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Ana Sayfaya Dön

K3这记开源重锤太狠——2.8万亿参数、100万上下文、前端编程Arena登顶，单任务才0.94刀，是Opus 4.8的一半，直接把美国“闭源=高溢价API”的护城河砸出大洞，企业一算账就懒得为那点边际能力交几倍智商税了。华尔街立马慌的是估值链：OpenAI/Anthropic的万亿故事靠“只有我能做”撑着，现在开源追到95%能力+本地部署零边际成本，AI基建ROI要重算，英伟达到港股模型股全被拖下水。说到底大模型是重资产、技术领先只是阶段性的，切换成本又极低，K3一出来就变“开源普惠+价格战”，闭源暴利时代算是被掀桌了

WangNextDoor

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Anya Rossi• Live Now

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我操！Kimi.ai 月之暗面这波是真的疯了！ 2.8T 参数的 K3 直接全权重开源就算了，连推理内核、MoE 通信库、Agent 训练环境整套底层技术栈全给你端出来，硬生生把开源模型的天花板，直接抬到了闭源旗舰的家门口。不是放个权重就炒开源概念的挤牙膏操作，是从模型到底层能跑起来生态的所有东西全白给，1M 长上下文、MoE 架构性能够打闭源，之前天天喊开源追不上闭源的直接被打半残，开发者再也不用对着闭源 API 的限流、涨价受窝囊气。搞大模型的不用从零搭底层通信框架，做 Agent 的不用卡闭源接口的脖子，小团队也能基于全栈直接做二次开发，从今天起，全球开源 AI 的游戏规则，真的改了。今天之后，开源和闭源的代差，从两年砍到了半年。 Kimi K3 今天正式全开源，不是挤牙膏的版本更新。 2.8T 总参数 MoE, 激活 104B, 原生 100 万上下文。靠 KDA 新注意力和 AttnRes 架构创新，单位算力智能密度直接提 2.5 倍，长上下文解码速度翻 6 倍。最狠的是，这根本不是只放个权重的假开源。 FlashKDA 高性能内核，MoE 通信库，连用来做 Agent 强化学习的快照式训练环境 AgentENV, 全给你开源了。从推理到训练的整个底层栈，直接搬空。之前所有开源模型，本质都是在追闭源一年多前的尾巴。这是第一个真正摸到闭源顶尖门槛的开放模型。长编码、Agent、终端操作这些硬核任务，已经能和第一梯队闭源掰手腕。你永远可以相信开放的力量！！用K3搓了一个他自己开源的介绍视频，特此致敬🫡

我操！Kimi.ai 月之暗面这波是真的疯了！ 2.8T 参数的 K3 直接全权重开源就算了，连推理内核、MoE 通信库、Agent 训练环境整套底层技术栈全给你端出来，硬生生把开源模型的天花板，直接抬到了闭源旗舰的家门口。不是放个权重就炒开源概念的挤牙膏操作，是从模型到底层能跑起来生态的所有东西全白给，1M 长上下文、MoE 架构性能够打闭源，之前天天喊开源追不上闭源的直接被打半残，开发者再也不用对着闭源 API 的限流、涨价受窝囊气。搞大模型的不用从零搭底层通信框架，做 Agent 的不用卡闭源接口的脖子，小团队也能基于全栈直接做二次开发，从今天起，全球开源 AI 的游戏规则，真的改了。今天之后，开源和闭源的代差，从两年砍到了半年。 Kimi K3 今天正式全开源，不是挤牙膏的版本更新。 2.8T 总参数 MoE, 激活 104B, 原生 100 万上下文。靠 KDA 新注意力和 AttnRes 架构创新，单位算力智能密度直接提 2.5 倍，长上下文解码速度翻 6 倍。最狠的是，这根本不是只放个权重的假开源。 FlashKDA 高性能内核，MoE 通信库，连用来做 Agent 强化学习的快照式训练环境 AgentENV, 全给你开源了。从推理到训练的整个底层栈，直接搬空。之前所有开源模型，本质都是在追闭源一年多前的尾巴。这是第一个真正摸到闭源顶尖门槛的开放模型。长编码、Agent、终端操作这些硬核任务，已经能和第一梯队闭源掰手腕。你永远可以相信开放的力量！！用K3搓了一个他自己开源的介绍视频，特此致敬🫡

AYi

265,061 görüntüleme • 1 ay önce

开源模型大爆发，背后全是账单。是被逼到死角的财务成本。最近海外有个创业者爆了个猛料。据他称，强如 Uber，单月给 Anthropic 支付的 API 账单，居然高达 5 亿美元。而他自己那个刚跑通产品市场契合（PMF）的创业项目，账单也迅速突破了 100 万美元。这谁顶得住？闭源模型就像是出租车，路走得越远，表跳得越惊心。一旦业务规模化，调用费就是一个无底洞。怎么办？买单的人疼了，自然就会想办法。他决定自己租 GPU，把业务全部迁移到开源模型上。结果呢？成本直接降到了原来的百分之一。整整便宜了 100 倍。省下来的钱，直接变成了降维打击的武器。以前因为成本太高、根本不敢上的“免费版”和“无限次运行”功能，现在直接对用户放开。所以，别把“开源”仅仅看作是程序员的乌托邦。在真实的商业战场上，开源是一场被昂贵账单倒逼出来的基础设施大迁移。说到底，能活下去，能省钱，才是最根本的道理。

