PT

O Gemini 3 do Google Recebe Críticas Entusiásticas.

#Ferramentas de IA
2025-11-21 20:379 min de leitura

Introdução ao Conteúdo
Fazer perguntas

O vídeo apresenta uma discussão sobre o 'salto Gemini' na tecnologia, com Mandep Singh, um analista sênior de tecnologia da Bloom Intelligence. Eles exploram os avanços trazidos pelo modelo Gemini 3 em capacidades multimodais, destacando sua habilidade de realizar raciocínio visual, geração de imagens e codificação sem depender de GPUs da Nvidia. A conversa reflete sobre a transição do Google para o uso de TPUs (Unidades de Processamento Tensorial) para suas necessidades de computação, indicando uma mudança significativa em sua estratégia operacional. Eles especulam ainda sobre como isso poderia aumentar as capacidades do Google Cloud e a receita geral. Os analistas também mencionam as falhas anteriores do lançamento do Bard do Google e as melhorias vistas ao longo de dois anos, posicionando o Gemini 3 como um modelo de fronteira líder. Eles concluem discutindo as implicações desses avanços para a computação em nuvem e os relacionamentos com clientes externos, sugerindo um possível aumento na receita da nuvem devido à maior disponibilidade de GPUs da Nvidia.

Informações-chave

  • A discussão foca no chamado salto Geminiano e suas implicações.
  • Mandep Singh, um analista sênior de tecnologia, indica que isso representa um avanço significativo, particularmente em raciocínio visual.
  • O modelo Gemini é destacado como um verdadeiro exemplo de multimodalidade, capaz de realizar várias tarefas, incluindo codificação e geração de imagens.
  • A análise aponta que o modelo Gemini 3 foi executado bem, utilizando TPUs em vez de GPUs tradicionais da Nvidia.
  • Nota-se que muitos ainda dependem da Nvidia para treinamento, o que pode mudar com a ascensão dos TPUs do Google.
  • A conversa destaca o potencial da nuvem do Google e do GCP para reaproveitar recursos da Nvidia para os clientes, aprimorando seus negócios em nuvem.
  • O painel reconhece o investimento contínuo do Google em chips da Nvidia, revelando seu status como um dos principais clientes da Nvidia.
  • Relatórios destacam como as operações internas da Alphabet dependem fortemente de TPUs e do Google Cloud para aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
  • A conjectura é feita sobre o potencial de aumento de receita para serviços em nuvem devido à maior disponibilidade de GPUs da Nvidia.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

Gemini Leap

Discussão sobre as implicações do chamado 'salto Gemini' na tecnologia de IA, particularmente em raciocínio visual e modelos multimodais. O analista sênior de tecnologia Mandep Singh oferece insights sobre como os benchmarks demonstram avanços significativos.

Modelo Gemini 3

O modelo Gemini 3 é destacado como um modelo de ponta que executa efetivamente tarefas multimodais, incluindo geração de imagens e criação de código, demonstrando uma capacidade notável no desempenho da IA.

TPUs vs GPUs da NvidiaAs unidades de processamento tensorial (TPUs) e as unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia são ambas utilizadas para tarefas de computação intensiva, especialmente em aprendizado de máquina e inteligência artificial. As TPUs são projetadas especificamente para acelerar cargas de trabalho de aprendizado profundo.Por outro lado, as GPUs da Nvidia também são versáteis e são amplamente utilizadas em uma variedade de aplicações, incluindo gráficos de jogos, simulações e aprendizado profundo.Um dos principais benefícios das TPUs é sua eficiência em termos de custo para tarefas de aprendizado profundo, uma vez que são otimizadas para essas operações específicas.As GPUs da Nvidia, no entanto, oferecem uma maior flexibilidade, permitindo a execução de diferentes tipos de algoritmos e aplicações.Além disso, a Nvidia tem um ecossistema robusto com bibliotecas como CUDA que facilitam o desenvolvimento de software para suas GPUs.As TPUs, em contrapartida, são frequentemente integradas nas plataformas do Google Cloud, o que proporciona facilidades para desenvolvedores que já utilizam esses serviços.A escolha entre TPUs e GPUs pode depender do tipo de trabalho que você pretende realizar, bem como da infraestrutura que você já possui.

A conversa aponta que, ao contrário de muitos modelos de IA que dependem de GPUs da Nvidia, o modelo Gemini é treinado em TPUs do Google. Isso indica uma mudança significativa nas estratégias de treinamento de IA.

Impacto no Google Cloud

A discussão explora como o uso bem-sucedido de TPUs pelo Google poderia liberar sua alocação da Nvidia para outros usos de clientes, potencialmente melhorando os serviços em nuvem e a receita do Google.

Geração de Imagens por IA

O modelo discute as capacidades de gerar imagens e envolver-se em raciocínio visual, ilustrando a profundidade das aplicações da IA em campos criativos e técnicos.

Crescimento da Receita de Nuvem

As previsões sugerem que a disponibilidade de mais GPUs da Nvidia pode levar a um aumento na receita da nuvem, indicando uma perspectiva positiva para os esforços de expansão dos negócios em nuvem do Google.

Perguntas e respostas relacionadas

O que é o chamado salto Gêmeos?

O salto Gemini refere-se a avanços significativos em raciocínio visual e capacidades multimodais na IA, especificamente com a introdução do modelo Gemini 3.

Quem é Mandep Singh?

Mandep Singh é um analista técnico sénior da Bloom Intelligence.

Eles usaram GPUs da Nvidia para treinar o modelo Gemini?

Não, o treinamento do modelo Gemini foi realizado inteiramente em TPUs, sem GPUs da Nvidia.

Quais são as implicações do Google não depender da Nvidia para treinamento?

Isso poderia liberar recursos do Google Cloud para alocar mais para clientes externos, aprimorando seus negócios em nuvem.

Quão bem-sucedido é o VHMO em termos de IA?

O VHMO tem sido bem-sucedido devido à sua ampla experiência e capacidades em IA, conforme refletido em seus recentes avanços de desempenho.

Qual é a importância dos TPUs do Google?

Os TPUs (Unidades de Processamento de Tensor) do Google fornecem uma solução personalizada para executar cargas de trabalho de IA de forma eficiente, o que tem sido fundamental em suas implantações na nuvem.

Qual tem sido a tendência no uso de chips Nvidia pelo Google?

Apesar dos avanços com TPUs, o Google continua sendo um dos principais clientes dos chips da Nvidia.

Como o modelo Gemini 3 difere dos modelos anteriores?

O modelo Gemini 3 apresenta uma execução aprimorada na realização de tarefas multimodais em comparação com modelos anteriores, tornando-se um modelo de vanguarda nas capacidades de IA.

Quais previsões foram feitas em relação às receitas de nuvem?

Há uma expectativa de que a receita da nuvem possa aumentar devido à maior disponibilidade de GPUs da Nvidia e aos avanços gerais nas capacidades de IA.

Qual é o papel do Google Cloud na utilização da alocação da Nvidia?

O Google Cloud utiliza a alocação da Nvidia para suportar várias cargas de trabalho de IA, incluindo sistemas de treinamento e de inferência.

Mais recomendações de vídeos

Compartilhar para: