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亮亮史蒂夫

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亮亮史蒂夫

15:04

$英伟达(NVDA)$ 筹码堆满185又是一段新传说

亮亮史蒂夫

12-03 12:37

两个产品是互补关系，并没有哪一个能完全替代另外一个。选择哪一个方向，具体看服务的终端客户需求。对个人还说谷歌产品很有优势，对于科研企业海量算力输出还得看GPU。

Google vs Nvidia，一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距

亮亮史蒂夫

11-24

谷歌价格高了不敢追，当然是英伟达上车性价比更高，只要资金够大当然是全都要了

亮亮史蒂夫

11-24

市场想啥我不懂，但是我要英伟达回调，然后上车

抱歉，原内容已删除

亮亮史蒂夫

11-20

长期全球AI叙事不会改变，未来已经可以预期，短期波动对于短线来说影响不大，大不了改变策略韦中长线。很值得小仓位博一把。

亮亮史蒂夫

11-14

当然相信了，科技代表的是规律，人类无法与规律作对，数次工业革命已经给出明确答案，哪一个国家当日科技等于放弃未来。所以第四次工业革命最新会解放很多人类单位的生产力，生产力指数级提升。但是普通人想要长期从中获益除了个人拥抱AI强化自身，还可以投资代表科技实业的股票当中从而利益最大化。所以此刻低位当然选择适当的拿上帝赐给的票，忽略所有短期噪音，选择相信科技的命运。

亮亮史蒂夫

11-14

$三倍做多半导体ETF-Direxion Daily(SOXL)$ 就算当前所有投资者都离世，科技依然是第一生产力，人类最终只能选择拥抱科技，并从中获益，然而普通人唯有从股票中获取最大科技收益。所以屏蔽所有噪音，忽略短期波动，啥也不干，睡几个大觉人生更美好。

