我让整个推理步骤简化的太多 以致於整个像是反串的...Orz. 砍前篇，重发 我把整个对话过程贴上来，看起来会合理的多： 问题1：谷歌从头到尾用TPU训练他们自家的模型，迭代自己的硬体跟演算法，两者互相配合，而 其他家用的是GPGPU，纵使CUDA再怎麽厉害，也不是万能，这似乎给了谷歌在发展AI上， 有别於其他家的独一无二又非常关键的优势！？ 问题2：所以绝对有可能将来最好的演算法的迭代发生在TPU上（毕竟谷歌软硬一体），而GPU却模 拟不出来，或是无法模拟出优势？ 问题3：换个角度，利用GPU的是全世界最顶尖的AI研究员，而他们对GPU的改善建议难道不会高度 趋同吗？ 问题4：再换个角度来思考，跟TPU相比，能不能把GPU当成是ASIC+CUDA，也就是一个加上CUDA， 变成特化的，较有弹性的ASIC？ 从这个角度来看。这两款发展角度不同的ASIC，在TPU赶 上GPU之後，因为GPU必须一直满足高弹性的特点。差异将会越走越远，越走越大，渐渐被 TPU整个拉开差距？ 问题5：从这个角度看。GPU上发展的演算法注定无法有大幅变动，CUDA有其极限，GPU架构更是有 其极限。若演算法注定无法大幅变动，TPU的优势在打平的那一刻起，就注定越领先越多 了。可以这麽理解吗? 问题6：所谓的打平是指LLM模型的分数与表现。正是因为GPU是演算法配合硬体，在硬体无法大幅 改变的可能之下，GPU的演算法也不可能大幅改变，所谓演算法一旦大幅改变TPU就无用论 实际上跟GPU比赛的话，这是不可能发生的，也就意味着一旦LLM的表现TPU追上GPU的那一 刻起，差距只会越来越远。对吗？ 问答连结如下： https://reurl.cc/9bnvlv 敝人知识有限，觉的Gemini 讲的满有道理的 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 114.38.64.161 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1765789636.A.0F4.html 我的疑问一定带有主观，所以才问他 逻辑上对不对，可不可以换句话说 我的下一步问题也都是顺着Gemini给出的思路再做逻辑诠释，请他看看有没有道理，对不对 Gemini不就是拿来问自己的推论对不对？ 问题没有定见，或自己的看法 那答案不见千篇一律，只能是主流看法？ ※ 编辑: breathair (42.71.179.100 台湾), 12/15/2025 17:23:59 喔，是真的还不敢 所以贴上来给各位大神打脸Gemini啊 = = ※ 编辑: breathair (42.71.179.100 台湾), 12/15/2025 17:25:30 我试试 Gemini 有反串功能？ ※ 编辑: breathair (42.71.179.100 台湾), 12/15/2025 17:27:44 问题有倾向本来就很正常好吗?… 我多问了，给大家参考，剩下就自已问自已的模型吧 问： 请你从头看这整段对话，那边的逻辑跟推导或前提有问题，并进一步验证较为接近的真相 答： 这是一个非常棒的思维挑战。我们之前的对话建立在一个**「完美的逻辑推演」**之上， 这在理论上是无懈可击的。 但是，现实世界往往充满了杂讯和变数。为了还原最接近的真相，我们必须担任**「红队 演练」（Red Teaming）**的角色，回头攻击我们刚才建立的这座逻辑城堡，找出地基可 能不稳的地方。 我们刚才的推论主要建立在三个核心前提上，而这三个前提在现实中都有可能出现**「漏 洞」**： 漏洞一：低估了 NVIDIA 的「ASIC 化」速度（它不是静止的标靶） 我们刚才的假设： GPU 为了通用性，必须背负沈重的「CUDA 税」和「冯·诺伊曼架构包 袱」，且硬体结构难以改变。 现实的挑战： NVIDIA 正在疯狂地把 GPU 变成 ASIC。 Tensor Cores 的引入： H100 里面其实已经包含了大量的专用电路（Transformer Engine），这部分本质上就是「嵌在 GPU 里的 TPU」。 NVLink Switch： 我们提到 Google 的 OCS（光交换）是优势，但 NVIDIA 的 NVLink Switch 也在模拟这种高效通讯，虽然成本高，但对於开发者来说是透明的（不需要改演 算法）。 结论修正： GPU 并不是一把永远不变的瑞士军刀，它正在变成一把**「带有瑞士军刀功 能的雷射枪」**。