بعض الأفكار الحالية حول TPU ولعبة $GOOG أولا: رفض مقارنة المعاملات غير الصالحة لا تجادل حول مدى اختلاف معلمات GPU وTPU، أو تكلفة الترحيل، ومن هو الأفضل. ما الهدف من هذا؟ $GOOG ليست شركة أشباه موصلات من الأساس، وTPU ليست سلعة جاهزة للبيع في كل مكان. بدأوا التخطيط منذ ما يقرب من عقد من الزمن وهم يهدفون بالكامل لخدمة أعمالهم. هم حتى لا يملكون ما يكفي من هذا الشيء بأنفسهم، فكيف لديهم وقت لبيعه لك؟ إنه مثل أمازون التي تقوم بأعمال اللوجستيات من أجل سرعتها الخاصة، وليس لبيع الشاحنات. بنفس الطريقة، لا يمكن استخدام هذا لجعل ال FUD $nvda دازي لبيع البطاقات، $goog عدم بيع البطاقات، كيف يمكن المقارنة؟ من غير المعقول أن تستخدم هذا الخوف الخارجي دازي. ثانيا: جوهر الجوزاء هو "قدرات التصنيع" الجميع يكتب النموذج نفسه، لكنهم يتجاهلون النقطة الأهم في الهبوط التجاري: التكلفة والسرعة (اقتصاديات الوحدة). تخبرني تجربة جيميني أن جوجل تستفيد من الفوائد الأصلية لوحدات معالجة النقاط لدفع تكلفة الاستدلال الذكاء الاصطناعي إلى السعر الأدنى مع الحفاظ على زمن الاستجابة منخفضا للغاية. إذا أصبح الذكاء الاصطناعي "بنية تحتية" في المستقبل، فإن "سهل الاستخدام، رخيص، ويرد في الوقت الحقيقي" سيكون أهم بكثير من "ذكي جدا لكنه غير مستجيب" في 95٪ من سيناريوهات المستخدم (التحقق من المعلومات، كتابة الرسائل الإلكترونية، وإعداد الملخصات). يرجى ملاحظة أن ما سبق هو فرضية حول المستقبل، الذكاء الاصطناعي غير محدد، ولا أحد يعرف كيف يجب أن يكون مستقبله. $GOOG إنها مثل فورد أو تويوتا العام. قدموا خطوط تجميع (عناقيد TPU) وأنشأوا خط إنتاج رشيق (JAX/تبريد سائل) يدمج البرمجيات والأجهزة، مما حول السيارات إلى سلعة ميسورة التكلفة لكل منزل، بدلا من كونها سلعة فاخرة للأثرياء في بداية نشأتها. أخيرًا: لم أقل أن $NVDA سيء، ولا أن النماذج الأخرى لا يمكن أن تفعل ذلك. ...