目前关于 TPU 和 $GOOG 的几个想法 第一：拒绝无效的参数对标 别再争论 GPU TPU参数相差多少、迁移成本有多高，谁更牛逼。这有啥意义？ $GOOG 本来就不是半导体公司，TPU 也不是准备到处去卖的商品。 他们近十年前就开始布局并完全是为了服务于自己的业务。这玩意儿他们自己用都不够，哪有空卖给你？ 这就像亚马逊搞物流一样，是为了自己快，而不是为了卖卡车。 同理，这也不能用来 FUD $nvda 达子卖卡的， $goog 不卖卡，怎么比？你用这个FUD 达子很不合理。 第二：Gemini 的核心是“工业化能力” 大家都在卷模型本身牛不牛逼，但忽略了商业落地更重要的一点：成本与速度（Unit Economics）。 Gemini 的体验告诉我，Google 正在利用 TPU 的原生优势，将 AI 推理的成本打到地板价，同时保持极低的延迟。 如果 AI 在未来成为一种“基础设施”，对于 95% 的用户场景（查资料、写邮件、做摘要），“好用、便宜、实时响应” 远比 “极其聪明但反应迟钝” 重要。 请注意，以上是一种对于未来的假设，AI 乾坤未定，没有人知道其未来究竟应该是一种什么形态。 $GOOG 就像是当年的福特或丰田。 他们引入了流水线（TPU集群），打造了软硬一体的精益产线（JAX/液冷），把汽车变成了家家户户买得起的寻常物，而不是诞生之初的富人奢侈品。 最后： 我没有说 $NVDA 不好，也没有说其他模型不行。 ...