前者 $アルファベット A (GOOGL.US)$ 従業員が、AIアプリケーションのインフラストラクチャ構築と、それがビ...

前者 $アルファベット A(GOOGL.US)$ 従業員が、AIアプリケーションのインフラストラクチャ構築と、それがビッグテックにとって何を意味するかについて、自分の意見を共有しています。
-専門家が働き始めたとき $アルファベット A(GOOGL.US)$ 、彼らはまだ非常に依存していました $エヌビディア(NVDA.US)$ GPU。それ以来、彼らは独自のTPUの展開を開始し、現在はGCPのお客様にもレンタルできるようにしています。彼の見解では、一部のユースケースでは、TPUはAI用のGPUよりもはるかに効率的です。
-彼の意見では、GCPのクライアントと $アルファベット A(GOOGL.US)$ の内部製品は、ほとんど同じインフラストラクチャで動作します。の一つ $アルファベット A(GOOGL.US)$ のクラウドでの目標は、自社のインフラストラクチャをより有効に活用することです。
-データセンターの大きな制約の1つはエネルギーです。専門家は、データセンターが建設されている地域で実際に利用できる電力網と発電所について話します。多くのAI計算は非常に電力を消費する可能性があるため、これはさらに重要になります。
-彼はビッグテックを次のように考えています $アルファベット A(GOOGL.US)$ 、 $メタ プラットフォームズ A(META.US)$ 、 $マイクロソフト(MSFT.US)$ 、と $アマゾン ドット コム(AMZN.US)$ これらの企業は自分たちの運命をコントロールしたいので、5年後には現在よりも$NVDAへの依存度が低くなります。
-彼は、TPUとカスタムチップが多くのユースケースで使用されると考えていますが、一部のカスタムユースケースでは、クラウドプレーヤーは依然として好むでしょう $エヌビディア(NVDA.US)$ のGPUはよりカスタマイズ可能です。