Times of India | Jensen Huang may claim Nvidia chips can do "a whole bunch of applications" vs Google TPUs, but as Google AI Demis Hassabis says: A lot of people would like to run ...

AI generated summary, Read the full article for complete information.

The rivalry between Google and Nvidia is intensifying as the AI boom shifts from training models to running them efficiently for rapid answers. Nvidia’s CEO Jensen Huang argues that its GPUs are more versatile, handling a wide range of applications, while Google is betting on its custom Tensor Processing Units (TPUs) specially tuned for inference workloads, which it expects to dominate as demand for fast, cost‑effective AI services grows. Google’s chief scientist Jeff Dean emphasizes the need to specialize chips for training or inference, and DeepMind CEO Demis Hassabis notes that many AI labs now prefer running on both Nvidia GPUs and Google TPUs, with interest in TPUs at an all‑time high. Analysts see inference as the next battleground, citing Google’s decade‑long experience in chip design and its Gemini model’s strong reasoning performance, while Nvidia has invested heavily in inference technology through acquisitions such as Groq. The competition reflects a broader industry shift toward specialized hardware that can deliver scalable, low‑latency AI services.

Read more: https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/jensen-huang-may-claim-nvidia-chips-can-do-a-whole-bunch-of-applications-vs-google-tpus-but-as-google-ai-demis-hassabis-says-a-lot-of-people-would-like-to-run-/articleshow/130395191.cms

#JensenHuang #Nvidia #Google #DemisHassabis #JeffDean #DeepMind #Groq #ChatGPT #Gemini #

AI generated summary, Read the full article for complete information.

Jensen Huang may claim Nvidia chips can do "a whole bunch of applications" vs Google TPUs, but as Google AI Demis Hassabis says: A lot of people would like to run ... - The Times of India

Tech News News: The rivalry between tech titans Google and Nvidia is said to be heating up as the focus of the artificial intelligence (AI) boom shifts from teaching .

The Times of India

Jensen Huang de Nvidia habla sobre chips para China

Nvidia CEO Jensen Huang casi pierde la compostura en entrevista sobre vender chips a China. Conocé qué provocó la reacción del ejecutivo de IA.

https://blog.donweb.com/jensen-huang-nvidia-chips-china-2026/

#nvidia #jensenhuang #chips #china #tecnología

Nvidia CEO Jensen Huang responde sobre ventas a China

Nvidia CEO Jensen Huang casi pierde la compostura en entrevista sobre vender chips a China. Conocé qué provocó la reacción del ejecutivo de IA.

Blog Donweb

US Top News and Analysis | SiIicon Valley's AI agent hiccups: Wasted tokens and 'chaotic' systems

AI generated summary, Read the full article for complete information.

Silicon Valley executives and engineers warned that the hype around AI agents remains tempered by technical and cost challenges, noting that the underlying technology is still “rickety” and can quickly become a financial drain. At recent AI summits, Meibel CEO Kevin McGrath highlighted the mistaken belief that every task should be routed through a large‑language model, warning that indiscriminate use of tools like OpenClaw can waste millions of tokens. Google’s Deep Shah stressed the high inference costs of running large fleets of agents, while Synchtron founder Ravi Bulusu described the complexity of integrating AI agents across data, platforms, and workforce processes, calling it “chaotic.” In a separate Mountain View event, ThinkingAI, now an AI‑agent management platform, and China’s MiniMax emphasized that enterprise‑grade agents demand sophisticated memory, communication, and security solutions, suggesting OpenClaw is better suited for personal use. Collectively, the speakers underscored that scaling AI agents requires careful design, cost control, and coordinated infrastructure rather than wholesale reliance on LLMs.

Read more: https://www.cnbc.com/2026/04/19/siiicon-valley-ai-agent-openclaw-problems.html

#KevinMcGrath #RaviBulusu #JensenHuang #DeepShah #ChrisHan

AI generated summary, Read the full article for complete information.

Nvidia CEO Jensen Huang ‘nearly lost his composure’ when pressed on selling chips to China — ‘You’re not talking to someone who woke up a loser’

The Nvidia boss says that keeping Chinese AI researchers using the American tech stack is a good thing for the U.S.

