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Gavin Baker是个优秀的科技投资者，在近期的一期播客里，他聊到了 1. 谷歌TPU和英伟达的GPU谁会赢 2. 2026年1季度AI模型的竞争格局要变天了，为什么变，怎么变 3. 第一个世界500强里的非科技公司从AI受益的案例 4. 在太空里搞AI算力集群，才是云计算的未来这几个话题的讨论给了我很大的启发。今天第一期视频，先聊前两个话题，下期视频聊3和4。

Ben X

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Anya Rossi• Live Now

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马斯克最新3个小时的访谈，透露了很多非常有价值的信息： 1. 去太空里搞算力集群，短期是被人逼的，长期来看，是唯一足够scalable（算力翻100万倍以上）的路径。 2. 搞这么多算力，能把钱赚回来吗？老马说，xAI未来会是超级印钞机。 3. Optimus机器人是国运级的变量，是美国在工业上反超中国的唯一希望。详细内容，请见视频，今天的是上集，先聊第一个话题。明天发下集，聊第2和第3个话题。

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Ben X

37,243 次观看 • 6 个月前

马斯克最新3个小时的访谈，透露了很多非常有价值的信息： 1. 去太空里搞算力集群，短期是被人逼的，长期来看，是唯一足够scalable（算力翻100万倍以上）的路径。 2. 搞这么多算力，能把钱赚回来吗？老马说，xAI未来会是超级印钞机。 3. Optimus机器人是国运级的变量，是美国在工业上反超中国的唯一希望。详细内容，请见视频，今天是下集，聊第2和第3个话题。对第一个话题感兴趣的朋友们，可以看上集。另外，我觉的有个问题值得思考，当马斯克积累了太多的财富，并且垄断了获得巨量财富所需要的太空能源和芯片等AI基础设施以后，他会做出什么事，地球上的其他人类，会对他做什么事。

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Ben X

29,059 次观看 • 6 个月前

很多推友都想看一下我们家懒猫 AI 算力仓 1 台跑 DeepSeek V4 Flash 的速度，今天给你们来一个真机演示视频中只是一个会话的速度，如果你开两到三个会话，它的总 Token 数也会变成两到三倍，因为英伟达芯片的并发能力是非常强的想要的老板评论区打 1，这么帅的 DeepSeek 离线推理机，早买早享受啊😎

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Andy Stewart

34,501 次观看 • 20 天前

谷歌在AI上的成功再次证明，不懂的人追风口，真正懂的人以终为始，日拱一卒。一直在看我视频的朋友们应该知道，我做了很多期谷歌各种AI模型的视频，就是因为，真心看好谷歌的AI和掌舵人戴密斯哈萨比斯。近期，谷歌CEO皮柴接受了BBC的访谈，聊了AI有没有泡沫，谷歌的AI为什么会这么强，量子计算的未来。感兴趣的朋友们可以看看视频。

谷歌在AI上的成功再次证明，不懂的人追风口，真正懂的人以终为始，日拱一卒。一直在看我视频的朋友们应该知道，我做了很多期谷歌各种AI模型的视频，就是因为，真心看好谷歌的AI和掌舵人戴密斯哈萨比斯。近期，谷歌CEO皮柴接受了BBC的访谈，聊了AI有没有泡沫，谷歌的AI为什么会这么强，量子计算的未来。感兴趣的朋友们可以看看视频。

Ben X

70,097 次观看 • 9 个月前

都说英伟达是AI算力的央行。一个季度吸金近600亿美元。客户主要是那几家云巨头，几乎所有AI规划都得看黄仁勋的产品周期。但现在，三个变化正在同时发生。第一，谷歌出手了。 2026年开始，将为Anthropic提供高达一百万个TPU。这是第一个真正有实力在顶尖规模上挑战英伟达的替代方案。第二，物理极限到了。现在的服务器机架功耗已达数百千瓦，兆瓦级的系统也快了。真正的瓶颈不再是芯片，而是电力和内存。 AI的狂飙突进，终于撞上了能源这堵墙。第三，英伟达自己也在“租”自己的卡。英伟达承诺花260亿美元从云伙伴那里租回自家GPU的使用权。上个季度这个数字才126亿。为什么？是产能不足，还是在利用金融手段巩固护城河，维持市场价格？这操作有点像央行印钱再回购债券，维持资产价格稳定。未来3到5年，格局会怎样？英伟达GPU仍是默认选项，但不再是唯一。谷歌TPU将成为第二个生态系统。而那些云巨头们，会拼命想办法摆脱“英伟达税”。这场算力之战，本质是科技巨头们在争夺定义未来的权力。但这和普通人有多大关系？是带来真正的技术普惠，还是仅仅把权力从一个垄断者转移到另一个？

