Aktuell einige Gedanken zu TPU und $GOOG Erstens: Ablehnung ungültiger Parametervergleiche Hört auf zu streiten, wie groß die Unterschiede zwischen GPU und TPU-Parametern sind, wie hoch die Migrationskosten sind und wer besser ist. Was hat das für einen Sinn? $GOOG ist schließlich kein Halbleiterunternehmen, und TPU ist auch kein Produkt, das man überall verkaufen möchte. Sie haben vor fast zehn Jahren damit begonnen, und das war völlig darauf ausgerichtet, ihr eigenes Geschäft zu unterstützen. Sie nutzen das selbst nicht einmal genug, woher sollten sie die Zeit haben, es dir zu verkaufen? Das ist wie bei Amazon mit der Logistik, es dient dazu, sich selbst schneller zu machen, nicht um Lastwagen zu verkaufen. Ebenso kann man das nicht verwenden, um FUD gegen $nvda zu verbreiten, dass sie Karten verkaufen. $goog verkauft keine Karten, wie kann man da vergleichen? Es ist sehr unvernünftig, diesen FUD zu verwenden. Zweitens: Der Kern von Gemini ist die "Industrialisierungsfähigkeit" Alle diskutieren darüber, wie beeindruckend das Modell selbst ist, aber sie übersehen einen wichtigeren Punkt für die kommerzielle Umsetzung: Kosten und Geschwindigkeit (Unit Economics). Die Erfahrung mit Gemini zeigt mir, dass Google die nativen Vorteile von TPU nutzt, um die Kosten für KI-Inferenz auf ein Minimum zu senken und gleichzeitig extrem niedrige Latenzzeiten beizubehalten. Wenn KI in Zukunft zu einer "Infrastruktur" wird, ist für 95 % der Nutzungsszenarien (Informationen suchen, E-Mails schreiben, Zusammenfassungen erstellen) "benutzerfreundlich, günstig, Echtzeit-Antworten" viel wichtiger als "extrem intelligent, aber träge". Bitte beachten Sie, dass dies eine Hypothese über die Zukunft ist. Die KI ist noch ungewiss, niemand weiß, welche Form sie in Zukunft annehmen sollte. $GOOG ist wie das Ford oder Toyota von damals. Sie haben die Fließbandproduktion (TPU-Cluster) eingeführt, eine integrierte, schlanke Produktionslinie (JAX/Wasserkühlung) geschaffen und Autos zu einem alltäglichen Gut gemacht, das sich jeder leisten kann, anstatt zu einem Luxusgut für Reiche zu werden. Schließlich: Ich habe nicht gesagt, dass $NVDA schlecht ist, noch habe ich gesagt, dass andere Modelle nicht funktionieren. ...