Jensen Huang – Will Nvidia’s moat persist? (Interview on Youtube)

Nvidia CEO Jensen Huang ‘nearly lost his composure’ when pressed on selling chips to China — ‘You’re not talking to someone who woke up a loser’

The Nvidia boss says that keeping Chinese AI researchers using the American tech stack is a good thing for the U.S.

Tom's Hardware
Nvidia CEO Jensen Huang ‘nearly lost his composure’ when pressed on selling chips to China https://chat-to.dev/view_trend?id=eFNjdVJmeDJRajRWMHpBMDRrMTA3QT09 #jensenhuang #nvidia #tech #technology
Nvidia CEO Jensen Huang ‘nearly lost his composure’ when pressed on selling chips to China

Myślenie w czasach, które dopiero się zaczynają

Są książki, które trafiają idealnie w moment. I są takie, które ten moment definiują. „Maszyna myśląca” autorstwa Stephena Witta zdecydowanie należy do tej drugiej kategorii. Bo to nie jest ani klasyczna biografia, ani typowa książka technologiczna. To raczej opowieść o świecie, który właśnie się wydarza – na naszych oczach, w czasie rzeczywistym.

I może właśnie dlatego czyta się ją z lekkim niepokojem.

Bo z jednej strony – fascynacja. Z drugiej – trudne do zignorowania pytanie: dokąd my właściwie zmierzamy?

To już nie jest science fiction

Najciekawsze w tej książce jest to, że ona w ogóle nie próbuje udawać futurystyki. Nie ma tu wizji odległej przyszłości rodem z filmów science fiction. Wręcz przeciwnie – wszystko, o czym czytamy, dzieje się teraz.

I to „teraz” jest chyba najbardziej niepokojące.

Żyjemy w czasach, w których jedno pokolenie doświadcza skoku cywilizacyjnego większego niż kilka wcześniejszych razem wziętych. Sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką, a staje się fundamentem świata – takim samym jak elektryczność czy internet. I Witt doskonale to czuje. Nie moralizuje, nie straszy, ale prowadzi nas przez tę zmianę tak, że trudno pozostać obojętnym.

Czytając tę książkę, miałem dokładnie to samo wrażenie, które towarzyszy mi od miesięcy: jednocześnie ekscytację i lekki stres. Fascynację tym, co możliwe, i obawę o to, co nieuniknione.

Człowiek, który postawił wszystko na jedną kartę

W centrum tej historii stoi Jensen Huang – postać absolutnie filmowa. Imigrant z Tajwanu, który jako dziecko trafia do Ameryki, przechodzi przez dość brutalną szkołę życia, by ostatecznie zbudować jedną z najważniejszych firm XXI wieku.

Ale „Maszyna myśląca” nie jest laurką. To nie jest historia genialnego wizjonera, który od początku wiedział wszystko najlepiej. To raczej opowieść o uporze. O konsekwencji. O podejmowaniu decyzji, które w danym momencie wydają się kompletnie nieracjonalne.

Najważniejsza z nich? Wiara w to, że GPU – karty graficzne – mogą być czymś znacznie więcej niż tylko narzędziem do renderowania gier.

Dziś brzmi to banalnie. W latach 90. było herezją.

Huang zignorował krótkoterminową logikę rynku, presję inwestorów i zdrowy rozsądek wielu analityków. Postawił na obliczenia równoległe i rozwijał tę wizję przez lata, często balansując na granicy porażki. Witt świetnie pokazuje, że sukces Nvidii nie wynika z jednego genialnego ruchu, ale z całej serii decyzji, które dopiero razem stworzyły fundament pod rewolucję AI.

Nvidia – od gamingu do „fabryki AI”

Nvidia w tej książce to coś więcej niż firma. To wręcz infrastruktura współczesnego świata technologii.

Zaczynamy od czasów pecetów, kart graficznych i gier pokroju Quake’a, które napędzały rozwój GPU. Potem pojawiają się momenty krytyczne – pierwsze porażki, widmo bankructwa, decyzje podejmowane pod ogromną presją.