都说英伟达是AI算力的央行。一个季度吸金近600亿美元。客户主要是那几家云巨头，几乎所有AI规划都得看黄仁勋的产品周期。但现在，三个变化正在同时发生。第一，谷歌出手了。 2026年开始，将为Anthropic提供高达一百万个TPU。这是第一个真正有实力在顶尖规模上挑战英伟达的替代方案。第二，物理极限到了。现在的服务器机架功耗已达数百千瓦，兆瓦级的系统也快了。真正的瓶颈不再是芯片，而是电力和内存。 AI的狂飙突进，终于撞上了能源这堵墙。第三，英伟达自己也在“租”自己的卡。英伟达承诺花260亿美元从云伙伴那里租回自家GPU的使用权。上个季度这个数字才126亿。为什么？是产能不足，还是在利用金融手段巩固护城河，维持市场价格？这操作有点像央行印钱再回购债券，维持资产价格稳定。未来3到5年，格局会怎样？英伟达GPU仍是默认选项，但不再是唯一。谷歌TPU将成为第二个生态系统。而那些云巨头们，会拼命想办法摆脱“英伟达税”。这场算力之战，本质是科技巨头们在争夺定义未来的权力。但这和普通人有多大关系？是带来真正的技术普惠，还是仅仅把权力从一个垄断者转移到另一个？

墓碑科技

47,853 次观看 • 9 个月前

Grok4发布了，我仔细研究了一下发现，真的是太强了。今天的视频先聊Grok4究竟强在哪？第二期视频聊为什么马斯克可以后来者居上？第三期视频聊为什么Grok4会对电动车和机器人行业形成降维打击？欢迎大家关注。

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Ben X

131,906 次观看 • 1 年前

投资是认知的变现，indigo 是早期spaceX, xAI, Anthropic等公司的投资人，第一期基金获得了三倍收益。他分享的两段认知变现经历让我记忆犹新，一段是疫情期刚开始投资moderna，一段是用完stable difussion 后开始投资AI模型/基建公司。另外我们还聊了AI竞争格局，泡沫以及未来AI投资方向。高清视频： 00:00 开始 00:55 从新浪微博转向早期投资 02:22 疫情期间的认知变现 05:08 从玩AI模型到投资AI模型和基建公司 09:30 一级市场是赚趋势的钱？ 19:00 AI泡沫和资本寒冬 25:30 AI原生公司 vs 传统公司转型 31:14 第二期AI基金投什么？

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CyberCat

37,535 次观看 • 8 个月前

【深度解读】xAI为什么会失败？最近和硅谷的朋友聊到这个的，我整理了一下想和大家分享三个点： 1. xAI为什么失败了：除了算法算力数据，AI竞争最核心的一点就是——人。对核心业务理解上的偏差导致和团队起意见冲突，赶走了好多xAI创始团队的人才，组织管理一度混乱。 2. SpaceX还有戏么？有，马斯克本来就不是个常胜将军，他的成功都是从一次次失败中积累出来的。现在听到的消息是他为了xAI真的拼了：两个月不回家睡办公室，亲自带头搞AI coding，事后诸葛亮地去看以前的错误很容易，难的是边做边知道自省和迭代。 3. 现在硅谷的AI竞争格局：我一个多月前在视频中说过，Anthropic 将要超越OpenAI，成为 AI 创业公司里估值最高。现在已经被验证了！未上市估值超万亿美金，年营收10倍暴增，即将登顶全球收入最高公司之一。至于硅谷 AI 今天竞争到底是一个怎样的格局，详细的我明天告诉大家。欢迎关注，给大家真实的一线报道。

