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12-25 08:58
黄仁勋提出的AI“五层蛋糕”理论,是从产业底层到应用顶层的完整架构,同时他也基于这一框架对比了中美在各层的竞争优劣势,具体内容如下: 一、AI五层蛋糕的核心架构 1. 第一层:能源 是AI发展的底层基石,AI数据中心、芯片厂等都依赖海量电力支撑,能源供应量直接决定算力产业的规模上限。 2. 第二层:芯片 是AI的计算引擎,作为算力硬件核心,决定了AI模型训练和推理的效率。 3. 第三层:基础设施 包括数据中心建设、软件生态(如CUDA)、电力/冷却配套等,是AI技术落地的“工厂”载体。 4. 第四层:模型 涵盖GPT、Claude等前沿大模型及各类开源小模型,是AI智能的核心体现,全球现有超150万个AI模型。 5. 第五层:应用 是AI技术落地的具体场景,如工业、医疗、自动驾驶、机器人等,是技术转化为实际价值的最终环节。 二、中美在五层蛋糕中的优劣势对比 1. 能源层:中国能源产能约为美国的两倍,电力供应稳定性和成本优势显著;美国能源扩张速度难以匹配AI算力的指数级需求。 2. 芯片层:美国在高端芯片技术上领先中国数代,但半导体本质是制造业,中国的制造能力和成本控制能力被黄仁勋重点提及。 3. 基础设施层:中国基建速度远超美国(美国建AI数据中心需3年,中国基建落地效率极高),且有政策扶持、成本更低。 4. 模型层:美国顶尖闭源大模型领先中国约6个月,但中国在开源模型领域占据绝对优势,技术渗透速度更快。 5. 应用层:中国80%民众认为AI利大于弊,对AI接受度高,工业应用落地速度和市场规模领先;美国民众对AI的接受度较低,应用扩散速度相对缓慢。
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12-24 16:43
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12-23
英伟达眼中的未来,是算力驱动的全场景智能革命。黄仁勋勾勒的蓝图里,AI不再是工具而是“数字劳动力”,兆瓦级AI工厂将成为新生产范式,800V直流架构与Blackwell芯片构筑高效算力底座,单芯片推理性能较前代提升30倍。 物理AI将重塑现实世界:Jetson平台让机器人具备自适应能力,DRIVE Thor芯片推动L4级自动驾驶规模化落地;Omniverse数字孪生技术打通工业、医疗全场景,已在宝马工厂等实现规模化应用。更有NVQLink量子互连技术开辟计算新维度,6G AI平台解锁万物互联可能。 从“算力供应商”升级为“全栈生态商”,英伟达以CUDA生态绑定全球开发者,用硬件、软件、解决方案的协同,让AI渗透工业、汽车、量子科学等万亿级市场,最终构建一个物理世界与数字世界深度融合的智能文明。
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12-22
投资笔记:巴菲特理论的当下实践 巴菲特价值投资的核心,是坚守能力圈、买入优质低估企业并长期持有。当下市场震荡加剧,科技与能源板块分化明显,更应摒弃追涨杀跌的短线思维。 聚焦具备宽护城河、稳定现金流与优秀管理层的公司,忽略短期股价波动,用时间换取企业成长的复利。正如他所言:“人生就像滚雪球,最重要的是找到湿雪和长坡。” 耐心与理性,才是穿越周期的关键。 (配图建议:巴菲特经典股东大会发言照片 / 雪球滚落长坡的创意示意图)
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拉高出货🚚
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11-26
杯水车薪
