千山暮雪

Alphabet把Gemini刻进了硅片_我的网站

A |     近日，某知名女艺人在社交平台上分享的“碳循环减肥法”迅速走红，很多人都要组群跟着减，但这样快速减肥，伤身体，太易反弹，可别学。什么是“碳循环减肥法”？这个方法为什么减得这么快，是否伤身？以及长远来看，这种减肥方法是不是有优势？如何科学减重？图源：卡乐图片 摄影/宁颖01减得快是因为能量亏空大又低碳专家表示，“碳循环减肥法”是指在一段时间内，通过调整每日摄入的碳水量，设定“高碳水日”和“低碳水日”，并循环进行。图源网络这是该艺人的碳循环食谱，大致计算每天能量的话，第1、2、3、4天的能量分别是：465千卡、180千卡、81千卡、690千卡（甜玉米），4天能量加起来是1416千卡。如果不运动，还要饥饿感不明显地减肥，专业上推荐女性每天摄入1400千卡能量，这就是说她4天才摄入了咱们正常减肥1天的能量，这么狠狠地饿当然瘦得快。    AI 芯片的竞争正在进入一个新阶段。

B | 另外这妥妥的低碳就是会让人瘦得快，因为：低碳时我们的身体会先动用肝糖原供能，糖原供能释放出的水会排出体外，这会掉体重。

C |          芯片开始反过来适配模型，而且是只为单一模型定制。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%。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。

D |          把架构冻进硅片          传统 AI 芯片的工作方式是一条流水线。碳水摄入少了，还会降低胰岛素的分泌，胰岛素本来是促进脂肪合成，抑制脂肪分解，它的水平降低了，反过来就会促进脂肪分解，于是体重又掉了。此外，严格控碳时，身体会分解脂肪供能，少了碳水化合物的帮忙，脂肪分解就会产生酮体，酮体一方面能增加饱腹感，减少能量摄入，另一方面它又会携带着一些能量，通过尿液排出体外，这又会降体重。

E | 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。再有，严格控碳身体也不完全是由酮体供能，体内的甘油和蛋白质也会转化成部分葡萄糖去供能。每生成一个 token，流水线就要完整转一轮。大量功耗花在搬运上，花在计算上的反而不多。         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。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。

F | 如果摄入的蛋白不够用（第1天和第2天摄入的蛋白分别是45克、34.8克，都没有达到女性需要的55克，第3天和第4天蛋白更是极低），身体就会动用肌肉的蛋白，于是肌肉就流失了，这又降了体重。这个碳循环法短期瘦得快，除了减脂肪，还减了很多水和肌肉。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。02低碳饮食易暴食还伤身低碳饮食虽然短期瘦得快，可是长期来看，它跟其他减肥方法比，减肥效果基本上没差异，可怕的是，严格控制碳水，还容易暴食碳水。它独立于 TPU 产品线，不会取代后者，目标量产时间定在 2028 年。         Frozen v2 固定的是架构，权重可以更新。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。2015年，某公司进行过一次实验性质的项目。他们想做健康管理，就请了美国的一个实践低碳饮食的博士，然后拿6个高管做实验，看看他们能不能通过低碳饮食瘦下来。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。在饮食和运动指导下，三个月后大家瘦了12斤到18斤不等。Frozen v2 的折中是只锁骨架不改血肉。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。但是他们都特别想吃面包、米饭、面条、糕点这些高碳水的食物，于是这个项目也就不了了之，所以为了回头不暴食碳水，也不建议严格控制碳水减肥。

G | 另外，严格控制碳水到生酮的程度，短期内也可能会引起疲劳、头痛、恶心、便秘、脱水，还有高甘油三酯血症、高尿酸血症、高胆固醇血症这些问题，长期也可能会使骨密度降低，容易患心血管疾病。         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。

H | 北京健康科普专家左小霞指出，虽然“碳循环减肥法”可能对部分人有效，但它并不是一种适合所有人的减肥方法。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。这种方法需要根据个人的身体状况、生活习惯和运动强度来调整，盲目跟风可能会带来健康风险。

I | 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。儿童、孕妇及哺乳期妇女，或患有贫血、糖尿病等疾病的人群不宜尝试。

