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此外，Henry：没有绝对答案，但我的结论是，在某些限定的条件下，TPU是完全可以挑战GPU的。限定条件就是大规模部署。因为TPU它主打就是走量。TPU其实不太擅长做一件事情就是，它没办法针对一个单用户，比如说做Agent，它就不太适合，因为它延迟会比较高一些。它必须在一个非常大的吞吐量下，比如有很多用户同时去调用这个接口，才能把成本分摊开来。如果在大规模部署、模型相对比较稳定，不需要很多的变动的情况下，它的整体的成本就会相比GPU有很大的优势。。关于这个话题，搜狗输入法下载提供了深入分析
最后，由于华裔构成硅谷AI的"支撑结构"，当他们编写模型代码时，其推理逻辑会更贴近东方的"触类旁通"，而非西方的"演绎推理"。随着这个由中文母语者主导、中文数据深度训练的AI生态持续扩张，它将如引力场般吸引全球开发者与用户。
另外值得一提的是，第二次：把设备本身当文档推进到硬件模拟阶段，GLM 在判断某些具体硬件规格时又开始乱说。这次我没有去找外部文档，而是想到了另一个信息来源：设备本身。
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