NVIDIA GPUとGoogle TPU、勝者を決めるものは？
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NVIDIA GPUとGoogle TPU、勝者を決めるものは？
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著者：
AI効率化の次の100倍がどこから来るか、GPUとTPUはなぜ代替品でないのか、データセンター投資がバブルになる条件とは何か。SemiAnalysis代表Dylan PatelのSequoiaインタビューを解説します。
引用
https://www.youtube.com/watch?v=f6D_aiy8qyU
おたよりフォーム
https://forms.gle/U9zZ1gxbPP5K2ABA9
チャプター
(0:00) イントロ：GPUとTPU、どっちが勝つ？
(2:37) AIのコストはなぜ年間60倍も下がるのか？
(4:46) 今日のテーマは「垂直統合」
(7:28) ジェンスンも言ってた Extreme Co-Design
(8:30) DeepSeekはチップに合わせてモデルを作っていた
(10:48) 西側のラボも実は同じことをやっている？
(13:09) これから勝つのは「全部を設計できる会社」
(14:29) 本題：GPUとTPU、どちらが有利？
(15:46) NVLink vs ICI、接続方式の違い
(16:58) OpenAIは疎、Anthropicは密？モデル構造の違い
(19:31) CUDAの堀は薄れた？NVIDIAの新しいMoat
(22:05) それでもNVIDIAが残る理由と、Googleの3並行設計
(25:05) まとめ
(26:06) おもろいコメントを読もうのコーナー
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