最近股市熱議不斷：巴菲特在投資組合中增持 Google 母公司 Alphabet，顯示他看好 AI 潛力；與此同時，NVIDIA 在交出亮眼財報後，卻迎來部分做空機構押注，這背後正折射出 AI 硬件與應用格局的分化。
科技發展總是在通用與專用之間循環演進。回想八十年代，辦公室流行“三合一”機器：傳真、打印、複印一體；家裏也能買到小型號設備。後來，高速複印機、激光打印機、傳真機各自分化，專用設備成為主流。九十年代互聯網初興，各類網站嚐試一站式服務：新聞、天氣、搜索、郵箱。最終，垂直門戶崛起，Google 搜索、AccuWeather 等專業服務贏得用戶青睞。
今天的人工智能，也在重複類似的軌跡。通用大模型如 GPT、Claude、PaLM，幾乎無所不能：聊天、寫作、編程、總結問題，依賴的核心硬件多為 NVIDIA GPU。GPU 靈活、通用，是科研、實驗和跨行業應用的首選。
然而，Google TPU（Tensor Processing Unit）的出現，打破了這一格局。TPU 是專為 AI 優化的芯片，在矩陣運算和大規模推理上效率極高、成本更低。對於雲端大規模部署或特定行業應用，TPU 的優勢明顯。這意味著，專業化硬件正在快速崛起，成為某些應用場景的主流，而通用 GPU 則繼續服務科研探索和多任務需求。
從投資視角看，巴菲特押注 Google，正是押在其 TPU、雲服務和 AI 專業化布局的未來潛力；NVIDIA 的財報強勁，但做空壓力也反映市場對其通用 GPU 能否長期保持主導地位的疑問。曆史規律告訴我們：通用永遠存在，但專用在效率、成本和用戶體驗上常成為市場主流。
因此，中期觀察重點應放在專業 AI 模型與硬件的進展。通用大模型是底座，而專用化趨勢可能在未來幾年決定誰能真正掌握產業應用的核心優勢。投資者、研究者、普通用戶都值得關注這股潮流的方向。
做人也是如此：通用型人才永遠有需求，但在每個階段，某些專才往往更吃香，回報更高。風險與回報，大概率總是正相關。
從巴菲特到 GPU 與 TPU 之爭
徐徐道來 (2025-11-26 07:29:14) 評論 (2)
最近股市熱議不斷：巴菲特在投資組合中增持 Google 母公司 Alphabet，顯示他看好 AI 潛力；與此同時，NVIDIA 在交出亮眼財報後，卻迎來部分做空機構押注，這背後正折射出 AI 硬件與應用格局的分化。
科技發展總是在通用與專用之間循環演進。回想八十年代，辦公室流行“三合一”機器：傳真、打印、複印一體；家裏也能買到小型號設備。後來，高速複印機、激光打印機、傳真機各自分化，專用設備成為主流。九十年代互聯網初興，各類網站嚐試一站式服務：新聞、天氣、搜索、郵箱。最終，垂直門戶崛起，Google 搜索、AccuWeather 等專業服務贏得用戶青睞。
今天的人工智能，也在重複類似的軌跡。通用大模型如 GPT、Claude、PaLM，幾乎無所不能：聊天、寫作、編程、總結問題，依賴的核心硬件多為 NVIDIA GPU。GPU 靈活、通用，是科研、實驗和跨行業應用的首選。
然而，Google TPU（Tensor Processing Unit）的出現，打破了這一格局。TPU 是專為 AI 優化的芯片，在矩陣運算和大規模推理上效率極高、成本更低。對於雲端大規模部署或特定行業應用，TPU 的優勢明顯。這意味著，專業化硬件正在快速崛起，成為某些應用場景的主流，而通用 GPU 則繼續服務科研探索和多任務需求。
從投資視角看，巴菲特押注 Google，正是押在其 TPU、雲服務和 AI 專業化布局的未來潛力；NVIDIA 的財報強勁，但做空壓力也反映市場對其通用 GPU 能否長期保持主導地位的疑問。曆史規律告訴我們：通用永遠存在，但專用在效率、成本和用戶體驗上常成為市場主流。
因此，中期觀察重點應放在專業 AI 模型與硬件的進展。通用大模型是底座，而專用化趨勢可能在未來幾年決定誰能真正掌握產業應用的核心優勢。投資者、研究者、普通用戶都值得關注這股潮流的方向。
做人也是如此：通用型人才永遠有需求，但在每個階段，某些專才往往更吃香，回報更高。風險與回報，大概率總是正相關。
科技發展總是在通用與專用之間循環演進。回想八十年代，辦公室流行“三合一”機器：傳真、打印、複印一體；家裏也能買到小型號設備。後來，高速複印機、激光打印機、傳真機各自分化，專用設備成為主流。九十年代互聯網初興，各類網站嚐試一站式服務：新聞、天氣、搜索、郵箱。最終，垂直門戶崛起，Google 搜索、AccuWeather 等專業服務贏得用戶青睞。
今天的人工智能，也在重複類似的軌跡。通用大模型如 GPT、Claude、PaLM，幾乎無所不能：聊天、寫作、編程、總結問題，依賴的核心硬件多為 NVIDIA GPU。GPU 靈活、通用，是科研、實驗和跨行業應用的首選。
然而，Google TPU（Tensor Processing Unit）的出現，打破了這一格局。TPU 是專為 AI 優化的芯片，在矩陣運算和大規模推理上效率極高、成本更低。對於雲端大規模部署或特定行業應用，TPU 的優勢明顯。這意味著，專業化硬件正在快速崛起，成為某些應用場景的主流，而通用 GPU 則繼續服務科研探索和多任務需求。
從投資視角看，巴菲特押注 Google，正是押在其 TPU、雲服務和 AI 專業化布局的未來潛力；NVIDIA 的財報強勁，但做空壓力也反映市場對其通用 GPU 能否長期保持主導地位的疑問。曆史規律告訴我們：通用永遠存在，但專用在效率、成本和用戶體驗上常成為市場主流。
因此，中期觀察重點應放在專業 AI 模型與硬件的進展。通用大模型是底座，而專用化趨勢可能在未來幾年決定誰能真正掌握產業應用的核心優勢。投資者、研究者、普通用戶都值得關注這股潮流的方向。
做人也是如此：通用型人才永遠有需求，但在每個階段，某些專才往往更吃香，回報更高。風險與回報，大概率總是正相關。