亮亮史蒂夫

11-14

$三倍做多半导体ETF-Direxion Daily(SOXL)$ 盘后填坑等于捡钱

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tg-width=\"1279\" tg-height=\"1823\"/><span>Google行情走势</span></p><h2 id=\"id_1676079461\">一、TPU 与 GPU 的云端性价比：取决于生态成本与迁移代价</h2><p>两者直接对比价格并不简单，原因在于软件生态的迁移成本：</p><p>1、 GPU 生态完整，开发者使用 Cuda 上手最快</p><p>2、 TPU 更便宜，但前提是开发者愿意为其重写部分代码</p><p>3、 老练的科技巨头如 Apple、Anthropic、Meta 对 TPU 的软件适配难度更低</p><p>前 Google 与英伟达工程师均表示，在特定类型的大规模训练任务下，TPU 在成本效率上可能优于 GPU；尤其是训练 Google 自家 Gemini 时，TPU 的成本优势尤为明显。</p><h2 id=\"id_837929710\">二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”？事实没那么简单</h2><p>即便英伟达技术领先，它仍然面临一个关键限制：台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。</p><p>因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”，这些需求自然会寻找其他可替代芯片，例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说，即便不是性能或价格因素，供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。</p><h2 id=\"id_2751473643\">三、性能差距：最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少？</h2><p>行业人士给出的对比数据显示：</p><p>1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半（以 FLOPS 衡量）</p><p>2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod</p><p>3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU（可用额外网络线缆扩展）</p><p>单芯片性能上，GPU 明显更强；但 TPU 在规模化训练大模型时，能通过大规模 Pod 获得效率优势。</p><h2 id=\"id_3224065706\">四、TPU 与 GPU 的架构差异：谁更适合哪类模型？</h2><p>GPU 是通用计算加速器，能胜任各类机器学习与图形渲染；TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。</p><p>TPU 的 systolic array（脉动阵列）结构，使其在矩阵乘法任务上效率极高，且能减少大量访存时间，从而降低能耗。</p><p>但缺点同样明显：只能在部分软件框架下发挥优势，例如 TensorFlow，而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。</p><p>因此：</p><p>1、 训练关键的矩阵密集型任务，TPU 成本更好</p><p>2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程，GPU 往往更灵活、更高效</p><p>对图像、视频模型而言，TPU 在卷积类计算上有优势，但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。</p><h2 id=\"id_4119786786\">五、谁在使用 TPU？</h2><p>1、 Apple 长期用 TPU 训练最大规模语言模型</p><p>2、 Midjourney 2023 年曾公开表示使用 TPU</p><p>3、 Meta 正在认真评估 TPU，尤其用于下一代模型训练</p><p>4、 Cohere 曾试用 TPU，因早期版本出现问题而改用 GPU</p><p>总体来看，科技巨头更愿意接触 TPU，而中小企业更倾向 GPU，因为后者生态完整、开发门槛低。</p><h2 id=\"id_2695674153\">六、Google 若要真正对标英伟达，需要改造整个供应链</h2><p>若 Google 想把 TPU 大规模卖到其他企业数据中心，就必须复制英伟达的商业模式，包括：</p><p>1、 确保足够产能</p><p>2、 布局全球销售渠道</p><p>3、 与服务器厂商合作做整机交付</p><p>4、 组建大量的客户支持与软件工程团队</p><p>简单说：TPU 想像 GPU 一样卖给全球，需要的是 Google 从研发型公司变成“半导体体系公司”。</p><h2 id=\"id_2442439560\">七、TPU 与 GPU 的制造成本：究竟谁更贵？</h2><p>台积电负责为 Google 与英伟达制造芯片：</p><p>1、 TPU Ironwood 使用比 Blackwell 更先进的工艺</p><p>2、 但 TPU 面积更小，每片晶圆可切割更多芯片，因此抵消部分成本</p><p>3、 两者均需要昂贵的高带宽内存（HBM）</p><p>英伟达销售 GPU 的毛利率约为 63%，而 Google Cloud 整体毛利率只有 24% 左右，说明 Google 并未像英伟达那样把 TPU 当成“高毛利硬件生意”去卖。</p><h2 id=\"id_1575556313\">八、Google TPU 的生产规模：未来两年要翻倍</h2><p>摩根士丹利预测：</p><p>1、 2026 年生产超过 300 万颗 TPU</p><p>2、 2027 年提升至 500 万颗以上</p><p>3、 Google 内部甚至向部分客户透露可能目标更高，但能否获得台积电产能尚不确定</p><p>目前英伟达每年的 GPU 产量约为 Google TPU 的三倍。</p><h2 id=\"id_3953669710\">九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色</h2><p>Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴，负责：</p><p>1、 芯片的物理设计与封装</p><p>2、 与台积电的制造协调</p><p>3、 提供高速 SerDes（串行器/解串器）知识产权，用于 TPU 间高速通信</p><p><strong>这项合作规模至少价值 80 亿美元。</strong></p><h2 id=\"id_1700195749\">十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心，会发生什么？