开源模型大爆发，背后全是账单。是被逼到死角的财务成本。最近海外有个创业者爆了个猛料。据他称，强如 Uber，单月给 Anthropic 支付的 API 账单，居然高达 5 亿美元。而他自己那个刚跑通产品市场契合（PMF）的创业项目，账单也迅速突破了 100 万美元。这谁顶得住？闭源模型就像是出租车，路走得越远，表跳得越惊心。一旦业务规模化，调用费就是一个无底洞。怎么办？买单的人疼了，自然就会想办法。他决定自己租 GPU，把业务全部迁移到开源模型上。结果呢？成本直接降到了原来的百分之一。整整便宜了 100 倍。省下来的钱，直接变成了降维打击的武器。以前因为成本太高、根本不敢上的“免费版”和“无限次运行”功能，现在直接对用户放开。所以，别把“开源”仅仅看作是程序员的乌托邦。在真实的商业战场上，开源是一场被昂贵账单倒逼出来的基础设施大迁移。说到底，能活下去，能省钱，才是最根本的道理。

墓碑科技

12,731 görüntüleme • 2 ay önce

AI的真正瓶颈根本不是能源。前谷歌CEO施密特把底牌翻了出来：是现金。他给出了一个具体的数字。搞1吉瓦的算力配套，成本大约500亿美元。扩大到10吉瓦，起步就是5000亿美元。全球能往单一行业直接砸上万亿美元资本的玩家，屈指可数。施密特点了三个区域的名。欧洲完全做不到，他们看着这种规模的资金投入只能眼红。中共国绝对有实力做到。但他现在还不清楚中共国有没有在砸这笔巨款，准备去摸清底细。美国能继续留在牌桌上，全靠资本市场。庞大的底层金融网络，允许美国企业通过融资借到这种天文数字。大模型战局的最后一张门票，拼的根本就是金融消耗战。算力的尽头，考验的是谁拥有能吞吐万亿级资金的资本分配能力。

AI的真正瓶颈根本不是能源。前谷歌CEO施密特把底牌翻了出来：是现金。他给出了一个具体的数字。搞1吉瓦的算力配套，成本大约500亿美元。扩大到10吉瓦，起步就是5000亿美元。全球能往单一行业直接砸上万亿美元资本的玩家，屈指可数。施密特点了三个区域的名。欧洲完全做不到，他们看着这种规模的资金投入只能眼红。中共国绝对有实力做到。但他现在还不清楚中共国有没有在砸这笔巨款，准备去摸清底细。美国能继续留在牌桌上，全靠资本市场。庞大的底层金融网络，允许美国企业通过融资借到这种天文数字。大模型战局的最后一张门票，拼的根本就是金融消耗战。算力的尽头，考验的是谁拥有能吞吐万亿级资金的资本分配能力。

墓碑科技

22,193 görüntüleme • 3 ay önce

【“五层蛋糕论”讲清中美AI竞争格局】黄仁勋在访谈中提出了一个全新的分析框架，将AI产业比作一个五层的蛋糕。看懂了这五层，就看清了中美科技博弈的真实现状： 1.能源。市场对算力的需求每年增长100万倍，这中间的鸿沟要靠能源来填，而中国的能源产能是美国2倍。 2.芯片。这层美国领先没的说，但中国的制造能力不可小觑，低成本+减免算下来，美国的制造成本是中国的4-8倍。 3.基建。美国建个数据中心要磨叽三年，中国一个周末能建成一座医院，这个速度老黄是服气的。 4.模型。美国模型领先中国半年左右，但重点在于中国开源做得好，不开源就谈不上全行业大范围应用。 5.应用。黄仁勋认为，要是问中国人“AI利大于弊还是弊大于利”，80%中国人会回答利大于弊，而美国恰好相反，说到底谁应用得最快最广泛谁就能赢下这场工业革命。

【“五层蛋糕论”讲清中美AI竞争格局】黄仁勋在访谈中提出了一个全新的分析框架，将AI产业比作一个五层的蛋糕。看懂了这五层，就看清了中美科技博弈的真实现状： 1.能源。市场对算力的需求每年增长100万倍，这中间的鸿沟要靠能源来填，而中国的能源产能是美国2倍。 2.芯片。这层美国领先没的说，但中国的制造能力不可小觑，低成本+减免算下来，美国的制造成本是中国的4-8倍。 3.基建。美国建个数据中心要磨叽三年，中国一个周末能建成一座医院，这个速度老黄是服气的。 4.模型。美国模型领先中国半年左右，但重点在于中国开源做得好，不开源就谈不上全行业大范围应用。 5.应用。黄仁勋认为，要是问中国人“AI利大于弊还是弊大于利”，80%中国人会回答利大于弊，而美国恰好相反，说到底谁应用得最快最广泛谁就能赢下这场工业革命。

