[谷歌] 谷歌憋了拾年的大招,讓英偉達好日子到頭了?
相比之下，GPU 就不壹樣了。以伍年前誕生在大模型浪潮前的 3090 為例，它硬是靠著 24G 超大顯存，和 CUDA 不拋棄不放棄的向下兼容生態，直到現在還是普通人玩 AI 的超值主力卡，跑個 Llama 8B 小模型不成問題。
退壹步講，就算 AI 這碗飯不香了，大不了回去接著伺候游戲玩家和設計師，照樣活得滋潤。
另外，CUDA 生態依然是英偉達最大的殺招。
這就好比你用慣了 iOS，雖然安卓也很好，但讓你把存了拾年的照片、習慣的操作手勢、買的壹堆 App 全都遷移過去，你大概率還是會選下次壹定。
現在的 AI 開發者也是壹樣，大家的代碼是基於 CUDA 寫的，調用的庫是英偉達優化的，甚至連報錯怎麼改都只會搜 CUDA 的。
想轉投 TPU？行啊，先把代碼重構壹遍，再適應新的開發環境。
即使強兼了 PyTorch，很多底層的優化、自定義算子，換到 TPU 上還是得重新調試。專門指定的 JAX 語言，也給人才招聘墊高了門檻。
對於大多數只想趕緊把模型跑起來的中小廠來說，與其費勁巴拉地去適配 TPU，甚至根本搞不到，直接買英偉達芯片，反而是最省事的選擇。
不說別的，谷歌自己還在大量采購英偉達的 GPU，就算自己不用，谷歌雲那麼多客戶還得用呢。
所以，TPU 這波開賣，確實在大模型訓練這壹畝叁分地上，用經濟劃算給英偉達上了壹課。但也絕對沒有被吹的，要搶 GPU 飯碗那麼神。
未來的算力市場，更大概率是 TPU 占據頭部大廠的專用需求，而 GPU 繼續統治通用市場。
但只要巨頭們競爭起來，就有可能把算力價格打下來，這怎麼看，都是個好事啊。
[加西網正招聘多名全職sales 待遇優]
這條新聞還沒有人評論喔，等著您的高見呢
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另外，CUDA 生態依然是英偉達最大的殺招。
這就好比你用慣了 iOS，雖然安卓也很好，但讓你把存了拾年的照片、習慣的操作手勢、買的壹堆 App 全都遷移過去，你大概率還是會選下次壹定。
現在的 AI 開發者也是壹樣，大家的代碼是基於 CUDA 寫的，調用的庫是英偉達優化的，甚至連報錯怎麼改都只會搜 CUDA 的。
想轉投 TPU？行啊，先把代碼重構壹遍，再適應新的開發環境。
即使強兼了 PyTorch，很多底層的優化、自定義算子，換到 TPU 上還是得重新調試。專門指定的 JAX 語言，也給人才招聘墊高了門檻。
對於大多數只想趕緊把模型跑起來的中小廠來說，與其費勁巴拉地去適配 TPU，甚至根本搞不到，直接買英偉達芯片，反而是最省事的選擇。
不說別的，谷歌自己還在大量采購英偉達的 GPU，就算自己不用，谷歌雲那麼多客戶還得用呢。
所以，TPU 這波開賣，確實在大模型訓練這壹畝叁分地上，用經濟劃算給英偉達上了壹課。但也絕對沒有被吹的，要搶 GPU 飯碗那麼神。
未來的算力市場，更大概率是 TPU 占據頭部大廠的專用需求，而 GPU 繼續統治通用市場。
但只要巨頭們競爭起來，就有可能把算力價格打下來，這怎麼看，都是個好事啊。
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