</h2><p>若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心：</p><p>1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计，否则无法获得成本优势</p><p>2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价，以弥补失去的云服务收入（例如存储、数据库等）</p><p>这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一：对它来说，TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。</p><h2 id=\"id_1861474751\">十一、Google 为什么执意开放 TPU？</h2><p>核心原因包括：</p><p>1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU（非 Google Cloud）</p><p>2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU</p><p>3、 即便客户最终不用 TPU，也能借此压价英伟达</p><p>4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型，因为 Gemini 原生针对 TPU 优化</p><p>更深层的原因是：英伟达生态过于强大，Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。</p><h2 id=\"id_283570230\">十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟？</h2><p>结论是不明显，至少在短期内如此。</p><p>Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。</p><p><strong>TPU 想真正走向通用化，还需要几年时间。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Google vs Nvidia，一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距</title>\n<style 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GPU；尤其是训练 Google 自家 Gemini 时，TPU 的成本优势尤为明显。</p><h2 id=\"id_837929710\">二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”？事实没那么简单</h2><p>即便英伟达技术领先，它仍然面临一个关键限制：台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。</p><p>因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”，这些需求自然会寻找其他可替代芯片，例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说，即便不是性能或价格因素，供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。</p><h2 id=\"id_2751473643\">三、性能差距：最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少？</h2><p>行业人士给出的对比数据显示：</p><p>1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半（以 FLOPS 衡量）</p><p>2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod</p><p>3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU（可用额外网络线缆扩展）</p><p>单芯片性能上，GPU 明显更强；但 TPU 在规模化训练大模型时，能通过大规模 Pod 获得效率优势。</p><h2 id=\"id_3224065706\">四、TPU 与 GPU 的架构差异：谁更适合哪类模型？</h2><p>GPU 是通用计算加速器，能胜任各类机器学习与图形渲染；TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。</p><p>TPU 的 systolic array（脉动阵列）结构，使其在矩阵乘法任务上效率极高，且能减少大量访存时间，从而降低能耗。</p><p>但缺点同样明显：只能在部分软件框架下发挥优势，例如 TensorFlow，而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。</p><p>因此：</p><p>1、 训练关键的矩阵密集型任务，TPU 成本更好</p><p>2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程，GPU 往往更灵活、更高效</p><p>对图像、视频模型而言，TPU 在卷积类计算上有优势，但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。</p><h2 id=\"id_4119786786\">五、谁在使用 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11:38","market":"us","language":"zh","title":"Google vs Nvidia，一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1196993917","media":"老虎资讯综合","summary":"本文将系统回答一系列核心问题，从价格、性能、架构、生态到产业链与战略动因，深度分析 TPU 与 GPU 的最新差距与潜在走向。值得注意的是，全球两款最先进的大模型——Google Gemini 与 Anthropic Claude——均部分或完全由 TPU 训练完成，而非英伟达 GPU。Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。","content":"<html><head></head><body><p><strong>本文将系统回答一系列核心问题，从价格、性能、架构、生态到产业链与战略动因，深度分析 TPU 与 GPU 的最新差距与潜在走向。</strong></p><p>过去数月，Google 试图将自研 AI 芯片 TPU（Tensor Processing Unit）出售或租赁给非 Google Cloud 客户，这一动作不仅撼动行业，也引发了英伟达的密切关注。</p><p>值得注意的是，全球两款最先进的大模型——Google Gemini 与 Anthropic Claude——均部分或完全由 TPU 训练完成，而非英伟达 GPU。这一现实正在改变 AI 计算市场的竞争格局。</p><p>越来越多的科技巨头也开始重新评估 TPU 的价值，其中包括英伟达的大客户 Meta。</p><p>虽然英伟达依旧在性能与生态上占据压倒性优势，但 Google 正在以更开放的策略推动 TPU 进入更多数据中心，与英伟达正面竞争的趋势越发明显。