（来源：上观新闻）
要知道，就在几年🌂前，谷歌是全球💔💱最积极🎸自研芯片的公司之🇨🇵一，TPU就是🇸🇯sem全称谷歌从英伟达📋手里抢算👻力控制权的🇵🇲产物🏦😁。做了小规模🔘实验后，总想做更🇪🇪大规模的实验⏪。在AI推理👵和Agent工🇸🇪🏐作负载里，C🈵PU和G📧PU缺一不可，👂🌇谷歌不打算在这🐁个问题上赌🎤🔜单边🇯🇴⚔。
CSA将🛵😚每4个toke🏮🗄n压缩为一个信息😵👙块并通过稀疏检✒🛏索获取最相关内容🏬，在保留中段细节🔂🚷的同时🚸大幅降低🖐计算量🇺🇬🙁；HCA则将🗑🧵海量信息浓缩👏为框架级🇫🇷🤹♂️信息块，🤬专注全🐖📆局逻辑🇧🇸处理⛹。这一策略背🏎后有两重逻🏈👨👨👦👦辑：一是🇵🇱🔠保护高达数亿美🇩🇯元训练🇸🇱😲成本的🤼♀️👨👧商业回报，二🇫🇴是对强大🏑模型被滥用的安🕣全顾虑8️⃣😍。
这份坦诚，🤷♂️和硅谷闭源🗻👗模型"只发🍮🇸🇳benchm📂😿ark不🍯🚍开代码"⛲🔶、"只🌥讲能力不👁讲局限"的文🇵🇲🙇化，形成了一种🍁有意思的对☸🎮照🏔🇷🇴sem全称。但这里有个陷阱🇩🇯🛣：如果压缩后的😈📫数字和原始数🏓🍬字用同一把👨🏫"尺子"来量距👨✈️离，会发👩🎓🇨🇿生什么？就好🇦🇽🥫比你用同一🇬🇺🕡把直尺去比较🧙♂️一张原版油画和🚫一张模糊👩🔬复印件，🌙复印件因为🚾📕线条扩散，某🎊🏟些局部可⏮能反而看起来💻"更接近"某🎙个问题——🎺🎉这不是我们想要☘🏸的结果😀🦸♂️。
