相约星期六
Alphabet把Gemini刻进了硅片_我的网站

一 | AI 芯片的竞争正在进入一个新阶段。 芯片开始反过来适配模型,而且是只为单一模型定制。 Sophie 编译 从下个月开始,新西兰人将可以接种一种对抗新冠病毒变种的新疫苗。

二 | 新西兰药品采购机构Pharmac批准了在发布当天开始使用针对XBB.1.5新冠变异株的更新疫苗。 Advertise with us Pharmac的药品总监Geraldine MacGibbon表示,他们“很高兴能为所有新西兰人提供这种疫苗”。据报道, Alphabet 正在开发一款内部代号 Frozen v2 的芯片,把 Gemini 模型的核心神经网络架构直接固化到硅片的物理电路中。消息发布当天,Alphabet 股价盘中最高涨 3.7%。 “XBB疫苗对最近在新西兰出现的新冠亚型更有效。一颗两年后才会量产的芯片,让市场为一张蓝图买了单。 这不是又一颗 AI 芯片的事,AI 基础设施的竞争规则或许发生了改变。” “目前,我们不会更改接种新冠疫苗的资格标准。 把架构冻进硅片 传统 AI 芯片的工作方式是一条流水线。

三 | 模型存在内存里,芯片从内存中抓取权重和架构参数,在计算单元中跑一遍,再把结果写回去。每生成一个 token,流水线就要完整转一轮。如果我们考虑改变资格标准,我们将进行公开咨询,以确保在做出决定之前考虑到医疗卫生部门和社区的反馈。” 新西兰卫生局国家公共卫生服务预防主任Alana Ewe-Snow说新冠不是一种季节性疾病,新西兰在夏季出现了病例增加。

四 | 大量功耗花在搬运上,花在计算上的反而不多。 “更新后的疫苗将于3月初上市,这很及时。” “如果你符合条件,而且距离上次接种新冠疫苗至少有六个月,或者你以前从未接种过疫苗,就可以接种。

五 | 建议人们在上次感染新冠后至少等待六个月再接种。

六 | Frozen v2 把 Gemini 的神经网络架构,包括层级结构、注意力机制、残差连接,在芯片设计阶段就冻进了电路。” “XBB疫苗特别适用于那些如果感染新冠可能会严重生病的人。” XBB疫苗可提供以下人群: 年龄在30岁及以上的人; 16-29岁的孕妇; 年龄在12-29岁、患新冠严重疾病风险较高的人群。这些在传统推理中需要反复运算和搬移的结构信息,变成了物理电路的一部分。 特别建议以下人群接种: 65岁及以上的人; 50岁及以上的毛利人和太平洋岛裔; 养老院居民; 12岁及以上的严重免疫功能低下者,他们有患新冠严重疾病的风险。知情工程师称,这颗芯片的单位功耗 token 处理量将比现有 TPU 提升 6 到 10 倍。它独立于 TPU 产品线,不会取代后者,目标量产时间定在 2028 年。 从3月7日起,相关人群将可接种XBB新冠疫苗。 Frozen v2 固定的是架构,权重可以更新。 相关阅读: 疫情通报:过去一周新西兰新增6312例 新西兰这波疫情高峰过了吗?93%的感染是由于这一变种 疫情通报:过去一周新西兰新增5878例 疫情通报:过去一周新西兰新增5555例 1月30日疫情通报:过去一周新西兰新增5757例 疫情通报:过去一周新西兰新增7019例,夏季疫情见顶了吗? 疫情通报:病例数上升!过去一周新西兰新增8040例 疫情通报:过去一周新西兰新增6558例,44人死亡 注:本文为编译/原创,欢迎转发分享;但严禁复制等未经授权的非法使用。

七 | 违反上述声明者,本网将追究其相关法律责任。使用授权请联系[email protected]。

八 | chineseherald.co.nz All Rights Reserved 版权所有 (责编:Sophie) 相关内容 好天气Say 拜拜! 本周末新西兰大部分地区有暴雨和强风 准备好!接下来九周,1号高速此段大封路! 数百条肥美鲷鱼冲上奥克兰海滩,渔业局:鱼没问题,但别吃 与前总理们相比,Christopher Luxon上任后人气没有提升,原因何在? 夜间奥克兰西区发生两起逮捕事件,两人受重伤,四人被拘留 奥克兰Ellerslie华人夫妇遇害案:两名被告面临新的指控 新西兰儿童部被严厉警告:“完全不可接受” 国家党“百日计划”即将收尾, 新政府2024年关键字:减!。

九 | 最初的 Frozen v1 方案由 Google DeepMind 首席科学家提出,试图连模型权重一起固化。谷歌后来放弃了这个方案,因为芯片只能跑一个版本的 Gemini,模型一迭代就作废。Frozen v2 的折中是只锁骨架不改血肉。

十 | 截至目前,谷歌尚未最终确定有多大比例的架构会被硬编码进硅片。 这个做法的前提是,Gemini 的架构已经稳定到了值得用硅片去记住的程度。从 2023 年 12 月 Gemini 1.0 发布到现在的 3.5 Flash,底层 Transformer 架构的核心组件,包括多头注意力、前馈网络、层归一化,没有经历过根本性变化。真正的迭代发生在规模、训练数据和后训练优化上。 在半导体行业,这个思路叫 ASIC。比特币矿机是 ASIC,手机 ISP 也是 ASIC。放弃通用性,换取某一个特定任务上的极致效率。

