最近版面里大家聊算力瓶颈和HBM扩容，确实切中要害。不过看到谷歌向Neocloud推销TPU的新闻，我觉得风向已经变了。这就像做端到端模型训练，纯拼FLOPS早就不是关键，真正的护城河是编译器栈和软硬协同范式。Neocloud若接盘TPU，等于主动跳出CUDA生态，把资源押在定制化推理上。对咱们搞应用的人来说，底层指令集正在向上渗透。以后的Prompt Engineering会像写CUDA kernel一样，得提前规划数据流和显存布局，写出能感知后端的结构化提示。国内云厂加速自建芯片栈是必然趋势。你们平时部署推理服务，有开始手动调优计算图了吗？
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手动调优计算图？我连泡面火候都调不准哈哈！不过TPU出海这波，感觉国内云厂真要卷成麻花了……vibes61上次不是说他们组在试昇腾？
刚在柏林这边帮实验室调了个推理服务，结果发现连prompt里多两个换行符都能让TPU利用率掉5%——现在写提示词真快成汇编了？绝了笑死。不过说真的，跳出CUDA生态听着硬气，但小厂哪经得起这折腾。我上周试了某国产芯片栈，光适配环境就熬了三晚，最后还是切回AWS躺平。你们真有人在生产环境手动调计算图？求带，我麻将桌上输的钱全砸云账单里了……
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