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英伟达谷歌怎么看? 谷歌TPU VS 英伟达GPU:AI算力王座之争,一场被严重误读的科技战争 一场围绕「算力」展开的隐形战争,正在重塑全球云计算与AI产业的版图。 它不是显卡之争,而是: 通用算力 vs 专用算力、开放生态 vs 垂直闭环、卖铁铲 vs 自建矿山。 今天,我们用最通俗、最直白、但逻辑最硬的方式,彻底拆解: Google TPU 与 Nvidia GPU,究竟谁更强?谁更有未来?普通人又该如何理解这场大战背后的资本密码? 一、为什么谷歌一定要造 TPU?不是为了炫技,而是被逼出来的 时间回到 2013 年。 那一年,Google 内部做了一个极其可怕的测算: 如果每一个安卓用户每天使用语音搜索 3 分钟,那么 Google 现有的数据中心需要翻倍,甚至更多。 换句话说: AI 一旦真正普及,传统 CPU + GPU 的算力结构,会把自己活活“撑死”。 不是因为技术不行,而是因为「不够经济」。 GPU 可以做 AI,但问题在于: 功耗高 单位算力昂贵 设计初衷并非为神经网络 当 AI 从“实验室玩具”开始迈向“全民基础设施”,Google 意识到一个残酷现实: 如果继续依赖通用芯片,AI 的成功将直接拖垮自己的成本结构。 于是,一个非常明确的方向诞生: 必须打造属于自己的 AI 专用芯片——TPU(Tensor Processing Unit) 它不是为了炫技术,而是为了两个字: 活下去。 从立项到实际部署,仅用了约 15 个月。2015 年,TPU 就已悄悄部署在 Google 搜索、Google 翻译、Google Photos、地图等核心业务背后,支撑着每日数十亿次的 AI 推理请求。 它不像 GPU 那样光鲜,但它是 Google AI 真正的“发动机”。 二、TPU 与 GPU 本质区别:不是谁快谁慢,而是物种不同 GPU:通用并行计算之王 GPU 原本为图形渲染设计,但由于天然并行结构,逐渐被应用到 AI 运算中。 它的优势在于: 灵活 通用 适配各种模型 软件生态极其成熟 但它的问题同样明显: 为图形而生,非为神经网络而生 架构复杂,功耗高 单位算力成本偏高 可以理解为: GPU 是一辆越野车,什么路都能走,但不是为某一条赛道而生。 TPU:专为神经网络而生的极简机器 TPU 则是 Google 按照 AI 运算特性“从零设计”的 ASIC(专用芯片)。
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英伟达谷歌怎么看? 谷歌TPU VS 英伟达GPU:AI算力王座之争,一场被严重误读的科技战争 一场围绕「算力」展开的隐形战争,正在重塑全球云计算与AI产业的版图。 它不是显卡之争,而是: 通用算力 vs 专用算力、开放生态 vs 垂直闭环、卖铁铲 vs 自建矿山。 今天,我们用最通俗、最直白、但逻辑最硬的方式,彻底拆解: Google TPU 与 Nvidia GPU,究竟谁更强?谁更有未来?普通人又该如何理解这场大战背后的资本密码? 一、为什么谷歌一定要造 TPU?不是为了炫技,而是被逼出来的 时间回到 2013 年。 那一年,Google 内部做了一个极其可怕的测算: 如果每一个安卓用户每天使用语音搜索 3 分钟,那么 Google 现有的数据中心需要翻倍,甚至更多。 换句话说: AI 一旦真正普及,传统 CPU + GPU 的算力结构,会把自己活活“撑死”。 不是因为技术不行,而是因为「不够经济」。 GPU 可以做 AI,但问题在于: 功耗高 单位算力昂贵 设计初衷并非为神经网络 当 AI 从“实验室玩具”开始迈向“全民基础设施”,Google 意识到一个残酷现实: 如果继续依赖通用芯片,AI 的成功将直接拖垮自己的成本结构。 于是,一个非常明确的方向诞生: 必须打造属于自己的 AI 专用芯片——TPU(Tensor Processing Unit) 它不是为了炫技术,而是为了两个字: 活下去。 从立项到实际部署,仅用了约 15 个月。2015 年,TPU 就已悄悄部署在 Google 搜索、Google 翻译、Google Photos、地图等核心业务背后,支撑着每日数十亿次的 AI 推理请求。 它不像 GPU 那样光鲜,但它是 Google AI 真正的“发动机”。 二、TPU 与 GPU 本质区别:不是谁快谁慢,而是物种不同 GPU:通用并行计算之王 GPU 原本为图形渲染设计,但由于天然并行结构,逐渐被应用到 AI 运算中。 它的优势在于: 灵活 通用 适配各种模型 软件生态极其成熟 但它的问题同样明显: 为图形而生,非为神经网络而生 架构复杂,功耗高 单位算力成本偏高
