https://youtu.be/UsVPoS2toKI?si=imgCT3mT6VcvSeky 黄仁勳 (Jensen Huang) 对 ASIC (特殊应用积体电路) 和 GPU (图形处理器) 的看法，核 心在於他强调 GPU 的多功能性、渗透性，以及 NVIDIA 在软体生态系 (CUDA) 和整体系统 工程上的领先优势，认为这让 NVIDIA 能持续在 AI 运算领域保持主导地位，并优於单一用 途的 ASIC。 以下是他的主要观点总结： 1. GPU 相较於 ASIC 的优势：渗透性与多功能性 多功能性 (Versatility)： 黄仁勳认为 NVIDIA 的 GPU 架构远超单一用途的 ASIC。GPU 不仅能处理 AI 运算（包括训练和推理），还能广泛应用於科学、量子、生物学、物理学与 数据处理等多重任务。 渗透性 (Pervasiveness)： 他总结 GPU 架构「更具渗透性」(much more pervasive)，已 渗透到每个云端、每个资料中心，甚至延伸应用到汽车和机器人等前瞻领域，这是其核心竞 争优势。 持续演进： 由於应用广泛且持续演进，GPU 平台能适应不断变化的工作负载和新的 AI 模 型，这比锁定特定演算法的 ASIC 更有弹性。 2. 面对 ASIC 竞争的看法：系统工程与团队 竞争焦点： 黄仁勳指出，真正的竞争是「在团队之间，而不是公司之间」。他认为世界上 真正擅长建构这些极其复杂系统的团队并不多。 NVIDIA 的速度与难以复制： 他声称许多竞争对手，包括开发客制化 ASIC 的大型科技公 司 (如 Google 或 Amazon)，在「工程」层面仍难以与 NVIDIA 匹敌，难以跟上 NVIDIA 的 速度。 CUDA 软体生态系是关键： 即使竞争对手能够复制 NVIDIA 的运算硬体能力，NVIDIA 也拥 有名为 CUDA 的强大软体栈，这才是真正吸引业界目光和难以替代的关键。CUDA 生态系为 开发者提供了稳定、高效的平台，大大降低了迁移成本和技术门槛。 总结 Jensen Huang 对 GPU 的立场是极为坚定的：他承认 ASIC 会存在，但强调 NVIDIA 凭藉 其多功能 GPU 硬体、成熟且强大的 CUDA 软体生态系，以及在复杂系统工程上的领先团队 ，能够建立一个更具渗透性和竞争力的平台，使其在 AI 时代的运算军备竞赛中保持领先地 位。 TPU的换代昇级性及范用性及Total Cost 仍需深研 --

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