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b7bf3dc09c9c1a4fb1243fd2c29e1976\" alt=\"Google行情走势\" title=\"Google行情走势\" tg-width=\"1279\" tg-height=\"1823\"/><span>Google行情走势</span></p><h2 id=\"id_1676079461\">一、TPU 与 GPU 的云端性价比：取决于生态成本与迁移代价</h2><p>两者直接对比价格并不简单，原因在于软件生态的迁移成本：</p><p>1、 GPU 生态完整，开发者使用 Cuda 上手最快</p><p>2、 TPU 更便宜，但前提是开发者愿意为其重写部分代码</p><p>3、 老练的科技巨头如 Apple、Anthropic、Meta 对 TPU 的软件适配难度更低</p><p>前 Google 与英伟达工程师均表示，在特定类型的大规模训练任务下，TPU 在成本效率上可能优于 GPU；尤其是训练 Google 自家 Gemini 时，TPU 的成本优势尤为明显。</p><h2 id=\"id_837929710\">二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”？事实没那么简单</h2><p>即便英伟达技术领先，它仍然面临一个关键限制：台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。</p><p>因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”，这些需求自然会寻找其他可替代芯片，例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说，即便不是性能或价格因素，供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。</p><h2 id=\"id_2751473643\">三、性能差距：最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少？</h2><p>行业人士给出的对比数据显示：</p><p>1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半（以 FLOPS 衡量）</p><p>2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod</p><p>3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU（可用额外网络线缆扩展）</p><p>单芯片性能上，GPU 明显更强；但 TPU 在规模化训练大模型时，能通过大规模 Pod 获得效率优势。</p><h2 id=\"id_3224065706\">四、TPU 与 GPU 的架构差异：谁更适合哪类模型？</h2><p>GPU 是通用计算加速器，能胜任各类机器学习与图形渲染；TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。</p><p>TPU 的 systolic array（脉动阵列）结构，使其在矩阵乘法任务上效率极高，且能减少大量访存时间，从而降低能耗。</p><p>但缺点同样明显：只能在部分软件框架下发挥优势，例如 TensorFlow，而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。</p><p>因此：</p><p>1、 训练关键的矩阵密集型任务，TPU 成本更好</p><p>2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程，GPU 往往更灵活、更高效</p><p>对图像、视频模型而言，TPU 在卷积类计算上有优势，但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。</p><h2 id=\"id_4119786786\">五、谁在使用 TPU？</h2><p>1、 Apple 长期用 TPU 训练最大规模语言模型</p><p>2、 Midjourney 2023 年曾公开表示使用 TPU</p><p>3、 Meta 正在认真评估 TPU，尤其用于下一代模型训练</p><p>4、 Cohere 曾试用 TPU，因早期版本出现问题而改用 GPU</p><p>总体来看，科技巨头更愿意接触 TPU，而中小企业更倾向 GPU，因为后者生态完整、开发门槛低。</p><h2 id=\"id_2695674153\">六、Google 若要真正对标英伟达，需要改造整个供应链</h2><p>若 Google 想把 TPU 大规模卖到其他企业数据中心，就必须复制英伟达的商业模式，包括：</p><p>1、 确保足够产能</p><p>2、 布局全球销售渠道</p><p>3、 与服务器厂商合作做整机交付</p><p>4、 组建大量的客户支持与软件工程团队</p><p>简单说：TPU 想像 GPU 一样卖给全球，需要的是 Google 从研发型公司变成“半导体体系公司”。</p><h2 id=\"id_2442439560\">七、TPU 与 GPU 的制造成本：究竟谁更贵？</h2><p>台积电负责为 Google 与英伟达制造芯片：</p><p>1、 TPU Ironwood 使用比 Blackwell 更先进的工艺</p><p>2、 但 TPU 面积更小，每片晶圆可切割更多芯片，因此抵消部分成本</p><p>3、 两者均需要昂贵的高带宽内存（HBM）</p><p>英伟达销售 GPU 的毛利率约为 63%，而 Google Cloud 整体毛利率只有 24% 左右，说明 Google 并未像英伟达那样把 TPU 当成“高毛利硬件生意”去卖。</p><h2 id=\"id_1575556313\">八、Google TPU 的生产规模：未来两年要翻倍</h2><p>摩根士丹利预测：</p><p>1、 2026 年生产超过 300 万颗 TPU</p><p>2、 2027 年提升至 500 万颗以上</p><p>3、 Google 内部甚至向部分客户透露可能目标更高，但能否获得台积电产能尚不确定</p><p>目前英伟达每年的 GPU 产量约为 Google TPU 的三倍。</p><h2 id=\"id_3953669710\">九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色</h2><p>Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴，负责：</p><p>1、 芯片的物理设计与封装</p><p>2、 与台积电的制造协调</p><p>3、 提供高速 SerDes（串行器/解串器）知识产权，用于 TPU 间高速通信</p><p><strong>这项合作规模至少价值 80 亿美元。</strong></p><h2 id=\"id_1700195749\">十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心，会发生什么？