硬體架構雙方面一起去改進
11/28 13:34
推
mamorui :
真的
這都只能說一點點實話
企業都很努力
有的是為
11/28 13:37
→
mamorui :
了全人類
有些是看AI造就龐大商機（需求飽和不易）
11/28 13:37
→
mamorui :
可以稱霸至少20年之類的
把所有巨頭資產在這一代AI
11/28 13:37
→
mamorui :
就全賭進去
回收成本難度高
我擔心可能可能影響下
11/28 13:37
→
mamorui :
一代AI發展
11/28 13:37
推
mamorui :
希望明年就分勝負，後續走在正軌上開發下去，不然G
11/28 13:40
→
mamorui :
PT幾乎沒包袱專心搞自己的LLM，進步速度真的看不見
11/28 13:40
→
mamorui :
一個泛化型的突破
11/28 13:40
推
ejnfu :
我沒看到有人在酸w大吧..？
11/28 13:40
→
mamorui :
有啊
wait大前一篇回文
11/28 13:41
推
breathair :
NV信仰者太多，TQ大講的很婉轉了
11/28 13:43
推
ejnfu :
所以是在說上篇的推文？
11/28 13:45
推
mamorui :
反正AI最終走到升級難度SS時，追求效能的會愈來愈
11/28 13:49
→
mamorui :
多，礦工時代就演過，還有繼續挖掘新領域的用NV求
11/28 13:49
→
mamorui :
有（現在基礎型就這個LLM，人類世界媲美語言的基礎
11/28 13:49
→
mamorui :
還有什麼)，已經玩爛或決定冠軍的AI(無論通用基礎
11/28 13:49
→
mamorui :
型領域或專用型領域）一定追求成本跟效能吊打的。
11/28 13:49
推
saiya :
奧特曼就玩資本出身的
11/28 14:10
推
mamorui :
所以波克夏跟阿婆都投票了
支持正道
(′･ω･`)
11/28 14:11
→
xshaddockx :
把嵌入式系統跟安卓算進去，應該比windows
多了
11/28 14:13
推
chigo520 :
但製作ai的那些廠商明顯不是大眾吧…
11/28 14:27
推
mamorui :
這次LLM、生圖、影片是全市場型的，ToC,
ToB都要吃
11/28 14:29
→
mamorui :
，尤其是LLM是各領域專業型AI都要搭配使用的
11/28 14:29
→
mamorui :
所以為什麼七巨頭全為了LLM砸身家，AI世界的語言用
11/28 14:31
→
mamorui :
誰家的最多，以後可能AI虛擬世界的話語權就在誰手
11/28 14:31
→
mamorui :
上
11/28 14:31
→
mamorui :
就像英語的地位
11/28 14:31
→
mamorui :
如果AI
LLM有贏家，以後要封鎖某家公司的產品，不
11/28 14:33
→
mamorui :
難
11/28 14:33
→
ravelson :
好像這邊就是你死我活誓不兩立的樣子
11/28 15:09
→
ravelson :
但聽外面的都是說，一起把AI拱上去
11/28 15:09
推
mamorui :
原因是因為現在主軸的LLM在使用上的對象重疊性100%
11/28 15:17
→
mamorui :
，很難在利益目標上差異化，你如果只想支援碼農LLM
11/28 15:17
→
mamorui :
請問可以賺大錢嗎，而且最後極有可能被通用型LLM幹
11/28 15:17
→
mamorui :
掉專用型LLM，這就是你死我活的癥結點
11/28 15:17
推
woker :
問題是便宜啊
如果以後要當服務型推廣
機器是要賺
11/28 15:33
→
woker :
錢的
11/28 15:33