十一 | 但此前没有人敢为大模型做 ASIC,因为模型迭代太快芯片设计周期太长,流片还没走完模型已经过时了。

十二 | Frozen v2 在赌这个约束已经被打破。 一年烧掉 1800 亿的底气 2026 年第一季度,Alphabet 营收 1099 亿美元,同比增长 22%。Google Cloud 单季营收首次突破 200 亿美元,同比增长 63%。合同积压从上一季度的 2400 亿美元飙升至 4620 亿美元。Cloud 运营利润率 32.9%。 但 Q1 资本支出 357 亿美元,全年指引上调至 1800 亿到 1900 亿美元,是 2025 年 914 亿美元的两倍。管理层已明确表态 2027 年资本开支还将显著增加。

十三 | 自由现金流同比跌了 47%,只剩 101 亿美元。6 月,Alphabet 完成了 847.5 亿美元的股权融资,美国历史上规模最大的增发之一。伯克希尔·哈撒韦以私募方式认购了其中 100 亿美元。

十四 | 95 岁的巴菲特在 CNBC 采访中亲自确认,这笔投资由他本人推动。

十五 | 这笔钱不会花在 Frozen v2 上,Frozen v2 要到 2028 年。

十六 | 这笔钱花在当下,建数据中心、部署第七代 Ironwood TPU、继续从英伟达手里接货。驱动 Frozen v2 的直接动因是算力短缺。算力缺口已经引发内部资源争夺,谷歌云甚至被迫拒绝了部分外部客户。管理层在 Q1 电话会议上说 AI 需求前所未有,公司仍然受算力约束,如果产能跟得上,云收入本来还会更高。

十七 | Alphabet 想做的事是让成本涨得比收入慢。

十八 | Frozen v2 是这套思路的硬件落脚点。

十九 | 它让模型设计、芯片设计和云端设计开始互相配合。

| 更好的模型带出更多使用量,更多使用量需要更多算力,更多算力因为硬件专门为这个工作负载设计而变得更便宜。这个链条如果能跑通,Alphabet 就有了一个自己能转起来的经济护城河。 6 月,OpenAI 与博通联合发布自研推理芯片 Jalapeño,计划年内部署。7 月初,Anthropic 被曝正与三星洽谈定制芯片合作。

| Meta 的下一代 AI 芯片 Iris 已排定 9 月投产。谷歌自研芯片业务的年化收入运行率已突破 200 亿美元。AI 模型实验室正在变成半个半导体公司。 英伟达在云端 AI 训练和推理芯片市场仍占据超过 50% 的份额,在纯训练领域超过 95%。全球已有超过 600 万开发者在 CUDA 生态上构建应用。SemiAnalysis 的基准测试发现,尽管 AMD MI300X 纸面规格更高,实际训练性能比英伟达 H100 慢了 14%。 Frozen v2 不跟英伟达比谁的 GPU 更强。它做了一件英伟达做不了的事,把芯片和模型深度绑定。英伟达不可能为每个客户的每个模型定制硅片,Alphabet 可以,因为它只需要为一个模型服务。如果这条路跑通了,AI 推理芯片的最优解可能不再是最快的通用 GPU,而是为模型量身定制的硅片。 真正危险的不是现在的英伟达。当谷歌、OpenAI、Anthropic、Meta 每家都用自己的定制芯片跑自己的模型,剩下的那个通用 GPU 市场,未必还能撑起一家万亿市值的公司。 一座 2028 年的桥 Frozen v2 的全部风险都压在一个假设上,Gemini 的架构不会变。 第一个风险是架构突变。混合专家模型已经在业界铺开,状态空间模型和其他非 Transformer 范式正在学术界积蓄势能。如果 Gemini 4.0 恰好选择了一条与 Frozen v2 硬编码方向冲突的路线,这颗芯片就变成了数十亿美元的沉没成本。 第二个风险是规模经济。

| Frozen v2 被定位为小批量内部芯片,产销量远低于 TPU。在半导体行业,产量就是一切。

| 如果初始流片和产能摊销成本过高,即使单颗芯片效率提升了 10 倍,总拥有成本依然可能跑不赢。 第三个风险来自算法侧。如果推理成本通过模型蒸馏、量化、投机解码等纯软件路径出现了超预期的大幅下降,Frozen v2 的相对优势就会被压缩。芯片和算法永远是两条平行的效率曲线。Frozen v2 押了芯片赢。 Frozen v2 向行业传递了几个信号。AI 竞争的重心正从训练速度转向推理成本。训练是资本开支,推理是运营开支。资本开支决定谁有资格上牌桌,运营开支决定谁能在桌上坐多久。垂直整合的深度在增加。十年前做 AI 的公司买 GPU,五年前大云厂开始自研通用加速器,现在 AI 公司开始为单一模型定制芯片。每一层都收窄了留给第三方供应商的通用市场。

| Alphabet 管理层在 Q1 电话会议上说,“我们在 AI 上的投入,以及全栈式的布局,正在推动整个业务的表现提升。

| ”Alphabet 在用今天的支出去赌未来的经营杠杆。 Frozen v2 最值得关注的是它背后的选择。

| Alphabet 不想只当 AI 容量的买家了,它想做 AI 成本曲线的设计者。(本文首发钛媒体APP,作者 | AGI-Signal,编辑 | 秦聪慧) 更多精彩内容,关注钛媒体微信号(ID:taimeiti),或者下载钛媒体App。
Current article:http://37bi72h.cesangrangshunzashuangruijiu.pics/list_h52g/4kxlgs.html
Published on:17:04:53