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傅盛

13,961 次观看 • 3 个月前

谷歌这波操作是真的有点狠。🤯 跟Anthropic签了个2000亿的大单，市值直接逼近英伟达了。视频里有个比喻很绝：谷歌正在变成AI时代的“电力公司”。不管你是用Gemini还是Claude，反正底层都得用我的云和自研芯片（TPU）。这哪里是单纯卖云服务，简直是AI界的“收租大佬”。🏠 这视频把谷歌的全产业链布局讲得挺透，感觉AI下半场的剧本要变了，推荐一看。👇

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Vincent

101,415 次观看 • 3 个月前

前段时间，OpenAI的老板山姆奥特曼接受了德国一档节目的访谈。在访谈里，奥特曼聊到了之前很少聊到，但又是几乎所有人都关心的一个话题，那就是，他会如何教育他的孩子，确保他的孩子成为AI时代的赢家。他具体是怎么说的，详情请见视频。视频最后，我会列一个AI时代所需要具备的能力的清单。

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Ben X

50,667 次观看 • 10 个月前

AI公司Anthropic的研究员说了句实话。就算AI技术今天就停滞不前。算法再也没有任何进步。就用现在的模型。五年内，大部分白领工作都会被自动化。怎么做到？一个字，钱。把人类的工作任务一个个拆解，再“喂”给AI。这个成本，已经比付工资给一个白领要低了。经济账算得很清楚。技术进步甚至都不是必要条件。那些曾经以为最安稳的、坐在办公室里的中产岗位。现在反倒成了第一批被优化的对象？科技精英们一边拿着天价薪水，一边设计着取代普通人的工具。这盘棋，到底是谁和谁在下？

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墓碑科技

63,919 次观看 • 5 个月前

谷歌CEO放出话来，量子计算正处在AI五年前的位置。什么意思？五年后，量子计算将迎来大爆发。他们说，这是为了更好地模拟和理解自然。因为宇宙万物的基础，就是量子力学。听起来很宏大，为了全人类的福祉。但问题来了。谁来定义“福祉”？谁来控制这项技术？ AI的“五年前”，正是谷歌、推特这些科技巨头利用算法审查异见、操纵舆论最疯狂的时期。 AI的发展，是带来了便利，还是带来了新的枷锁？这是个值得思考的问题。如今，川普政府正致力于拆解大型科技公司的垄断，恢复言论自由。在这样的背景下，谷歌高调宣布在量子计算领域的领先地位，时机就很微妙了。量子计算，一旦成熟，其算力将是碾压性的。它能轻易破解当今所有的加密系统。银行、军事、政府机密，都可能形同虚设。这项技术掌握在谁手里，就等于掌握了开启所有锁的钥匙。当他们说这项技术将“解锁社会效益”时，我们需要问一句。是哪个“社会”？是华尔街和达沃斯精英们的社会，还是美国普通民众的社会？技术本身是中立的。但掌握技术的人，从来不是。

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墓碑科技

42,804 次观看 • 9 个月前

王世坚来大陆了的视频今天在 youtube和抖音疯传其实这是个AI视频，他澄清称近期都没去大陆现在的 AI 做的视频很难分辨了

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无人机咻咻咻

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上个周末终于有时间把玩了一下近期大🔥的AutoGPT, 给我带来了非常大的震撼 AI 从助理(Assistant)→代理(Agent)，将 AI和人的边界向前推进了一大步下面我用几个例子详细解释 - 为什么AutoGPT在【加速】替代人类职位 - 未来需要什么样的组织 - 未来需要什么样的人才 1/19

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Star@Day1Global Podcast

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大型制药公司的游戏规则，可能要被改写了。一家叫Isomorphic Labs的公司，发布了一个叫IsoDDE的AI系统。它能在电脑上设计药物。速度快到什么程度？在困难靶点上的表现，是AlphaFold 3的两倍。抗体设计能力，比Boltz-2强20倍。甚至在结合力预测上，击败了物理学黄金标准。传统模式是什么？十年时间，烧掉几十亿美元，换来一种新药。现在AI可能把这个周期，从几年缩短到几个月，甚至几周。这听起来像是科幻。但蛋白质结构预测，过去也曾被认为是天方夜谭。问题来了。如果AI真能帮助治愈所有疾病，那当然是人类的福音。但这项技术掌握在谁手里？是谷歌这样的科技巨头。当设计药物的成本和门槛降到极低，会不会打开潘多拉的盒子？是会诞生一个更健康的世界，还是会催生一个更强大的技术垄断？

