Ich habe mit einem leitenden Designingenieur bei Google gesprochen, der an TPUs arbeitet. Er sagte, KI habe bereits den Großteil ihrer Chipdesign-Arbeit übernommen – und erledige sie besser als das menschliche Team.
Sie verwenden ein internes Modell, das deutlich leistungsfähiger ist als das öffentlich verfügbare Gemini. Und sie testen es nicht nur – sie sind zufrieden damit. Es ist bereits im Produktiveinsatz.
Das wirft einige Fragen auf:
Erstens: Was muss ein Ingenieur heute tun, um relevant zu bleiben? Wenn Googles eigene Designer von ihren eigenen Tools übertroffen werden, was bedeutet das dann für den Rest der Branche?
Zweitens: Wenn Google intern bereits ein derart fortschrittliches Modell hat, wann wollen sie es veröffentlichen? Und was bedeutet das für die Wettbewerbssituation, wenn es auf den Markt kommt?
Die Kluft zwischen dem, was öffentlich verfügbar ist, und dem, was in diesen Unternehmen eingesetzt wird, ist größer, als die meisten denken. Die Welt verändert sich schneller, als die Schlagzeilen vermuten lassen.
Sie verwenden ein internes Modell, das deutlich leistungsfähiger ist als das öffentlich verfügbare Gemini. Und sie testen es nicht nur – sie sind zufrieden damit. Es ist bereits im Produktiveinsatz.
Das wirft einige Fragen auf:
Erstens: Was muss ein Ingenieur heute tun, um relevant zu bleiben? Wenn Googles eigene Designer von ihren eigenen Tools übertroffen werden, was bedeutet das dann für den Rest der Branche?
Zweitens: Wenn Google intern bereits ein derart fortschrittliches Modell hat, wann wollen sie es veröffentlichen? Und was bedeutet das für die Wettbewerbssituation, wenn es auf den Markt kommt?
Die Kluft zwischen dem, was öffentlich verfügbar ist, und dem, was in diesen Unternehmen eingesetzt wird, ist größer, als die meisten denken. Die Welt verändert sich schneller, als die Schlagzeilen vermuten lassen.