幾個大科技都在準備搞自己的芯片，meta, Amazon 等，這個對nvda比較麻煩吧

所有跟帖： 

• 那是專用芯片，隻有自己用，根本不是競爭對手，是supplement -BrightLine- ♂ (0 bytes) () 01/30/2025 postreply 16:41:11

• 百佳爭鳴，沒人能壟斷，躺賺的日子到頭了 -花點牛牛- ♂ (0 bytes) () 01/30/2025 postreply 16:46:00

• 微軟絕對不會買亞麻的芯片，亞麻也不會買臉書的芯片，但是他們都會買NVDA 的通用芯片，這就是區別，哈哈 -BrightLine- ♂ (167 bytes) () 01/30/2025 postreply 16:47:45

• NVDA不太好蒸餾啊，還有阿斯麥 -Pilot007- ♂ (0 bytes) () 01/30/2025 postreply 16:52:40

• NVDA的護城河太深，Apple，Google，Amazon，Meta 和AMD都差的太遠 -未知- ♂ (199 bytes) () 01/30/2025 postreply 16:52:38

• 穀歌做了這麽多年的tensor芯片，還是沒人用，哈哈，隻有自己來，用在pixel上 -BrightLine- ♂ (167 bytes) () 01/30/2025 postreply 16:55:18

• 好奇問什麽TPU不行？當初alpha Go/Zero都是TPU上的啊。 -mobius- ♂ (0 bytes) () 01/30/2025 postreply 18:11:47

• And NVIDIA has Omniverse/Cosmos for physical AI -- guess it -越挫越勇2- ♂ (43 bytes) () 01/30/2025 postreply 17:03:38

• 我覺得問題是inference需要的芯片少很多，現在的趨勢就是從training 向 inferencing轉變。所以對 -aloevera- ♀ (154 bytes) () 01/30/2025 postreply 17:27:46

• 但是用Inference到人數和次數，比用training的次數多10億倍，需要的GPU芯片更多 -未知- ♂ (320 bytes) () 01/30/2025 postreply 18:18:32

• inferencing據說不用很大算力解決，但是pretraining需要的算力大概是inferencing的十倍以上。 -aloevera- ♀ (0 bytes) () 01/30/2025 postreply 20:32:03