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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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7亿收购突遭交易所“中止”!这家押注芯片、航天材料的公司 #创作者中心 #创作灵感 一家听起来像做塑料袋的公司,其实它的产品已经用在了你最想不到的高科技领域!但就在它想花7个亿‘升级装备’的关键时刻,交易所一纸通知按下了暂停键。这家地方国企的‘科技翻身仗’,还能打赢吗?” 别被它的名字骗了!撕掉传统标签,它正在攻克的都是‘卡脖子’的高端材料!” · “王牌一:‘材料之王’聚酰亚胺(PI)膜。” 这可不是普通塑料。它耐高温、绝缘、柔性极好,是柔性显示、芯片封装、5G通信、航空航天的核心材料。公司产能已跃居国内前列,正在打破国外垄断。” · “王牌二:踩准所有高景气赛道。”它的产品矩阵直接对接五大产业:新能源车轻量化材料、光电新材料、绿色木塑材料等。特别是PI膜,堪称“风口上的材料”。 · “王牌三:地方国资全力背书。” 作为合肥国资控股的企业,它正深度融入合肥“芯屏汽合”的战略产业链,转型决心巨大 故事听起来是不是高端大气上档次?但公司的财务报表和近期遭遇,泼来了三盆刺骨的冰水!” · “现实一:业绩持续亏损,主业增长乏力。2024年归母净利润巨亏约6972万元,同比下滑143%。2025年上半年和前三季度也持续亏损。传统包装膜业务竞争激烈,高端新材料还没能撑起利润。 · “现实二:关键收购突遭‘中止’,转型添变数。公司拟以近7亿元收购电子材料企业“金张科技”,想快速补强产业链。但今年初因评估资料过期,交易被交易所中止审核,能否成功存在不确定性。 · “现实三:估值缺乏业绩支撑,炒作风险高。当前股价更多反映的是对“新材料”和“国产替代”的未来预期,而非当下盈利能力。概念炒作一旦退潮,股价面临压力。 所以,国风新材是一个典型的 ‘困境反转型’主题投资标的。你赌的不是它今天能赚多少钱,而是它能否凭借国资背景和战略押注,真正在高端新材料领域实现国产替代,把故事变成实实在在的利润。” 你觉得,这家地方国企的‘科技梦’能照进现实吗?看好其破局重生的打‘国产之光’,认为转型艰难的打‘任重道远’!评论区等你高见! 关注我,拆解更多公司的双面人生。
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嘉鑫5214天前
全款预付、不退货还要加价25%?英伟达凭什么这么狂? 先看这次发布会的核心。很多人以为英伟达只是卖显卡的,错!老黄这次在CES上喊出了一个新词——“物理AI”(Physical AI)。以前的AI,比如ChatGPT,是陪你聊天的,生成的是文字和图片。 未来的AI,是要进厂打螺丝、给你端咖啡的,生成的是“动作”。为了实现这个,老黄发布了最新一代架构——Vera Rubin。 这玩意儿有多强? 如果你是搞技术的,记住两个点: 第一,它用了HBM4内存,带宽高达22TB/s。什么意思?以前AI读数据是喝奶茶用吸管,现在是直接拿消防栓往里灌。 第二,它不仅仅是芯片,它是一个“数字大脑”。英伟达发布了Cosmos世界模型,让机器人可以在虚拟世界里一天训练几百万次,学会怎么不摔倒、怎么拿杯子,然后直接下载到现实里的机器人身上。 老黄的原话是:“机器人的ChatGPT时刻已经到了。” 这对我们普通打工人,尤其是想进科技圈的朋友,有什么启示? 机会一:做那个“架桥”的人。 现在国内极度缺一种人:既懂英伟达CUDA,又懂国产芯片适配的工程师。你能把在英伟达上跑的代码,平滑地迁移到国产卡上,你就是市场上最抢手的人才,年薪百万不是梦。 机会二:别只盯着生成式AI,看物理AI。 别光学怎么写提示词(Prompt)了,那个门槛越来越低。 去关注Sim-to-Real(从模拟到现实)。未来的工业、物流、家庭服务,需要大量的仿真工程师。学会怎么在虚拟世界里造工厂、训练机器人,这是下一个十年的金饭碗。 英伟达现在确实是站在山顶的巨人,4.5万亿的市值是它应得的奖励。 我们承认差距,不仅是承认技不如人,更是承认人家三十年前那种穿越周期的战略眼光。 但也不必妄自菲薄。在这场算力博弈中,英伟达越是强势,其实越是在倒逼我们的产业链加速成熟。 毕竟,只有在最极限的压力下,才能锻造出最坚硬的骨头。 宝子们,下期见。 #英伟达 #科技 #AI #黄仁勋 #芯片
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