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英伟达,谷歌,meta,微软与小米,差距在哪里? 一、 基石与引擎:英伟达破5万亿市值的深度解读 英伟达市值的狂飙突进,是其作为“AI时代基石”价值的最终体现。从2023年初的万亿美元到如今的5万亿美元,其增长曲线与全球AI算力需求爆发完全吻合。 1. 数据核心:近乎垄断的市场地位 •营收与利润爆炸式增长:在2025财年第一财季(截至2025年4月),英伟达营收同比激增262%,达260.4亿美元;净利润更是飙升629%,达到148.8亿美元。这种量级的增长在大型科技公司中前所未有,凸显了其难以撼动的定价权与市场需求。 •数据中心业务成为绝对支柱:该业务季度营收达226亿美元,同比增长427%。这意味着,英伟达的H100、H200及最新的Blackwell架构GPU,已成为全球云厂商和大型企业训练、部署大模型的“硬通货”。 2. 估值逻辑:从芯片公司到生态平台 5万亿美元的市值背后,是市场对英伟达重新定义的价值评估。它不再仅仅是一家显卡或芯片公司,而是整个AI生态系统的关键基础设施提供商。其CUDA软件平台构建了极高的护城河,使开发者生态系统深度绑定。市场预期,随着AI从训练走向推理,从云端走向边缘,英伟达的增长故事远未结束。 ______ 二、 云端竞逐:微软财报——AI商业化落地的领跑者 微软的最新财报(2025财年第三财季)证明了其是将AI能力转化为商业成功的最成熟玩家。 1. 智能云业务持续强劲 •Azure引领增长:服务器产品和云服务收入增长31%,其中Azure及其他云服务收入增长31%(含AI贡献7个百分点)。这表明AI服务已成为Azure增长的核心引擎,企业级客户对Azure OpenAI服务的需求旺盛。 •全面产品线协同效应:微软将Copilot人工智能助手深度整合到Windows、Office 365、GitHub等全线产品中,通过提高生产力和用户体验,推动了客户订阅数量的增长和客单价的提升,形成了“云+软件+AI”的飞轮效应。 数据分析结论:微软凭借其强大的企业客户基础、完整的云栈(IaaS, PaaS, SaaS)以及与OpenAI的深度绑定,成功地将AI热潮转化为实实在在的营收和利润,是当前AI商业化的标杆。 ______ 三、 广告帝国的AI重塑:Meta财报——效率与创新的双轮驱动 Meta的最新财报(2025年第一季度)显示,其“效率年”战略与AI应用结合,取得了惊人成效。
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英伟达谷歌meta微软小米,差距在哪里? 一、 基石与引擎:英伟达破5万亿市值的深度解读 英伟达市值的狂飙突进,是其作为“AI时代基石”价值的最终体现。从2023年初的万亿美元到如今的5万亿美元,其增长曲线与全球AI算力需求爆发完全吻合。 1. 数据核心:近乎垄断的市场地位 •营收与利润爆炸式增长:在2025财年第一财季(截至2025年4月),英伟达营收同比激增262%,达260.4亿美元;净利润更是飙升629%,达到148.8亿美元。这种量级的增长在大型科技公司中前所未有,凸显了其难以撼动的定价权与市场需求。数据中心业务成为绝对支柱:该业务季度营收达226亿美元,同比增长427%。这意味着,英伟达的H100、H200及最新的Blackwell架构GPU,已成为全球云厂商和大型企业训练、部署大模型的“硬通货”。 2. 估值逻辑:从芯片公司到生态平台 5万亿美元的市值背后,是市场对英伟达重新定义的价值评估。它不再仅仅是一家显卡或芯片公司,而是整个AI生态系统的关键基础设施提供商。其CUDA软件平台构建了极高的护城河,使开发者生态系统深度绑定。市场预期,随着AI从训练走向推理,从云端走向边缘,英伟达的增长故事远未结束。 二、 云端竞逐:微软财报, AI商业化落地的领跑者 微软的最新财报(2025财年第三财季)证明了其是将AI能力转化为商业成功的最成熟玩家。 1. 智能云业务持续强劲 •Azure引领增长:服务器产品和云服务收入增长31%,其中Azure及其他云服务收入增长31%(含AI贡献7个百分点)。这表明AI服务已成为Azure增长的核心引擎,企业级客户对Azure OpenAI服务的需求旺盛。 •全面产品线协同效应:微软将Copilot人工智能助手深度整合到Windows、Office 365、GitHub等全线产品中,通过提高生产力和用户体验,推动了客户订阅数量的增长和客单价的提升,形成了“云+软件+AI”的飞轮效应。 数据分析结论:微软凭借其强大的企业客户基础、完整的云栈(IaaS, PaaS, SaaS)以及与OpenAI的深度绑定,成功地将AI热潮转化为实实在在的营收和利润,是当前AI商业化的标杆。 三、 广告帝国的AI重塑:Meta财报,效率与创新的双轮驱动 Meta的最新财报(2025年第一季度)显示,其“效率年”战略与 ai 应用结合
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