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墓碑科技

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如何将AI对话变成你的个人知识库：你有没有这样的经历？和ChatGPT聊了一段超有价值的对话——灵感、观点、甚至写好的报告——但几天后就再也找不到了？我也一样。所以我找到了一个方法，把这些AI对话变成我自己的“第二大脑”。这个视频，我会教你怎么做到这件事。

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Bear Liu

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虽然美股崩了，但英伟达的业绩，尤其是对未来的展望，真的很强。强在哪呢？第一，这么大的体量，居然收入增速重新开始上升，第二，未来5个季度已经锁定最少3500亿美元的收入，而且大概率会更高。第三，2030年，全球对AI基础设施的投入会是今年的5倍以上。除此之外，老黄和CFO还针对近期有争议的主要话题一一做了解释，干货满满。包括1. AI有泡沫吗？2. 为什么投OpenAI和Anthropic，3. ASIC芯片是威胁吗？4. 芯片应该用几年折旧。感兴趣的朋友们，欢迎看视频。

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Ben X

22,769 次观看 • 9 个月前

黄仁勋摊牌了。他说，没有AI，英伟达已经造不出新芯片。为什么？因为芯片设计的可能性太多，像个无穷的迷宫。让人去探索，成本高得吓人，根本不现实。现在他们怎么做？晚上工程师下班，AI大军开始上班。在虚拟世界里，AI不眠不休地测试海量的设计方案。找出最优解。结果就是，芯片性能更高，能耗更低。这套玩法还用在软件上。写代码，优化，甚至抓Bug，现在都交给AI。 AI不仅能发现代码里的问题。还能直接找到最该为这个Bug负责的工程师，然后派单给他。黄仁勋的目标是把英伟达变成一个巨型AI。技术上这确实是巨大飞跃。但一个问题浮现了。当设计、优化、甚至纠错都由AI主导时，人类工程师的角色是什么？他们是在指挥AI，还是在给AI的决策打补丁？如果一家公司的核心竞争力，变成了训练和使用AI的能力，那么人的创造力、直觉和经验，在价值排序里还剩多少？长期看，这会不会掏空一个国家最宝贵的智力资产，也就是顶尖工程师的实战能力。依赖AI的捷径，会不会最终通向另一条被技术锁死的窄路？

黄仁勋摊牌了。他说，没有AI，英伟达已经造不出新芯片。为什么？因为芯片设计的可能性太多，像个无穷的迷宫。让人去探索，成本高得吓人，根本不现实。现在他们怎么做？晚上工程师下班，AI大军开始上班。在虚拟世界里，AI不眠不休地测试海量的设计方案。找出最优解。结果就是，芯片性能更高，能耗更低。这套玩法还用在软件上。写代码，优化，甚至抓Bug，现在都交给AI。 AI不仅能发现代码里的问题。还能直接找到最该为这个Bug负责的工程师，然后派单给他。黄仁勋的目标是把英伟达变成一个巨型AI。技术上这确实是巨大飞跃。但一个问题浮现了。当设计、优化、甚至纠错都由AI主导时，人类工程师的角色是什么？他们是在指挥AI，还是在给AI的决策打补丁？如果一家公司的核心竞争力，变成了训练和使用AI的能力，那么人的创造力、直觉和经验，在价值排序里还剩多少？长期看，这会不会掏空一个国家最宝贵的智力资产，也就是顶尖工程师的实战能力。依赖AI的捷径，会不会最终通向另一条被技术锁死的窄路？

墓碑科技

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AI的终极瓶颈是什么？不是芯片，是电。谷歌给出的答案，是把数据中心建到太空里。一个名为“捕日者”的项目，听起来像科幻片。为什么？太空里的太阳能，强度是地球的8倍。一旦能源不再是束缚，AI算力的成本将被彻底颠覆。这听起来很宏大，但背后是现实的焦虑。在地球上，数据中心已经成了耗电巨兽，冲击着各地的电网和民生用电。把高耗能的产业转移到太空，是解决地球能源危机的方案，还是资本摆脱监管和资源限制的新玩法？这是一个值得深思的问题。他们计划在2027年就把一些TPU送上太空。这究竟是科技的又一次“登月”壮举，还是一个把问题扫到天上去的昂贵游戏？当科技精英们仰望星空时，谁来解决地面上的电费账单？

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