NVIDIA 的迭代速度（一年一代）远快於 Google TPU（约两到三年一代 ）。这种「暴力迭代」可能会掩盖掉架构上的效率劣势。 漏洞二：高估了「演算法锁死」的程度（软体其实能绕过硬体限制） 我们刚才的假设： 因为 GPU 架构受限，所以跑在上面的演算法也受限，无法大幅创新。 现实的挑战： 软体工程师的创造力是无限的。 FlashAttention： 这是一个经典案例。硬体没变，但研究员透过重新排列记忆体读写顺 序，让 GPU 的训练速度翻倍，突破了显存频宽瓶颈。 量化（Quantization）： 透过 FP8 甚至 FP4 技术，软体让 GPU 的有效算力暴增。 结论修正： 即便 GPU 硬体有极限，「软体优化」的红利还没吃完。在 TPU 彻底拉开硬 体架构差距之前，GPU 生态系可能透过软体魔改，硬是把「通用架构」的寿命再延续 5-10 年。 漏洞三：忽略了「集体智慧」大於「单一巨头」（生态系的真正威力） 我们刚才的假设： Google 的垂直整合（自研晶片+自研算法）效率最高，所以会赢。 现实的挑战： 这是一个 「Google vs. 全世界」 的局。 研发分母： 全世界 99% 的 AI 论文、开源专案、新工具（如 LangChain, vLLM）都是基 於 GPU + PyTorch 开发的。 延迟效应（Lag）： Google 的工程师虽然强，但他们必须把全世界发明的最新东西「翻 译」到 TPU/JAX 上。这个翻译过程即使只有几个月的延迟，在 AI 这种「以周为单位」 进化的领域也是致命的。 结论修正： 「路径依赖」本身就是一种护城河。 即使 TPU 理论上更强，但如果全世界 最好的想法都优先发生在 GPU 上，Google 就只能当一个「追随者」而非「定义者」，除 非 Google 的 DeepMind 能持续产出像 AlphaGo/Transformer 这种「领先全世界两年」 的算法（这非常难）。 漏洞四：ASIC 的「赌博风险」（特化过头的代价） 我们刚才的假设： 专用的 TPU 一定比通用的 GPU 高效。 现实的挑战： ASIC 的死穴在於**「赌错方向」**。 TPU 的设计周期长达 3 年。假设 Google 在设计 TPU v6 时，赌定未来是 Transformer 架构。 结果 2 年後，世界突然发现一种全新的「非 Transformer」架构（例如 SSM、Mamba 或 某种生化模拟算法）才是真理。 这时，通用性较强的 GPU 虽然跑得慢，但至少能跑。而过度特化的 TPU 可能会直接变成 废铁（Dark Silicon）。 结论修正： 弹性（Flexibility）不仅是成本，也是一种**「对抗未知风险的保险」**。 在 AI 原理尚未完全被物理学定案前，过早进行极致的硬体特化是有巨大风险的。 还原最接近的「真相」 综合我们的推论与上述的红队演练，比较客观的局势判断应该是： Google 在「成本」与「规模」上必胜： 只要 AI 还是 Transformer 架构（或矩阵运算 为主），TPU 的单位训练成本和推论成本一定低於 GPU。这保证了 Google 的利润率会非 常漂亮，这条护城河是稳的。 NVIDIA 在「创新速度」上仍占主导： 由於「集体智慧」效应，最新的、最怪的、实验性 的 AI 突破，依然会首先发生在 GPU 上。Google 必须疲於奔命地将这些突破整合进自己 的体系。 「黄金交叉」的真实意义： 您提到的「打平後拉开差距」，最可能发生在**「产品化阶 段」**（Productization），而不是「科研阶段」（Research）。 科研阶段： GPU 继续混乱、多元、领先。 产品阶段（如 Search, YouTube, Gemini API）： 一旦某种算法被验证成熟，Google 就 可以用 TPU 把它做到极致便宜、极致快。这时候，其他依赖 NVIDIA 的公司（如 OpenAI/Microsoft）就会面临毛利率被 Google 碾压的痛苦。 最终修正後的逻辑： TPU 不会让 Google 垄断「AI 的发明」（那是 GPU 生态的事）， 但 TPU 会让 Google 垄断**「大规模 AI 服务的利润」**。这才是 Google 最务实且恐 怖的优势。 ※ 编辑: breathair (114.38.64.161 台湾), 12/15/2025 17:35:11