</h2><p>若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心：</p><p>1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计，否则无法获得成本优势</p><p>2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价，以弥补失去的云服务收入（例如存储、数据库等）</p><p>这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一：对它来说，TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。</p><h2 id=\"id_1861474751\">十一、Google 为什么执意开放 TPU？</h2><p>核心原因包括：</p><p>1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU（非 Google Cloud）</p><p>2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU</p><p>3、 即便客户最终不用 TPU，也能借此压价英伟达</p><p>4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型，因为 Gemini 原生针对 TPU 优化</p><p>更深层的原因是：英伟达生态过于强大，Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。</p><h2 id=\"id_283570230\">十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟？</h2><p>结论是不明显，至少在短期内如此。</p><p>Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。</p><p><strong>TPU 想真正走向通用化，还需要几年时间。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Google vs Nvidia，一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距</title>\n<style 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id=\"id_3953669710\">九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色</h2><p>Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴，负责：</p><p>1、 芯片的物理设计与封装</p><p>2、 与台积电的制造协调</p><p>3、 提供高速 SerDes（串行器/解串器）知识产权，用于 TPU 间高速通信</p><p><strong>这项合作规模至少价值 80 亿美元。</strong></p><h2 id=\"id_1700195749\">十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心，会发生什么？</h2><p>若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心：</p><p>1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计，否则无法获得成本优势</p><p>2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价，以弥补失去的云服务收入（例如存储、数据库等）</p><p>这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一：对它来说，TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。</p><h2 id=\"id_1861474751\">十一、Google 为什么执意开放 TPU？</h2><p>核心原因包括：</p><p>1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU（非 Google Cloud）</p><p>2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU</p><p>3、 即便客户最终不用 TPU，也能借此压价英伟达</p><p>4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型，因为 Gemini 原生针对 TPU 优化</p><p>更深层的原因是：英伟达生态过于强大，Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。</p><h2 id=\"id_283570230\">十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟？</h2><p>结论是不明显，至少在短期内如此。</p><p>Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。</p><p><strong>TPU 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与英伟达工程师均表示，在特定类型的大规模训练任务下，TPU 在成本效率上可能优于 GPU；尤其是训练 Google 自家 Gemini 时，TPU 的成本优势尤为明显。二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”？事实没那么简单即便英伟达技术领先，它仍然面临一个关键限制：台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”，这些需求自然会寻找其他可替代芯片，例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说，即便不是性能或价格因素，供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。三、性能差距：最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少？行业人士给出的对比数据显示：1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半（以 FLOPS 衡量）2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU（可用额外网络线缆扩展）单芯片性能上，GPU 明显更强；但 TPU 在规模化训练大模型时，能通过大规模 Pod 获得效率优势。四、TPU 与 GPU 的架构差异：谁更适合哪类模型？GPU 是通用计算加速器，能胜任各类机器学习与图形渲染；TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。TPU 的 systolic array（脉动阵列）结构，使其在矩阵乘法任务上效率极高，且能减少大量访存时间，从而降低能耗。