[谷歌] 谷歌憋了十年的大招,让英伟达好日子到头了?
相比之下，GPU 就不一样了。以五年前诞生在大模型浪潮前的 3090 为例，它硬是靠着 24G 超大显存，和 CUDA 不抛弃不放弃的向下兼容生态，直到现在还是普通人玩 AI 的超值主力卡，跑个 Llama 8B 小模型不成问题。
退一步讲，就算 AI 这碗饭不香了，大不了回去接着伺候游戏玩家和设计师，照样活得滋润。
另外，CUDA 生态依然是英伟达最大的杀招。
这就好比你用惯了 iOS，虽然安卓也很好，但让你把存了十年的照片、习惯的操作手势、买的一堆 App 全都迁移过去，你大概率还是会选下次一定。
现在的 AI 开发者也是一样，大家的代码是基于 CUDA 写的，调用的库是英伟达优化的，甚至连报错怎么改都只会搜 CUDA 的。
想转投 TPU？行啊，先把代码重构一遍，再适应新的开发环境。
即使强兼了 PyTorch，很多底层的优化、自定义算子，换到 TPU 上还是得重新调试。专门指定的 JAX 语言，也给人才招聘垫高了门槛。
对于大多数只想赶紧把模型跑起来的中小厂来说，与其费劲巴拉地去适配 TPU，甚至根本搞不到，直接买英伟达芯片，反而是最省事的选择。
不说别的，谷歌自己还在大量采购英伟达的 GPU，就算自己不用，谷歌云那么多客户还得用呢。
所以，TPU 这波开卖，确实在大模型训练这一亩三分地上，用经济划算给英伟达上了一课。但也绝对没有被吹的，要抢 GPU 饭碗那么神。
未来的算力市场，更大概率是 TPU 占据头部大厂的专用需求，而 GPU 继续统治通用市场。
但只要巨头们竞争起来，就有可能把算力价格打下来，这怎么看，都是个好事啊。
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还没人说话啊，我想来说几句
退一步讲，就算 AI 这碗饭不香了，大不了回去接着伺候游戏玩家和设计师，照样活得滋润。
另外，CUDA 生态依然是英伟达最大的杀招。
这就好比你用惯了 iOS，虽然安卓也很好，但让你把存了十年的照片、习惯的操作手势、买的一堆 App 全都迁移过去，你大概率还是会选下次一定。
现在的 AI 开发者也是一样，大家的代码是基于 CUDA 写的，调用的库是英伟达优化的，甚至连报错怎么改都只会搜 CUDA 的。
想转投 TPU？行啊，先把代码重构一遍，再适应新的开发环境。
即使强兼了 PyTorch，很多底层的优化、自定义算子，换到 TPU 上还是得重新调试。专门指定的 JAX 语言，也给人才招聘垫高了门槛。
对于大多数只想赶紧把模型跑起来的中小厂来说，与其费劲巴拉地去适配 TPU，甚至根本搞不到，直接买英伟达芯片，反而是最省事的选择。
不说别的，谷歌自己还在大量采购英伟达的 GPU，就算自己不用，谷歌云那么多客户还得用呢。
所以，TPU 这波开卖，确实在大模型训练这一亩三分地上，用经济划算给英伟达上了一课。但也绝对没有被吹的，要抢 GPU 饭碗那么神。
未来的算力市场，更大概率是 TPU 占据头部大厂的专用需求，而 GPU 继续统治通用市场。
但只要巨头们竞争起来，就有可能把算力价格打下来，这怎么看，都是个好事啊。
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