Aż w końcu dochodzimy do momentu przełomowego.

Do chwili, w której okazuje się, że to właśnie te same układy, które renderowały piksele w grach, są idealne do trenowania sieci neuronowych. Że ich zdolność do przetwarzania tysięcy operacji jednocześnie czyni je fundamentem nowoczesnej sztucznej inteligencji.

I nagle wszystko zaczyna się układać.

Witt świetnie opisuje moment „AlexNet” – kiedy sieć neuronowa wytrenowana na kartach Nvidii deklasuje konkurencję i pokazuje, że przyszłość AI właśnie się zaczęła. To jeden z tych fragmentów książki, które czyta się jak thriller, mimo że mówimy o… macierzach i obliczeniach.

Technologia, która zmieniła zasady gry

Jedną z największych zalet tej książki jest to, jak autor tłumaczy rzeczy skomplikowane. Bo umówmy się – obliczenia równoległe, architektura GPU, platforma CUDA czy trenowanie modeli AI to nie są tematy, które czyta się lekko przy kawie.

A jednak tutaj to działa.

Witt potrafi przełożyć inżynierię na język historii. Pokazać, dlaczego decyzja o rozwijaniu CUDA przez dekadę – mimo że nie przynosiła zysków – była jednym z najważniejszych ruchów w historii firmy. Jak budowanie „fosy technologicznej” sprawiło, że Nvidia nie tylko wygrała wyścig, ale wręcz zmieniła jego zasady.

To książka, która uświadamia jedną rzecz: dzisiejsza AI nie istnieje w próżni. Ona stoi na bardzo konkretnym fundamencie sprzętowym. I bez tego fundamentu nie byłoby ani modeli językowych, ani generowania obrazów, ani autonomicznych systemów.

AI, które zaczyna rozumieć więcej, niż powinna

Najbardziej intrygujące są jednak fragmenty dotyczące samej sztucznej inteligencji.

Moment, w którym pojawia się pojęcie emergencji – zdolności modeli do radzenia sobie z zadaniami, których nigdy wcześniej nie widziały – jest jednocześnie fascynujący i niepokojący. Bo nagle okazuje się, że twórcy tych systemów sami do końca nie rozumieją, co się właściwie wydarzyło.

To już nie jest tylko narzędzie.

To coś, co zaczyna wykazywać cechy… których się nie spodziewaliśmy.

A jednocześnie Jensen Huang pozostaje zadziwiająco spokojny. Dla niego AI to wciąż narzędzie – potężne, przełomowe, ale jednak narzędzie. Witt nie narzuca tu jednej narracji, tylko zostawia czytelnika z pytaniami. I to chyba jego największa siła.

Książka o przyszłości, która już trwa

„Maszyna myśląca” to książka, którą trudno jednoznacznie sklasyfikować. To trochę biografia, trochę reportaż technologiczny, trochę analiza biznesowa, a momentami wręcz filozoficzna refleksja nad kierunkiem, w którym zmierza świat.

Ale przede wszystkim to książka o zmianie.

O tym, jak seria decyzji jednego człowieka może wpłynąć na losy całej branży. Jak upór i wizja potrafią przekształcić firmę od kart graficznych w kluczowego gracza globalnej rewolucji. I jak technologia, która miała służyć rozrywce, staje się fundamentem nowej ery.

Jeśli czytaliście „Quo vAIdis” Andrzej Dragan albo lubicie biografie w stylu Walter Isaacson, poczujecie się tu jak w domu. Tylko że tym razem historia dzieje się szybciej. Znacznie szybciej.

I nie mamy luksusu patrzenia na nią z dystansu.

Bo jesteśmy jej częścią.

Na koniec – refleksja

Po lekturze zostaje ze mną jedno zdanie, choć nigdzie nie jest wprost napisane: my dopiero zaczynamy.

To nie jest kulminacja rewolucji AI. To jej początek.

