儘管有很多關於晶片的討論，但真的感覺到對各種 AI 加速器的需求仍然是無法滿足的。這與大家所說的泡沫完全相反。 NVIDIA 的 GPU 已經售罄到 2026 年。 Google 的 TPU？明年將生產 700 萬個單位，仍然在尋找額外的產能。 Amazon 的 Tranium 3 也是同樣的故事。 Neocloud 供應商？甚至他們的舊 GPU 也已經售罄。 儘管數據中心的半導體資本支出戰鬥不怎麼吸引人，但這場戰鬥確實是非常單方面的。2026 年將會有很多相同的情況。 只要模型需要更多數據、更多記憶體和更多計算能力來增長智能……資本支出泡沫還有更大的增長空間。

結果發現，唯一重要的事情就是你和台積電的關係有多好，而目前的情況非常有利於NVIDIA。 谷歌的TPU、亞馬遜的Tranium晶片可能比NVIDIA更好，但他們要到2027年才能大規模生產，因為台積電的整個產能都被Jensen預訂了。 Jensen早就知道這一點，並一直在台灣玩政治以確保資源。 這顯然是一個擾亂台積電並搶佔他們市場份額的機會…… 三星可能是我們最好的希望。 祝你星期天愉快。

對於2026年的大預測是「大小不重要」:) 2025年全是「更多的資金更多的計算 = 更多的智慧」，但後訓練的進展，例如具有可驗證獎勵的強化學習，已經證明了相反的情況。 看看Gemini 3 Flash，它在體積更小且價格更便宜的情況下超越了Gemini Pro 3。 昨天，谷歌推出了一個足夠小的模型，可以在你的手機上運行，但可以： - 在你的手機上使用多個應用，只需告訴它該做什麼 - 離線工作 - 100%私密 這只是AI的一個更好應用，因為數十億人可以用它來處理日常他們覺得有用的事情。 這聽起來可能對計算不利，但這並不是真的，在一個模型更小、更快且更有用的世界中，需求會增加（傑文斯悖論）。 2026年將有更多的計算，但產出質量更高。 祝你星期六晚上愉快。