Домінування Nvidia вже не є теорією... це розробники, які відкрито визнають, що не можуть відтворити результати з CUDA Коли ваш стек залежить від B200 + CUDA + Torch, Google TPU/JAX — це пониження Ось рів Ось чому Дженсен виграє кожен цикл, а всі інші переслідують $nvda

Розмова про теорію ігор Зук Дженсен TPU/GPU ZUCK: "Google дає мені ранній TPU v7/v8. Я переїжджаю туди великі лами. Я хочу, щоб ціна B200 це відображала.» ДЖЕНСЕН: "Тоді візьми TPU. Якщо вірите, що вони встигнуть до графіка, ризикуйте ва-банк." ZUCK: "Я серйозно. Я можу скоротити свій слід NVIDIA на третину.» ДЖЕНСЕН: "Добре. Це звільняє CoWoS для клієнтів, які хочуть гарантовану доставку. Твій розподіл зменшується з наступного кварталу.» ZUCK: “… Чекати. Нам все ще потрібна базова модель H100/B200 для основних моделей.» ДЖЕНСЕН: "І ти отримаєш деякий присвоєння. Але не пріоритет. Ти ділиш вимогу — хтось інший стає на початку черги.» ZUCK: "Дженсен, TPU v7/v8 скоротить відставання. Ми впораємося.» ДЖЕНСЕН: "Саме це сказав Anthropic, перш ніж їхній компілятор затримався. Саме так казав OpenAI перед тим, як повернутися за новими H100. Всі думають, що можна робити подвійні стеки. Мало хто може.» ZUCK: "У нас є інженерний талант." ДЖЕНСЕН: "У тебе немає календаря. Вікна тренувань зсували. Цикли налагодження множаться. І Google завжди надасть Gemini права на пікову потужність TPU. Ти ставиш всю свою дорожню карту на щедрість свого найбільшого конкурента.» ZUCK: "Ми впораємося." ДЖЕНСЕН: "Можливо. Але ти щойно віддав дві чверті швидкості тренувань лабораторіям, які залишалися єдиними на CUDA. Вони виставлять моделі наступного покоління до того, як ви завершите портування.» ZUCK: “… Ми все одно хочемо 40 тисяч B200.» ДЖЕНСЕН: "Вони розпродані. Ви можете приєднатися до списку очікування." Зак розуміє це занадто пізно: Він занадто сильно грав на TPU. Дженсен не моргнув. Meta застрягла з половиною свого навчального флоту на екосистемі, яка ще дозрівала, а їхній розподіл NVIDIA скоротився вдвічі. А лабораторії, залишаючись чистими, CUDA тепер мчить вперед.

Якщо Gemini 3 Pro справді ~5T параметри на Ironwood, це ще один гучний сигнал, що закони масштабування досі непереможні Кожна лабораторія потребуватиме набагато більше кремнію, щоб залишатися в гонці TPU допомагає Google, але всі інші масштабуються на NVDA Крива попиту тут лише починається 🚀