但缺点同样明显：只能在部分软件框架下发挥优势，例如 TensorFlow，而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。因此：1、 训练关键的矩阵密集型任务，TPU 成本更好2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程，GPU 往往更灵活、更高效对图像、视频模型而言，TPU 在卷积类计算上有优势，但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。五、谁在使用 TPU？1、 Apple 长期用 TPU 训练最大规模语言模型2、 Midjourney 2023 年曾公开表示使用 TPU3、 Meta 正在认真评估 TPU，尤其用于下一代模型训练4、 Cohere 曾试用 TPU，因早期版本出现问题而改用 GPU总体来看，科技巨头更愿意接触 TPU，而中小企业更倾向 GPU，因为后者生态完整、开发门槛低。六、Google 若要真正对标英伟达，需要改造整个供应链若 Google 想把 TPU 大规模卖到其他企业数据中心，就必须复制英伟达的商业模式，包括：1、 确保足够产能2、 布局全球销售渠道3、 与服务器厂商合作做整机交付4、 组建大量的客户支持与软件工程团队简单说：TPU 想像 GPU 一样卖给全球，需要的是 Google 从研发型公司变成“半导体体系公司”。七、TPU 与 GPU 的制造成本：究竟谁更贵？台积电负责为 Google 与英伟达制造芯片：1、 TPU Ironwood 使用比 Blackwell 更先进的工艺2、 但 TPU 面积更小，每片晶圆可切割更多芯片，因此抵消部分成本3、 两者均需要昂贵的高带宽内存（HBM）英伟达销售 GPU 的毛利率约为 63%，而 Google Cloud 整体毛利率只有 24% 左右，说明 Google 并未像英伟达那样把 TPU 当成“高毛利硬件生意”去卖。八、Google TPU 的生产规模：未来两年要翻倍摩根士丹利预测：1、 2026 年生产超过 300 万颗 TPU2、 2027 年提升至 500 万颗以上3、 Google 内部甚至向部分客户透露可能目标更高，但能否获得台积电产能尚不确定目前英伟达每年的 GPU 产量约为 Google TPU 的三倍。九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴，负责：1、 芯片的物理设计与封装2、 与台积电的制造协调3、 提供高速 SerDes（串行器/解串器）知识产权，用于 TPU 间高速通信这项合作规模至少价值 80 亿美元。十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心，会发生什么？若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心：1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计，否则无法获得成本优势2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价，以弥补失去的云服务收入（例如存储、数据库等）这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一：对它来说，TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。十一、Google 为什么执意开放 TPU？核心原因包括：1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU（非 Google Cloud）2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU3、 即便客户最终不用 TPU，也能借此压价英伟达4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型，因为 Gemini 原生针对 TPU 优化更深层的原因是：英伟达生态过于强大，Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟？结论是不明显，至少在短期内如此。Google 正努力推动 TPU 的软件易用性，但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比，差距仍然巨大。TPU 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left;\"><strong>“我们看到了财报确认需求强劲后的短暂释然性反弹，但投资者现在开始问下一个问题：电力需求怎么办？利润率呢？投资回报率（ROI）是什么？”</strong></p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Apeira Capital Advisors的管理合伙人Natalie Hwang表示，“只要市场存在悬而未决的问题，释然性反弹就无法持久。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/766f67c7fe0cb977bb3141f41b3ce499\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"742\"/></p><h2 id=\"id_95168293\">寒意蔓延：AI生态圈普遍承压</h2><p style=\"text-align: left;\">市场的担忧情绪正在AI生态系统中蔓延。一个追踪芯片相关股票的指数在11月下跌了11%，正迈向自2022年以来最糟糕的月份，其中AMD和Arm的跌幅均超过20%。</p><p style=\"text-align: left;\">在AI支出的另一端，那些大举投资的公司也面临着股价压力。自10月29日发布财报以来，由于投资者对其激进的资本支出计划感到担忧，Meta的股价已下跌21%，微软也因类似原因下跌了13%。</p><p style=\"text-align: left;\">资产负债表较弱的公司受到的冲击更大，CoreWeave本月股价暴跌超40%，而甲骨文公司股价下跌29%，或将创下自2001年以来的最大单月跌幅。</p><p style=\"text-align: left;\">“对于所有唱空泡沫的人来说，他们或许说对了像甲骨文和CoreWeave这样的公司有些‘操之过急’，因为这两家公司都需要借入大量资金才能参与这场游戏，”Kevin Cook补充道。</p><h2 id=\"id_2425881783\">乐观与怀疑：华尔街的深刻分歧</h2><p style=\"text-align: left;\">目前，市场对AI前景的看法存在明显分歧。怀疑派担心，投资者为追逐少数几只AI概念股的增长，已将估值推至过高水平。他们认为，科技公司为保持竞争力而投入的数千亿美元支出是不可持续的，尤其是当它们开始通过举债来维持投入时。此外，这种循环融资的性质可能带来系统性风险，即一家公司的疲软可能拖累整个AI板块。</p><p style=\"text-align: left;\">而乐观派则将近期的回调视为迈向进一步增长过程中的一次健康修正。他们相信，处于AI交易核心的科技巨头——微软、亚马逊、Meta和Alphabet——将继续投入资金发展其业务，且短期内没有放缓迹象。