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一、AI五层蛋糕的核心架构 1. 第一层:能源 是AI发展的底层基石,AI数据中心、芯片厂等都依赖海量电力支撑,能源供应量直接决定算力产业的规模上限。 2. 第二层:芯片 是AI的计算引擎,作为算力硬件核心,决定了AI模型训练和推理的效率。 3. 第三层:基础设施 包括数据中心建设、软件生态(如CUDA)、电力/冷却配套等,是AI技术落地的“工厂”载体。 4. 第四层:模型 涵盖GPT、Claude等前沿大模型及各类开源小模型,是AI智能的核心体现,全球现有超150万个AI模型。 5. 第五层:应用 是AI技术落地的具体场景,如工业、医疗、自动驾驶、机器人等,是技术转化为实际价值的最终环节。 二、中美在五层蛋糕中的优劣势对比 1. 能源层:中国能源产能约为美国的两倍,电力供应稳定性和成本优势显著;美国能源扩张速度难以匹配AI算力的指数级需求。 2. 芯片层:美国在高端芯片技术上领先中国数代,但半导体本质是制造业,中国的制造能力和成本控制能力被黄仁勋重点提及。 3. 基础设施层:中国基建速度远超美国(美国建AI数据中心需3年,中国基建落地效率极高),且有政策扶持、成本更低。 4. 模型层:美国顶尖闭源大模型领先中国约6个月,但中国在开源模型领域占据绝对优势,技术渗透速度更快。 5. 应用层:中国80%民众认为AI利大于弊,对AI接受度高,工业应用落地速度和市场规模领先;美国民众对AI的接受度较低,应用扩散速度相对缓慢。","listText":"黄仁勋提出的AI“五层蛋糕”理论,是从产业底层到应用顶层的完整架构,同时他也基于这一框架对比了中美在各层的竞争优劣势,具体内容如下: 一、AI五层蛋糕的核心架构 1. 第一层:能源 是AI发展的底层基石,AI数据中心、芯片厂等都依赖海量电力支撑,能源供应量直接决定算力产业的规模上限。 2. 第二层:芯片 是AI的计算引擎,作为算力硬件核心,决定了AI模型训练和推理的效率。 3. 第三层:基础设施 包括数据中心建设、软件生态(如CUDA)、电力/冷却配套等,是AI技术落地的“工厂”载体。 4. 第四层:模型 涵盖GPT、Claude等前沿大模型及各类开源小模型,是AI智能的核心体现,全球现有超150万个AI模型。 5. 第五层:应用 是AI技术落地的具体场景,如工业、医疗、自动驾驶、机器人等,是技术转化为实际价值的最终环节。 二、中美在五层蛋糕中的优劣势对比 1. 能源层:中国能源产能约为美国的两倍,电力供应稳定性和成本优势显著;美国能源扩张速度难以匹配AI算力的指数级需求。 2. 芯片层:美国在高端芯片技术上领先中国数代,但半导体本质是制造业,中国的制造能力和成本控制能力被黄仁勋重点提及。 3. 基础设施层:中国基建速度远超美国(美国建AI数据中心需3年,中国基建落地效率极高),且有政策扶持、成本更低。 4. 模型层:美国顶尖闭源大模型领先中国约6个月,但中国在开源模型领域占据绝对优势,技术渗透速度更快。 5. 应用层:中国80%民众认为AI利大于弊,对AI接受度高,工业应用落地速度和市场规模领先;美国民众对AI的接受度较低,应用扩散速度相对缓慢。","text":"黄仁勋提出的AI“五层蛋糕”理论,是从产业底层到应用顶层的完整架构,同时他也基于这一框架对比了中美在各层的竞争优劣势,具体内容如下: 一、AI五层蛋糕的核心架构 1. 第一层:能源 是AI发展的底层基石,AI数据中心、芯片厂等都依赖海量电力支撑,能源供应量直接决定算力产业的规模上限。 2. 第二层:芯片 是AI的计算引擎,作为算力硬件核心,决定了AI模型训练和推理的效率。 3. 第三层:基础设施 包括数据中心建设、软件生态(如CUDA)、电力/冷却配套等,是AI技术落地的“工厂”载体。 4. 第四层:模型 涵盖GPT、Claude等前沿大模型及各类开源小模型,是AI智能的核心体现,全球现有超150万个AI模型。 5. 第五层:应用 是AI技术落地的具体场景,如工业、医疗、自动驾驶、机器人等,是技术转化为实际价值的最终环节。 二、中美在五层蛋糕中的优劣势对比 1. 能源层:中国能源产能约为美国的两倍,电力供应稳定性和成本优势显著;美国能源扩张速度难以匹配AI算力的指数级需求。 2. 芯片层:美国在高端芯片技术上领先中国数代,但半导体本质是制造业,中国的制造能力和成本控制能力被黄仁勋重点提及。 3. 基础设施层:中国基建速度远超美国(美国建AI数据中心需3年,中国基建落地效率极高),且有政策扶持、成本更低。 4. 模型层:美国顶尖闭源大模型领先中国约6个月,但中国在开源模型领域占据绝对优势,技术渗透速度更快。 5. 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