尽管关于芯片的讨论很多，但似乎对各种类型的 AI 加速器的需求依然是无法满足的。这与大家所说的泡沫完全相反。 Nvidia 的 GPU 已经售罄到 2026 年。 Google 的 TPU？明年将生产 700 万个单位，仍在寻找额外的产能。 Amazon 的 Tranium 3 也是同样的故事。 Neocloud 提供商？甚至他们的旧 GPU 也已售罄。 尽管数据中心和半导体资本支出之战并不性感，但这场战斗确实是单方面的。2026 年将会有很多相同的情况。 只要模型需要更多的数据、更多的内存和更多的计算来提升智能……资本支出泡沫还有更大的增长空间。

结果发现，唯一重要的事情是你和台积电的关系有多好，而这对英伟达来说非常有利。 谷歌的TPU、亚马逊的Tranium芯片可能比英伟达更好，但他们要到2027年才能实现大规模生产，因为台积电的全部产能都被詹森预定了。 詹森早就知道这一点，并一直在台湾进行政治操作以确保分配。 显然，这是一个颠覆台积电并抢占其市场份额的机会…… 三星可能是我们最好的希望。 祝你周日愉快。

对2026年的重大预测是“大小无关紧要” :) 2025年是关于“更多资金更多计算=更多智能”，但后训练的进展，例如具有可验证奖励的强化学习，证明了相反的观点。 看看Gemini 3 Flash，它在体积更小、价格更便宜的情况下击败了Gemini Pro 3。 昨天，谷歌发布了一款足够小的模型，可以在你的手机上运行，但可以： - 在你的手机上使用多个应用，只需告诉它该做什么 - 离线工作 - 100%私密 这只是人工智能的更好应用，因为数十亿人可以用它来处理他们认为有用的日常事务。 这可能听起来对计算不利，但事实并非如此，在一个模型更小、更快、更有用的世界中，需求增加（杰文斯悖论）。 2026年将有更多计算，但输出质量更高。 祝你周六晚上愉快。