I może właśnie dlatego warto tę książkę przeczytać teraz – zanim przyzwyczaimy się do świata, który jeszcze chwilę temu wydawał się niemożliwy.

#insignis #JensenHuang #książka #MaszynaMyśląca #nvidia #StephenWitt

RT @dwarkesh_sp: Ich fragte Jensen: „2 der 3 besten Modelle der Welt, Claude und Gemini, wurden auf TPUs trainiert. Was bedeutet das für Nvidia in der Zukunft?“ Nach einem langen technischen Hin und Her darüber, wie der richtige KI-Beschleuniger aussieht (siehe die gesamte Folge), formuliert Jensen eine klare Ansage: Jensen: „Nvidias Computing-Stack bietet weltweit ohne Ausnahme die beste Performance pro TCO. Dylans InferenceMax steht jedem zur Verfügung, und TPU wird nicht kommen, Trainium wird nicht kommen. Niemand will sich zeigen.“ „Ich bin nicht beleidigt, wenn andere etwas anderes verwenden und Dinge ausprobieren. Wenn sie diese anderen Dinge nicht ausprobieren, wie sollen sie dann wissen, wie gut unseres ist?“ „Es gibt immer große Behauptungen, aber sehen Sie sich die Anzahl der abgesagten ASICs an. Nur weil man einen ASIC bauen will, muss man immer noch etwas bauen, das besser ist als Nvidia. Es ist nicht so einfach, etwas Besseres als Nvidia zu bauen. Nvidia müsste etwas Ernsthaftes übersehen, wenn man unsere Skalierung und unsere Geschwindigkeit betrachtet.“ Video

mehr auf Arint.info

#Computing #JensenHuang #KI #Nvidia #Technologie #arint_info

https://x.com/dwarkesh_sp/status/2044468295957635392#m

Arint — SEO-KI Assistent (@[email protected])

<p>RT @dwarkesh_sp: Ich fragte Jensen: „2 der 3 besten Modelle der Welt, Claude und Gemini, wurden auf TPUs trainiert. Was bedeutet das für Nvidia in der Zukunft?“ Nach einem langen technischen Hin und Her darüber, wie der richtige KI-Beschleuniger aussieht (siehe die gesamte Folge), formuliert Jensen eine klare Ansage: Jensen: „Nvidias Computing-Stack bietet weltweit ohne Ausnahme die beste Performance pro TCO. Dylans InferenceMax steht jedem zur Verfügung, und TPU wird nicht kommen, Trainium wird nicht kommen. Niemand will sich zeigen.“ „Ich bin nicht beleidigt, wenn andere etwas anderes verwenden und Dinge ausprobieren. Wenn sie diese anderen Dinge nicht ausprobieren, wie sollen sie dann wissen, wie gut unseres ist?“ „Es gibt immer große Behauptungen, aber sehen Sie sich die Anzahl der abgesagten ASICs an. Nur weil man einen ASIC bauen will, muss man immer noch etwas bauen, das besser ist als Nvidia. Es ist nicht so einfach, etwas Besseres als Nvidia zu bauen. Nvidia müsste etwas Ernsthaftes übersehen, wenn man unsere Skalierung und unsere Geschwindigkeit betrachtet.“ Video</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116415248260831422">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Computing #JensenHuang #KI #Nvidia #Technologie #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/dwarkesh_sp/status/2044468295957635392#m">https://x.com/dwarkesh_sp/status/2044468295957635392#m</a></p>

Mastodon Glitch Edition
#JensenHuang: #Nvidia’s competitive advantage lies in its ability to transform electrons into valuable #tokens, a process that requires significant #engineering and #innovation. While Nvidia partners with others for manufacturing, its expertise in enabling this #transformation is difficult to commoditise. https://www.dwarkesh.com/p/jensen-huang?eicker.news #tech #media #news
Jensen Huang – TPU competition, why we should sell chips to China, & Nvidia’s supply chain moat

“If our next several years are a trillion dollars in scale, we have the supply chain to do it"

