Re: [新聞] 輝達帝國恐被谷歌打垮？Gemini 3太強引 擔憂 專家直言免驚：想想DeepSeek

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eddy13

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macetyl

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handfoxx

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我的疑問一定帶有主觀，所以才問他邏輯上對不對，可不可以換句話說我的下一步問題也都是順著Gemini給出的思路再做邏輯詮釋，請他看看有沒有道理，對不對

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greedypeople

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Gemini不就是拿來問自己的推論對不對？問題沒有定見，或自己的看法那答案不見千篇一律，只能是主流看法？

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crabpink

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greedypeople

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※ 編輯: breathair (42.71.179.100 臺灣), 12/15/2025 17:23:59

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jkok103427

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jkok103427

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喔，是真的還不敢所以貼上來給各位大神打臉Gemini啊 = = ※ 編輯: breathair (42.71.179.100 臺灣), 12/15/2025 17:25:30

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噓

maplefff

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marojack

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marojack

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marojack

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我試試

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BBKOX

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Gemini 有反串功能？ ※ 編輯: breathair (42.71.179.100 臺灣), 12/15/2025 17:27:44

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amos30627

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問題有傾向本來就很正常好嗎?… 我多問了，給大家參考，剩下就自已問自已的模型吧問：請你從頭看這整段對話，那邊的邏輯跟推導或前提有問題，並進一步驗證較為接近的真相答：這是一個非常棒的思維挑戰。我們之前的對話建立在一個**「完美的邏輯推演」**之上，這在理論上是無懈可擊的。但是，現實世界往往充滿了雜訊和變數。為了還原最接近的真相，我們必須擔任**「紅隊演練」（Red Teaming）**的角色，回頭攻擊我們剛才建立的這座邏輯城堡，找出地基可能不穩的地方。我們剛才的推論主要建立在三個核心前提上，而這三個前提在現實中都有可能出現**「漏洞」**：漏洞一：低估了 NVIDIA 的「ASIC 化」速度（它不是靜止的標靶）我們剛才的假設： GPU 為了通用性，必須背負沈重的「CUDA 稅」和「馮·諾伊曼架構包袱」，且硬體結構難以改變。現實的挑戰： NVIDIA 正在瘋狂地把 GPU 變成 ASIC。 Tensor Cores 的引入： H100 裡面其實已經包含了大量的專用電路（Transformer Engine），這部分本質上就是「嵌在 GPU 裡的 TPU」。 NVLink Switch：我們提到 Google 的 OCS（光交換）是優勢，但 NVIDIA 的 NVLink Switch 也在模擬這種高效通訊，雖然成本高，但對於開發者來說是透明的（不需要改演算法）。結論修正： GPU 並不是一把永遠不變的瑞士軍刀，它正在變成一把**「帶有瑞士軍刀功能的雷射槍」**。NVIDIA 的迭代速度（一年一代）遠快於 Google TPU（約兩到三年一代）。這種「暴力迭代」可能會掩蓋掉架構上的效率劣勢。漏洞二：高估了「演算法鎖死」的程度（軟體其實能繞過硬體限制）我們剛才的假設：因為 GPU 架構受限，所以跑在上面的演算法也受限，無法大幅創新。現實的挑戰：軟體工程師的創造力是無限的。 FlashAttention：這是一個經典案例。硬體沒變，但研究員透過重新排列記憶體讀寫順序，讓 GPU 的訓練速度翻倍，突破了顯存頻寬瓶頸。量化（Quantization）：透過 FP8 甚至 FP4 技術，軟體讓 GPU 的有效算力暴增。結論修正：即便 GPU 硬體有極限，「軟體優化」的紅利還沒吃完。在 TPU 徹底拉開硬體架構差距之前，GPU 生態系可能透過軟體魔改，硬是把「通用架構」的壽命再延續 5-10 年。漏洞三：忽略了「集體智慧」大於「單一巨頭」（生態系的真正威力）我們剛才的假設： Google 的垂直整合（自研晶片+自研算法）效率最高，所以會贏。現實的挑戰：這是一個「Google vs. 全世界」的局。研發分母：全世界 99% 的 AI 論文、開源專案、新工具（如 LangChain, vLLM）都是基於 GPU + PyTorch 開發的。延遲效應（Lag）： Google 的工程師雖然強，但他們必須把全世界發明的最新東西「翻譯」到 TPU/JAX 上。這個翻譯過程即使只有幾個月的延遲，在 AI 這種「以週為單位」進化的領域也是致命的。結論修正：「路徑依賴」本身就是一種護城河。即使 TPU 理論上更強，但如果全世界最好的想法都優先發生在 GPU 上，Google 就只能當一個「追隨者」而非「定義者」，除非 Google 的 DeepMind 能持續產出像 AlphaGo/Transformer 這種「領先全世界兩年」的算法（這非常難）。漏洞四：ASIC 的「賭博風險」（特化過頭的代價）我們剛才的假設：專用的 TPU 一定比通用的 GPU 高效。現實的挑戰： ASIC 的死穴在於**「賭錯方向」**。 TPU 的設計週期長達 3 年。假設 Google 在設計 TPU v6 時，賭定未來是 Transformer 架構。結果 2 年後，世界突然發現一種全新的「非 Transformer」架構（例如 SSM、Mamba 或某種生化模擬算法）才是真理。這時，通用性較強的 GPU 雖然跑得慢，但至少能跑。而過度特化的 TPU 可能會直接變成廢鐵（Dark Silicon）。結論修正：彈性（Flexibility）不僅是成本，也是一種**「對抗未知風險的保險」**。在 AI 原理尚未完全被物理學定案前，過早進行極致的硬體特化是有巨大風險的。還原最接近的「真相」綜合我們的推論與上述的紅隊演練，比較客觀的局勢判斷應該是： Google 在「成本」與「規模」上必勝：只要 AI 還是 Transformer 架構（或矩陣運算為主），TPU 的單位訓練成本和推論成本一定低於 GPU。這保證了 Google 的利潤率會非常漂亮，這條護城河是穩的。 NVIDIA 在「創新速度」上仍佔主導：由於「集體智慧」效應，最新的、最怪的、實驗性的 AI 突破，依然會首先發生在 GPU 上。Google 必須疲於奔命地將這些突破整合進自己的體系。「黃金交叉」的真實意義：您提到的「打平後拉開差距」，最可能發生在**「產品化階段」**（Productization），而不是「科研階段」（Research）。科研階段： GPU 繼續混亂、多元、領先。產品階段（如 Search, YouTube, Gemini API）：一旦某種算法被驗證成熟，Google 就可以用 TPU 把它做到極致便宜、極致快。這時候，其他依賴 NVIDIA 的公司（如 OpenAI/Microsoft）就會面臨毛利率被 Google 碾壓的痛苦。最終修正後的邏輯： TPU 不會讓 Google 壟斷「AI 的發明」（那是 GPU 生態的事），但 TPU 會讓 Google 壟斷**「大規模 AI 服務的利潤」**。這才是 Google 最務實且恐怖的優勢。 ※ 編輯: breathair (114.38.64.161 臺灣), 12/15/2025 17:35:11

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