Hiện tại có một vài suy nghĩ về TPU và $GOOG Đầu tiên: Từ chối các tham số đối chiếu không hợp lệ Đừng tranh cãi về việc GPU và TPU khác nhau bao nhiêu về tham số, chi phí chuyển giao cao đến mức nào, ai mạnh hơn. Điều này có ý nghĩa gì? $GOOG vốn dĩ không phải là công ty bán dẫn, TPU cũng không phải là hàng hóa để bán khắp nơi. Họ đã bắt đầu triển khai từ gần mười năm trước và hoàn toàn là để phục vụ cho công việc của chính họ. Họ sử dụng cái này còn không đủ, thì lấy đâu ra thời gian để bán cho bạn? Điều này giống như Amazon làm logistics, là để cho họ nhanh hơn, chứ không phải để bán xe tải. Tương tự, điều này cũng không thể dùng để FUD $nvda rằng họ bán thẻ, $goog không bán thẻ, thì so sánh thế nào? Bạn dùng FUD này rất không hợp lý. Thứ hai: Cốt lõi của Gemini là "khả năng công nghiệp hóa" Mọi người đều đang cạnh tranh xem mô hình có mạnh mẽ hay không, nhưng lại bỏ qua một điểm quan trọng hơn trong việc thương mại hóa: chi phí và tốc độ (Unit Economics). Trải nghiệm của Gemini cho tôi thấy, Google đang tận dụng lợi thế tự nhiên của TPU, giảm chi phí suy diễn AI xuống mức thấp nhất, đồng thời giữ độ trễ cực thấp. Nếu AI trong tương lai trở thành một "hạ tầng", đối với 95% các tình huống người dùng (tra cứu thông tin, viết email, làm tóm tắt), "dễ sử dụng, rẻ tiền, phản hồi thời gian thực" quan trọng hơn nhiều so với "cực kỳ thông minh nhưng phản ứng chậm". Xin lưu ý, trên đây là một giả thuyết về tương lai, AI vẫn chưa xác định, không ai biết tương lai của nó sẽ hình thành như thế nào. $GOOG giống như Ford hay Toyota ngày xưa. Họ đã đưa vào dây chuyền sản xuất (cụm TPU), tạo ra dây chuyền sản xuất tinh gọn tích hợp phần mềm và phần cứng (JAX/làm mát bằng chất lỏng), biến ô tô thành hàng hóa mà mọi gia đình đều có thể mua được, chứ không phải là hàng xa xỉ phẩm dành cho người giàu ngay từ đầu. Cuối cùng: Tôi không nói $NVDA không tốt, cũng không nói các mô hình khác không khả thi. ...