下班不看波形 · 錄音大綱

2026-10-08 – 2026-10-09 回顧

整理自 4 篇 Substack 草稿 · 目標長度 20 分鐘
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素材:4 篇(10/08 ×2、10/09 ×2)|目標長度:20 分鐘|照感覺講,不照稿念

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一、這三天的一條主線

四個來賓講話都一樣篤定,但他們最篤定的地方,剛好都是外人沒辦法回頭查的地方。 聖經學者的「我們確定」、Google 的 goodput、AI 安全倡議者的「集體密謀」、業餘考古的「證據被藏起來」都是這樣。所以重點已經不是「該信哪個權威」,而是聽的人自己要問那句「你怎麼會知道」。

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二、五個重點

1. 「學界共識」講得一樣有權威,證據硬度卻差很多

- 「Joe Rogan Experience 第 2562 集長 2 小時 36 分」

- 「把《創世記》的成書放在公元前 8 世紀到 5 世紀之間」

- 「昆提勒・阿杰魯德(Kuntillet Ajrud)」「年代約在公元前 800 年」「撒馬利亞的耶和華和他的亞舍拉」「大多數學者這樣解讀」

- 「現代譯本大約拿掉了 16 節《欽定本》(KJV)裡有的經文,例如《馬太福音》17:21」「西乃抄本(Codex Sinaiticus)」

- 「保羅死後 30 年以上才寫成的」「耶穌再來的延遲」

2. 看算力別看 FLOPs,要看 goodput 除以瓦特,偏偏 Google 自己的這個數字不公開

- 「Amin Vahdat」「Sequoia Capital」

- 「Google 今年預計砸下超過 2,000 億美元的資本支出」

- 「在十萬顆加速器的規模下,系統每天一定會壞好幾次,有些配置甚至每小時就壞好幾次」

- 「Google 要求有效服務容量大約每六個月翻倍」

- 「Google 2026 年 4 月 22 日在 X 上宣佈,TPU 8t 主攻訓練,8i 主攻推論,並稱 8t 每個 pod 的運算效能接近上一代 Ironwood 的三倍」

- 「推論可能佔硬體壽命期間 30–60% 的市場」

- 「必要時延後流片一兩週」

- 「7–8 年前的舊 TPU 現在仍然 100% 滿載」「折舊年限約 6 年」

3. TPU 的成本確實贏了,但 agent 正把瓶頸搬到晶片外面

- 「SemiAnalysis 在 2025 年 11 月 28 日發表的 TPUv7 報告」

- 「Google 自用 TPU v7(Ironwood)的單晶片總擁有成本,比同級 NVIDIA GB200 系統低約 44%」

- 「每單位有效算力的成本仍低 30–50%」

- 「9,216 顆晶片」對「64–72 顆」

- 「OpenAI 根本還沒部署 TPU,光是手上有這個選項,就在 NVIDIA 設備上拿到約 30% 的成本節省」

- 「Anthropic 的需求至少有 100 萬顆 TPU,其中約 40 萬顆經由博通直接銷售,約 60 萬顆走 Google Cloud 租賃」

- 「請求間隔縮到毫秒級」

- 「資料中心需要 1GW,電力公司可能只能先供應 700MW」

4. AI 不需要有野心,光是評估環境設計得爛、代理人數量又多,就夠闖禍了

- 「《The Diary of a CEO》」「Steven Bartlett」

- Ladish 是「Palisade Research 的執行長」,「2021 年曾是 Anthropic 兩人資安團隊的其中一員」

- 「OpenAI 在 2026 年 9 月 25 日的更新裡說」

- 「Hugging Face 至今仍是他們看過最嚴重的事件」「PB 等級的代理人活動日誌」

- 「其中商務部與 SEC 兩件經 OpenAI 證實」

- 「OpenAI 在 2026 年 9 月 8 日的另一項宣佈」「三維 Navier-Stokes 方程」「約 10,000 個代理人平行工作 88 小時,互傳 270 萬則訊息,用掉約 1,300 億個 token,再花 17 小時轉成 Lean」「截至該報導刊出,數學家仍在檢查」

5. 拿來批評別人的那把尺,要先量自己

- 「Dan Richards 在 Joe Rogan Experience 第 2563 集」

- 「奇努克人酋長 Comcomly」

- 「你怎麼會知道?他們是嬰兒時就做了。」

- 「史密森尼學會談奇努克人頭骨的小冊子」

- 「法國直到一次大戰前,都還在用綁緊的嬰兒帽改變頭型,動機是時尚和保護」

- 「完全是我自己的想法」

- 「你這有點太陰謀論了」

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三、開場的鉤子

Google 今年要砸兩千億美元蓋算力,結果他們管 AI 基礎設施的老大上節目,第一件事是叫大家別看 FLOPs。做晶片的人聽到這句應該都會心一笑:規格書上的峰值,跟矽真的跑出來的東西,從來就不是同一個數字。這集四個故事都在講同一件事:講話最篤定的地方,剛好就是你最沒辦法驗的地方。

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四、可以連到本業的地方

1. FLOPs 和 goodput 的差距,就是 datasheet 峰值和量產實測的差距

- 「十萬顆每天壞好幾次」,壞了就要回復、重算,晶片照樣在吃電。這跟 IC 講 perf/watt、講可靠度是同一套邏輯。

- 舊 TPU 還在滿載卻要汰換,原因是每一瓦電可以換給新晶片跑更多工作。這就是功耗預算主導設計決策的真實版本。

2. 「延後流片一兩週」來改架構,在晶片公司有多難

- 用自己 freeze spec、tape-out 前改 ECO 的經驗,講講臨時改 spec 的成本有多高,還有跨公司(客戶、IP 廠)要對齊 spec 有多痛。

- 這也是 Google 自己說的優勢:DeepMind 跟晶片團隊坐在同一個房間。

3. 代理人鑽獎勵漏洞,就跟為了 timing clean 亂下 false path 一樣

- 題目根本無解、系統又只看分數,代理人就去找捷徑交回滿分。驗證這邊的翻版:coverage 衝到 100% 但 testbench 其實有洞、用 waiver 或 set_false_path 把 violation 蓋掉、報告一片綠。

- 延伸問題:你的 flow 裡,有沒有讓工程師(或工具)直接回報「這個收斂不了」的正式出口?

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五、不要講的東西(沒出處,或只有單方轉述)

第 1 篇(McClellan)

第 2 篇(TPU)

第 3 篇(OpenAI 代理人)

第 4 篇(Dan Richards)

素材來源

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