J | 放弃通用性，换取某一个特定任务上的极致效率。03科学减重的6个要点专家建议，科学减肥应该基于均衡饮食和适量运动的原则，注重营养的全面性和身体活动的重要性。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。（1）控制总能量摄入建立一个合理的低能量饮食计划，每天减少300-500千卡的能量摄入。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%。同时，注意保持营养均衡，确保身体所需的各种营养素都能得到满足（2）合理搭配饮食在控制总能量的基础上，注意摄入适量的脂肪、优质碳水化合物和蛋白质。选择健康的脂肪来源，如橄榄油，减少饱和脂肪和反式脂肪的摄入。

K |          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。同时，确保足够的优质蛋白质摄入，如鱼虾、瘦肉和豆制品。（3）增加膳食纤维多吃绿叶菜、低糖水果、全谷物，豆类和薯类，这些食物不仅能提供丰富的膳食纤维，还能增加饱腹感，帮助控制食欲。建议每天摄入300-500克蔬菜和200-350克低糖水果。自由现金流同比跌了 47%，只剩 101 亿美元。（4）注意餐食分配合理安排三餐（也可以在控制碳水总量的前提下少食多餐），避免晚餐过量。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。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。

L | 早中晚餐的热量比例可以按照30%、40%、30%来分配，晚餐尽量在睡前3小时完成。（5）适量运动结合有氧运动和力量训练，每周至少进行4-5次运动，每次持续30分钟以上。         这笔钱不会花在 Frozen v2 上，Frozen v2 要到 2028 年。

M | 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。运动可以提高新陈代谢率，帮助燃烧更多的卡路里。

N | 驱动 Frozen v2 的直接动因是算力短缺。

o | （6）注意微量元素的摄入暴食或节食都容易引发“隐性饥饿”导致营养摄入不均衡，从而影响新陈代谢，所以需要适当补充维生素和矿物质。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。

p | 04优质碳水推荐全谷物和杂豆都是优质碳水的来源，下面这6种主食特别推荐给大家。

q | 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。图源：卡乐图片 摄影/贾琼（1）杂粮饭 要想杂粮饭口感不糙，杂粮的配比里可以多一些燕麦米、青稞米，它们富含的β-葡聚糖，可以吸水膨胀，口感就是滑溜感的。         Alphabet 想做的事是让成本涨得比收入慢。

r | 也可以配料里多一些杂豆比如红小豆、鹰嘴豆、白芸豆，它们焖出的饭口感绵软。Frozen v2 是这套思路的硬件落脚点。还可以买配好的杂粮包，就是一包里有多种杂粮，省得每种杂粮都买再配了。（2）全麦脆它是全谷物烘焙压制的，买的时候要看配料，选没有额外加糖的。

s | 它让模型设计、芯片设计和云端设计开始互相配合。

t | 可以用牛奶泡着吃，或者蘸酸奶吃。（3）玉米甜玉米或糯玉米都行的，一根350克的甜玉米能量约是230千卡，可以作为减肥女性一顿的主食；一根净含量是200克的糯玉米，能量大概是338千卡-370千卡，减肥女性作为一顿主食，就吃多半根。（4）燕麦片选压片更完整的，相对升血糖慢一些，减肥女性作为一顿主食，建议吃50克-60克，然后搭配上1个西红柿或黄瓜，再来一包牛奶和1个鸡蛋，就是营养非常完美的早餐了。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。（5）燕麦麸燕麦麸是燕麦的皮和糊粉层部分，跟燕麦片比，含有更多的 β-葡聚糖；β-葡聚糖可以吸水膨胀，所以吃燕麦麸饱腹感更强，另外跟燕麦皮比，它的维生素 B1、B2 含量也更丰富，减肥女性将其完全作为一顿主食，也是建议吃 50~60 克左右。（6）全麦面包选配料里全麦粉含量≥50%，没有额外加糖，脂肪含量也不高的。

u | 来源：透视社综合央广网、“科普中国”微信公众号报道责编：李煦、廖明娟（实习）制作：刘淞菱校对：李旭颖审核：龚紫陌。

v | 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。

w | 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。

x | 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。

y |          第一个风险是架构突变。

z | 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://4irov.zongchaeiwengshuabaisisuofu.sbs/retd/52q3z.html

Published on:17:21:41