前任 $谷歌-A (GOOGL.US)$ 员工分享了他对人工智能应用程序基础设施建设及其对大型科技公司的意义的看法： -...

前任 $谷歌-A(GOOGL.US)$ 员工分享了他对人工智能应用程序基础设施建设及其对大型科技公司的意义的看法：
-当专家开始工作时 $谷歌-A(GOOGL.US)$ ，他们仍然非常依赖 $英伟达(NVDA.US)$ GPU。从那时起，他们开始推出自己的TPU，现在还提供给GCP客户出租。在他看来，在某些用例中，用于 AI 的 TPU 可能比 GPU 效率高得多。
-在他看来，GCP 客户和 $谷歌-A(GOOGL.US)$ 的内部产品主要在相同的基础设施上运行。其中之一 $谷歌-A(GOOGL.US)$ Cloud 的目标是提高自身基础设施的利用率。
-数据中心的最大限制因素之一是能源。该专家谈到了数据中心所在地区的实际电网和可用的发电站。这变得更加重要，因为许多 AI 计算可能非常耗电。
-他认为大科技公司就像 $谷歌-A(GOOGL.US)$ , $Meta Platforms(META.US)$ , $微软(MSFT.US)$ ，以及 $亚马逊(AMZN.US)$ 五年后对$NVDA的依赖将不如今的水平，因为这些公司希望控制自己的命运。
-他认为 TPU 和定制芯片将用于许多用例，但对于某些自定义用例，云端玩家仍然会更喜欢 $英伟达(NVDA.US)$ 的 GPU，因为它们更具可定制性。