目前關於 TPU 和 $GOOG 的幾個想法 第一：拒絕無效的參數對標 別再爭論 GPU TPU參數相差多少、遷移成本有多高，誰更牛逼。這有啥意義？ $GOOG 本來就不是半導體公司，TPU 也不是準備到處去賣的商品。 他們近十年前就開始佈局並完全是為了服務於自己的業務。這玩意兒他們自己用都不夠，哪有空賣給你？ 這就像亞馬遜搞物流一樣，是為了自己快，而不是為了賣卡車。 同理，這也不能用來 FUD $nvda 達子賣卡的， $goog 不賣卡，怎麼比？你用這個FUD 達子很不合理。 第二：Gemini 的核心是“工業化能力” 大家都在卷模型本身牛不牛逼，但忽略了商業落地更重要的一點：成本與速度（Unit Economics）。 Gemini 的體驗告訴我，Google 正在利用 TPU 的原生優勢，將 AI 推理的成本打到地板價，同時保持極低的延遲。 如果 AI 在未來成為一種“基礎設施”，對於 95% 的用戶場景（查資料、寫郵件、做摘要），“好用、便宜、實時響應” 遠比 “極其聰明但反應遲鈍” 重要。 請注意，以上是一種對於未來的假設，AI 乾坤未定，沒有人知道其未來究竟應該是一種什麼形態。 $GOOG 就像是當年的福特或豐田。 他們引入了流水線（TPU集群），打造了軟硬一體的精益產線（JAX/液冷），把汽車變成了家家戶戶買得起的尋常物，而不是誕生之初的富人奢侈品。 最後： 我沒有說 $NVDA 不好，也沒有說其他模型不行。 ...