※ 引述《a000000000 (比古A十郎)》之銘言：
: ※ 引述《a0931040970a (阿福仔)》之銘言：
: : 7/15，臺灣某家機構（不點名）報告GB200 Bianca存在過熱問題…這是我知道最早的，但
: : 消息小範圍傳播還可以往前推
: : 7/17，UBS報告，如果不能解決Bianca過熱問題，那麼GB200 NVL36的發貨可能會延遲；JP
: : M報告，認爲主板潛在過熱和高電壓問題不是新問題，不預期Bianca主板生產會有實質性
: : 推遲。
: : 7/22，傳出GB200機櫃液冷系統泄漏問題
: : 7/31，摩根斯丹利報告，提到GB200機架面臨HBM3e/CoWoS/冷卻3大問題，但依舊將英偉達
: : 列爲“首選”
: : 8/1，臺灣供應鏈傳出CoWoS產能問題，B100取消，切到B200，但B200存在延遲
: : 8/2，郭明錤發推，對潛在影響GB200 NVL36/72的短期因素進行了分析
: : 8/3，The Information確認Blackwell上市時間可能會延遲三個月或更長時間；英偉達發
: : 言人沒有對有關延遲發表評論，表示“生產計劃將在今年晚些時候按計劃增加”
: : 新聞在很久以前就發生了，刻意在週末推出來就是要引發多殺多的恐慌新聞，週一不要砍
: : 阿呆 信老黃得永生。外資就是要用這新聞殺死多軍，41500空單爆賺，週一大家融資槓桿
: : 開下去軋爆小兒
: 我聽來的消息
: 這時候問老黃那邊的人大概很難摸到問題在哪
: 因為問題高機率是瞎掰的
: CSP那邊的人的講法
: 現實是CSP覺得h100->b100換代成本太高
: 晚點再換直上B200比較有意義
: 也可以說底類還取消啥的也不能算空穴來風
: 不過這些計畫應該老早就決定惹
: 現在炒這不知道在幹嘛
: 另外一葛小觀察
: 本來老黃在想搞每年換代這種套路
: 我就覺得這傢伙真的是從礦潮時代學到一堆陰招
: 當時挖礦
: 只要顯卡換代 挖礦能力暴增->算力暴增->礦廠軍備競賽
: 現在AI算力也有點類似這種概念 有點
: 因為應用層都在算token cost決定定價
: 換代=>token cost暴降=成本下降
: 尼不跟上 94看對手把價格往下壓搶光市場
: 不過這事看惹一年半載
: CSP其實動作&活力真的屌輸當年各路礦廠
: 光CSP整天操壞GPU這事就很誇張惹
: 顯然這幫人花在研究避免顯卡被操壞這事的程度遠比不上個體戶礦廠
: 畢竟是大型企業組織
: 然後底下領薪水的各路工程師當然不可能跟尼那樣衝換代
: 結果就變成老黃想衝 CSP只想慢慢來
: 不知道哪天會不會二手市場
: 看到女用H100
: 女用B100
: 喔幹
: 尼這逼還可以女用喔
週末閒聊,
CSP 幾個主要大廠就是微軟, AMZN, 谷歌, Oracle/IBM, 阿里巴巴,
AMZN 跟谷歌一直都有自己的研發團隊研發AI晶片,
其中又以谷歌的TPU最有名,
谷歌CSP 對外提供NVDA GPU 與TPU兩種選項,
但是對內的話,
大部分是要求用TPU,
真的不行或是用量太小才會用NVDA GPU,
用量太小的定義就是tape out生產TPU的成本大於買NVDA GPU,
像是search, youtube 甚至AI research這種用量超大的,
幾乎都是用自家的TPU 成本較省
AMZN 的情況應該也是差不多,
內部使用應該還是以自家生產的晶片為主,
只有對外的AWS才會有較大的NVDA GPU 用量(客戶需求),
至於Oracle/IBM, 阿里巴巴這些較小的CSP就不討論了,
不過我相信Oracle/IBM, 阿里巴巴都是用NVDA GPU,
我主要想說的微軟與OpenAI,
其實你有在follow就會知道,
微軟與OpenAI一直是AMD 最大的AI晶片客戶,
也是與AMD AI晶片研發合作最密切的公司,
當然以目前AMD AI晶片的產量是完全無法符合微軟與OpenAI的需求,
所以,
微軟跟OpenAI 才是市場上真正購買NVDA GPU最大的客戶
再加上之前蘋果的AI手機要跟OpenAI合作的新聞,
我當時認為這會導致NVDA GPU的需求大幅增加,
AAPL -> OpenAI -> NVDA GPU,
結果前幾天的新聞讓我驚訝的下巴掉下來,
原來蘋果的AI模型是跑在谷歌的TPU上面,
而且那顆TPU的規格還是那麼的熟悉,
真是保密到家,
所以我的猜測又再一次的猜錯了,
不是用NVDA GPU, 居然是用谷歌TPU
我只是就所有的新聞做整理,
版上都拿找到,
結論自己解讀