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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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11月27日,长盈精密在互动平台扔下一个重磅消息:谷歌是公司前十大客户,双方已经深度合作十年,现在还在联手开发新品!是不是很好奇,这家低调的企业到底在给谷歌做什么?又为啥能被全球科技巨头抢着合作? 先来说说大家最关心的,长盈精密可能在给谷歌研发哪些新品?要知道谷歌最近动作频频,即将推出对标英伟达的第七代TPU旗舰芯片Ironwood,这可是能搅动全球AI算力市场的“大杀器”,单芯片峰值算力高达四千六百一十四 TFLOPS!而长盈精密刚好擅长服务器铜缆及连接器这些核心配件,这些就像是AI芯片的“神经网络”,少了它们算力再强也跑不起来。除此之外,谷歌的Pixel手机、AR/VR智能设备一直迭代不断,长盈精密在消费电子精密结构件领域深耕多年,很可能在给这些产品打造更轻薄、更耐用的机身部件。虽然公司没明说,但结合谷歌的新品规划和长盈的业务强项,这波合作大概率瞄准了AI和智能终端两大热门赛道。 能和谷歌合作十年还持续开发新品,长盈精密的“朋友圈”可不止这一位巨头!海外科技圈的半壁江山,都有它的身影。三星作为全球消费电子龙头,早就把智能手机、电脑的精密结构件订单交给了长盈,越南生产基地就近供货,协同效率拉满;Meta的Ray-Ban智能眼镜,镜架、铰链这些关键结构件就是它家的手笔,让智能穿戴更轻便舒适;特斯拉的人形机器人Optimus更离不开它,核心传动件的市场份额超过七成,单台机器人的配套价值就有四万元,未来一年有望带来超二十亿元的收入增量;还有海外新锐机器人公司Figure AI,不仅签下了两万套灵巧手关节总成的订单,还和长盈达成了三年战略合作,高层专门飞到东莞工厂考察点赞。从消费电子到新能源汽车,再到人形机器人,长盈精密的产品几乎覆盖了科技巨头的核心赛道。 那么问题来了,全球科技巨头为啥偏偏认准长盈精密?核心原因就三点,每一点都硬气十足!首先是研发投入“下血本”,公司年均研发占比营收达到十个百分点,累计专利超三百项,人形机器人相关专利占比就达三成五。其次是制造精度“超苛刻”,能把零件误差控制在微米级,机器人关节齿轮的精度更是达到国际领先的一弧分以内,就像给机器 人做“关节手术”一样精准。最后是响应速度“超给力”,靠着千台CNC设备的柔性生产调度,订单响应周期缩短至四十八小时。 #长盈精密 #谷歌tpu #人形机器人概念股 #ai眼镜概念股
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谷歌、英伟达谁会是王者? 谷歌、英伟达谁会是王者?近期美股科技股呈现鲜明分化:谷歌股价连创新高,市值逼近4万亿美元;英伟达虽三季报亮眼,却在三日内盘中一度重挫7%以上,市值较峰值蒸发超1万亿美元。这场涨跌背离的核心并非AI泡沫破裂,而是谷歌TPU与英伟达GPU的芯片路径之争,以及Gemini 3与ChatGPT 5的大模型较量,谷歌模式正获得市场更多青睐。 一、谷歌崛起的关键是TPU(张量处理单元),这是专为AI任务设计的专用芯片,可以实现数据高度复用,算力成本仅为GPU的1/5,能效比优于同代产品。最新第七代TPU的集群算力堪比24台顶级超级计算机,不少企业大规模部署。依托TPU生态与Gemini大模型的协同,谷歌在AI推理场景形成独特优势。 二、GPU短板集中在能耗与成本,大规模部署面临电力瓶颈,通用架构导致特定AI任务性价比不足。尽管三季报显示数据中心营收增长66%,但高投入成本也在降低盈利能力。英伟达的新算力平台计划2026年量产,新芯片性能较前代提升10倍,但谷歌专用芯片的冲击不容忽视。 三、目前来看AI泡沫论并不成立,行业仍处高增长周期,超大规模云计算厂商资本支出预计达6000亿美元,OpenAI等企业用户持续扩张。市场波动是技术路径迭代竞争,而非行业衰退。英伟达作为通用算力龙头,其生态优势和订单储备量大,应当不会重蹈思科在2000年泡沫中的覆辙。 四、目前英伟达市值4.32万亿美元,谷歌逼近4万亿关口。谷歌凭借TPU的能效优势在专用场景突围,英伟达则以生态壁垒坚守通用市场。这场较量的走向取决于芯片技术迭代速度与AI应用场景的落地节奏。中国是继续复制追赶英伟达GPU芯片路径,还是借鉴谷歌TPU高效能专用芯片研发模式还需要观察,这对于研发全功能GPU的摩尔线程不算是好消息,但对寒武纪可能是新机遇。 市场有风险,投资需谨慎。本文所有分析基于公开信息,不构成任何投资建议。#谷歌 #英伟达
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