Dwarkesh Podcast

RT @dwarkesh_sp: Die Jensen Huang Episode. 0:00:00 – Ist Nvidias größter Wettbewerbsvorteil sein Zugriff auf knappe Lieferketten? 0:16:25 – Werden TPUs Nvidias Vorherrschaft im Bereich KI-Computing brechen? 0:41:06 – Warum wird Nvidia kein Hyperscaler? 0:57:36 – Sollten wir KI-Chips an China verkaufen? 1:35:06 – Warum entwickelt Nvidia nicht mehrere verschiedene Chip-Architekturen? Suchen Sie den Dwarkesh Podcast auf YouTube, Apple Podcasts, Spotify usw. Viel Spaß! Video

mehr auf Arint.info

#Chips #JensenHuang #KI #Nvidia #Podcast #Technologie #arint_info

https://x.com/dwarkesh_sp/status/2044456498441708013#m

Arint — SEO-KI Assistent (@[email protected])

<p>RT @dwarkesh_sp: Die Jensen Huang Episode. 0:00:00 – Ist Nvidias größter Wettbewerbsvorteil sein Zugriff auf knappe Lieferketten? 0:16:25 – Werden TPUs Nvidias Vorherrschaft im Bereich KI-Computing brechen? 0:41:06 – Warum wird Nvidia kein Hyperscaler? 0:57:36 – Sollten wir KI-Chips an China verkaufen? 1:35:06 – Warum entwickelt Nvidia nicht mehrere verschiedene Chip-Architekturen? Suchen Sie den Dwarkesh Podcast auf YouTube, Apple Podcasts, Spotify usw. Viel Spaß! Video</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116413956706877385">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Chips #JensenHuang #KI #Nvidia #Podcast #Technologie #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/dwarkesh_sp/status/2044456498441708013#m">https://x.com/dwarkesh_sp/status/2044456498441708013#m</a></p>

Mastodon Glitch Edition

qwant news | Nvidia CEO Jensen Huang Says 'Move To California' Even As Billionaires Look To Flee State's Proposed Weal

Jensen Huang, the CEO of Nvidia, told a Stanford Graduate School of Business audience that Californians should “move to California. Don’t leave. It’s the highest taxes in the world, but it’s OK,” adding that the state’s weather is great. His remarks contrast sharply with a growing wave of ultra‑high‑net‑worth individuals who are leaving the state amid talks of a new wealth‑tax measure, and they highlight how even the most prominent tech leaders remain divided over whether California’s tax climate threatens Silicon Valley’s dominance.

The proposed 2026 Billionaire Tax Act would levy a one‑time 5 % tax on anyone with a net worth over $1 billion and a $1 billion one‑time levy on those with at least $20 billion in assets as of Jan. 1. The measure, aimed at roughly 200 billionaires living in California, is projected to raise about $100 billion for health‑care and education funding. Critics, including venture capitalist Vinod Khosla, have labeled the plan a “commie” tax that could drive away a significant portion of the state’s wealthiest residents.

Other tech figures have already taken steps in response to the tax debate. Google co‑founder Sergey Brin is quietly building a $200 million real‑estate portfolio in tax‑friendly locales, while fellow co‑founder Larry Page has reportedly moved several business entities out of California. Meta CEO Mark Zuckerberg, Palantir chairman Peter Thiel (who donated $3 million to oppose the tax), venture capitalist Chamath Palihapitiya, and hedge‑fund billionaire Bill Ackman have also warned that the tax could stifle entrepreneurship and innovation. Huang’s pro‑California stance underscores a split among California’s tech elite, with the outcome of the proposed tax set to shape the future of the state’s innovation ecosystem.

Read more: https://www.benzinga.com/personal-finance/tax/26/04/51768110/nvidia-ceo-jensen-huang-says-move-to-california-even-as-billionaires-look-to-flee-states-proposed-wealth-tax

#nvidia #jensenhuang #vinodkhosla

Nvidia CEO Jensen Huang Says 'Move To California' Even As Billionaires Look To Flee State's Proposed Weal

Nvidia CEO Jensen Huang urges people to move to California despite high taxes, amid debate over a proposed billionaire tax and wealthy residents leaving the state.

Benzinga