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
() イントロ：GPUとTPU、どっちが勝つ？
() AIのコストはなぜ年間60倍も下がるのか？
() 今日のテーマは「垂直統合」
() ジェンスンも言ってた Extreme Co-Design
() DeepSeekはチップに合わせてモデルを作っていた
() 西側のラボも実は同じことをやっている？
() これから勝つのは「全部を設計できる会社」
() 本題：GPUとTPU、どちらが有利？
() NVLink vs ICI、接続方式の違い
() OpenAIは疎、Anthropicは密？モデル構造の違い
() CUDAの堀は薄れた？NVIDIAの新しいMoat
() それでもNVIDIAが残る理由と、Googleの3並行設計
() まとめ
() おもろいコメントを読もうのコーナー
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