他们认为，鉴于行业强劲的需求和相对宽松的监管环境，AI的投资周期才刚刚开始。</p><p style=\"text-align: left;\">“分歧确实存在，”SLC Management的董事总经理Dec Mullarkey表示。“我们经历了一轮漫长的牛市，估值已经偏高，因此人们对AI泡沫破裂的恐惧感很强。但另一批投资者则在寻找能延长周期的刺激因素，例如美联储降息的前景、更少的监管、更多的并购和IPO活动。”</p><h2 id=\"id_1532691356\">焦点转移：从资本开支到投资回报</h2><p style=\"text-align: left;\">英伟达的业绩本身堪称“卓越”。据Sands Capital Management的投资组合经理Daniel Pilling透露，其前瞻性收入指引比市场共识高出5%。然而，市场的关注点显然已经转移。</p><p style=\"text-align: left;\">投资者真正开始质疑的是支出的另一端——投资回报率。华尔街现在迫切想知道，这笔巨额资金何时能为提供AI软件和服务的公司带来更快的增长和更高的盈利能力。据Janney Montgomery Scott的首席投资策略师Mark Luschini分析，市场需要看到关于ROI的明确证据，AI交易才能重拾动力。</p><p style=\"text-align: left;\">“我们可能还需要一两个季度才能看到相关证据，在此之前，这将持续是投资者关注的焦点，”Luschini说。“只要这个问题在背后发酵，就可能危及AI原本乐观的前景。”</p><p style=\"text-align: left;\">数据显示，占英伟达销售额40%以上的四大客户——微软、亚马逊、Meta和Alphabet，预计在未来12个月内将其合计资本支出增加34%，达到4400亿美元。Zacks Investment Research的高级策略师Kevin Cook认为，尽管英伟达是AI交易的“关键”，其稳健的业绩也未能打消市场对这些大买家的疑虑。</p><h2 id=\"id_3577149501\">前路颠簸：波动性或成新常态</h2><p style=\"text-align: left;\">目前来看，无论投资者是“杯子半满”还是“杯子半空”，他们似乎在一个问题上达成了共识：AI交易的未来之路将更加颠簸。</p><p style=\"text-align: left;\">B. Riley Wealth的首席市场策略师Art Hogan指出，宏观经济的不确定性、关于AI革命进展阶段的分歧，共同构成了近期市场波动的背景。他表示：“我认为所有这些都是我们所见波动的一部分。”随着市场从对AI的狂热追捧转向更为理性的审视，波动性可能成为AI板块的新常态。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达救不了AI股，市场想看到什么？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; 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Riley Wealth的首席市场策略师Art Hogan指出，宏观经济的不确定性、关于AI革命进展阶段的分歧，共同构成了近期市场波动的背景。他表示：“我认为所有这些都是我们所见波动的一部分。”随着市场从对AI的狂热追捧转向更为理性的审视，波动性可能成为AI板块的新常态。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":221,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":500073893507424,"gmtCreate":1763113476294,"gmtModify":1763114081746,"author":{"id":"4218555762455782","authorId":"4218555762455782","name":"亮亮史蒂夫","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4218555762455782","idStr":"4218555762455782"},"themes":[],"htmlText":"当然相信了，科技代表的是规律，人类无法与规律作对，数次工业革命已经给出明确答案，哪一个国家当日科技等于放弃未来。所以第四次工业革命最新会解放很多人类单位的生产力，生产力指数级提升。但是普通人想要长期从中获益除了个人拥抱AI强化自身，还可以投资代表科技实业的股票当中从而利益最大化。所以此刻低位当然选择适当的拿上帝赐给的票，忽略所有短期噪音，选择相信科技的命运。","listText":"当然相信了，科技代表的是规律，人类无法与规律作对，数次工业革命已经给出明确答案，哪一个国家当日科技等于放弃未来。所以第四次工业革命最新会解放很多人类单位的生产力，生产力指数级提升。但是普通人想要长期从中获益除了个人拥抱AI强化自身，还可以投资代表科技实业的股票当中从而利益最大化。所以此刻低位当然选择适当的拿上帝赐给的票，忽略所有短期噪音，选择相信科技的命运。","text":"当然相信了，科技代表的是规律，人类无法与规律作对，数次工业革命已经给出明确答案，哪一个国家当日科技等于放弃未来。所以第四次工业革命最新会解放很多人类单位的生产力，生产力指数级提升。但是普通人想要长期从中获益除了个人拥抱AI强化自身，还可以投资代表科技实业的股票当中从而利益最大化。所以此刻低位当然选择适当的拿上帝赐给的票，忽略所有短期噪音，选择相信科技的命运。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/500073893507424","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":334,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":507641375129920,"gmtCreate":1764918257619,"gmtModify":1764918259638,"author":{"id":"4218555762455782","authorId":"4218555762455782","name":"亮亮史蒂夫","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4218555762455782","idStr":"4218555762455782"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a> 筹码堆满185又是一段新传说","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a> 筹码堆满185又是一段新传说","text":"$英伟达(NVDA)$ 筹码堆满185又是一段新传说","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/507641375129920","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":105,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}