NVIDIA GPUとGoogle TPU、勝者を決めるものは？

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メンバーシップiPhoneアプリでご視聴の方向けの有料メンバーシップ登録はこちら！https://www.youtube.com/channel/UCXYstYfeIP6cApPZnMmw2jQ/join