庞若鸣大神跳槽OpenAI，推测Meta买TPU进展

对苹果的AI来说，

庞若鸣大神举足轻重。

他在谷歌工作十余年后，

于2021年加入苹果，

领导Apple Intelligence团队。

他既懂炼丹又懂建炉，

以设计紧凑、高性能的模型而闻名，

既然模型能在硬件上跑，

那就无需依赖云端，

从而让苹果在移动和隐私保护方面更具优势。

他离职是公司损失。

苹果的AI战略依然谨慎，

但是借力于封闭式的打法，

其硬件生态系统护城河相当之深，

随后，苹果重组AI团队，

又给阿里千问等模型机会，

据阿里千问小哥哥向我提及，

过程中他对苹果公司对隐私的重视极其钦佩。

但这一切，都是对Siri当下局限性的默认。

再看Meta，

LLaMA模型在2025年彻底落伍。

而扎克伯格押注天才。

于是，为了说服庞，

一笔总额超过2亿美元的资金，

分几年支付。

假如庞若鸣是Meta AI Infra一号位，

离职说明什么？

信息量不大，推测必须克制。

而他离职前在干什么，

却能从论文中略窥，

《RLAX：面向TPU上大型语言模型的大规模分布式强化学习》2026年2月7日。

他主导TPU方向探索。

Meta有没有用谷歌的TPU，

此事一直很谜，

又是半导体热门话题，

先从一个事实出发：

Meta和Google上市公司，

有两个基本约束：

1.重大资本支出必须披露。

2.影响股价的重要事项不能选择性隐瞒。

Meta是否采购谷歌TPU，

没有公开财报。

若大规模采购，会发生什么？

第一，这是巨额资本支出。

会体现在资本开支中

分析师在财报电话会上一定会问：

英伟达GPU还买吗？

解绑单一芯片供应商，这是好消息。

再看谷歌，卖了TPU，

收入增加业绩亮点，

单独看庞若鸣离职，不足以说明硬件战略变化。

他至少部分主导TPU方向探索。

Meta可能：

1.在评估TPU做强化学习的可行性

2.对比成本

3.研究TPU在强化学习上的效率优势

这是正常infra战略评估行为，不等于大迁移。

用了多少卡呢？1024 v5pTPUs。

这不是超大规模长期集群。

而是"Preemptible"

也就说，

庞若鸣团队做实验的，

不是自建集群，而是云租用。

而不是，采购TPU建长期基础设施。

好玩的来了，

论文看不了了。

原因是：

“由于内部利益相关者认为，

目前不宜发表有关此主题的研究成果，

撤回投稿。”

好了，克制下的结论是：

Meta仍在认真评估TPU的可行性。