傅盛

110,750 görüntüleme • 8 ay önce

Dario没有理由因为Kimi蒸馏Claude而生气。Anthropic自己刚刚才同意为盗版书籍训练模型一事，向相关作者支付总计15亿美元赔偿。平均下来，每一本被侵权的书大约赔偿3000美元。更有意思的是，Dario自己也承认，在百度工作的一年让他意识到，数据隐私并没有那么重要。当时他主要从事语音识别研究，而很多训练数据都是未经授权直接拿的。这段经历进一步强化了他对Scaling Law的信念。因此，自己干Anthropic之后，他们同样尽可能收集各种数据用于训练模型。我认为，他真正气的并不是知识产权，而是这从根本上破坏了前沿AI实验室的商业模式。历史上，每一代最先进大模型的训练成本通常都会比上一代增长约4到10倍，甚至更多。例如，GPT-2的训练计算成本约为10万美元，而GPT-3已经达到约1000万美元，GPT-4的计算成本则约为1亿美元。这些数字还仅仅是算力成本，并没有包括研究人员薪酬、数据获取以及其他研发支出。因此，即使没有开源模型竞争，仅靠API收费模式，要获得正向投资回报也变得越来越困难，因为模型性能提升正在放缓，而训练成本却持续飙升。如今，开源模型通过蒸馏技术，大约只需要6个月就能追赶到最先进闭源模型的水平。这意味着OpenAI、Anthropic等前沿实验室，实际上只有约半年的时间，依靠最新模型尽可能创造收入。半年之后，就会出现性能达到其90%，但成本只有10%的开源替代方案。越来越多的美国企业也已经意识到，最顶尖模型带来的那一点性能优势，并不足以支撑其高昂的价格，因此开始转向成本更低的中国开源模型。就连Sam Altman的铁哥们儿Brian Chesky，公开说在Airbnb的部分AI开发中也采用了阿里的千问，而不是ChatGPT。

Dario没有理由因为Kimi蒸馏Claude而生气。Anthropic自己刚刚才同意为盗版书籍训练模型一事，向相关作者支付总计15亿美元赔偿。平均下来，每一本被侵权的书大约赔偿3000美元。更有意思的是，Dario自己也承认，在百度工作的一年让他意识到，数据隐私并没有那么重要。当时他主要从事语音识别研究，而很多训练数据都是未经授权直接拿的。这段经历进一步强化了他对Scaling Law的信念。因此，自己干Anthropic之后，他们同样尽可能收集各种数据用于训练模型。我认为，他真正气的并不是知识产权，而是这从根本上破坏了前沿AI实验室的商业模式。历史上，每一代最先进大模型的训练成本通常都会比上一代增长约4到10倍，甚至更多。例如，GPT-2的训练计算成本约为10万美元，而GPT-3已经达到约1000万美元，GPT-4的计算成本则约为1亿美元。这些数字还仅仅是算力成本，并没有包括研究人员薪酬、数据获取以及其他研发支出。因此，即使没有开源模型竞争，仅靠API收费模式，要获得正向投资回报也变得越来越困难，因为模型性能提升正在放缓，而训练成本却持续飙升。如今，开源模型通过蒸馏技术，大约只需要6个月就能追赶到最先进闭源模型的水平。这意味着OpenAI、Anthropic等前沿实验室，实际上只有约半年的时间，依靠最新模型尽可能创造收入。半年之后，就会出现性能达到其90%，但成本只有10%的开源替代方案。越来越多的美国企业也已经意识到，最顶尖模型带来的那一点性能优势，并不足以支撑其高昂的价格，因此开始转向成本更低的中国开源模型。就连Sam Altman的铁哥们儿Brian Chesky，公开说在Airbnb的部分AI开发中也采用了阿里的千问，而不是ChatGPT。

GeLun Ding

63,272 görüntüleme • 1 ay önce

Anthropic CEO 刚抛出个暴论。 AI 领域的开源，全都是伪命题。别拿以前的开源常识来套。传统软件开源，源代码一览无余。 AI 开源？那只能叫开放权重。那个黑盒里面到底长什么样，你根本看不见。拿最近大火的模型来说。开不开源根本不重要。唯一重要的指标只有性能好坏。不管打着什么旗号，最后都得老老实实上云。大模型跑推理，门槛极高。算力烧的都是真金白银。天下根本没有免费的 AI。极具戏剧性的是。这位 CEO 的话音刚落，自家后院就起火了。 Anthropic “意外”泄露了 Claude 的完整代码。底裤直接被扒个精光。这出乌龙，直接把硅谷巨头的底牌翻在了桌面上。大厂从来不怕你抄代码。代码这东西本来就不值钱。把所有人逼上云端交算力税，顺便扒光你的数据，硅谷只剩这一种玩法。

Anthropic CEO 刚抛出个暴论。 AI 领域的开源，全都是伪命题。别拿以前的开源常识来套。传统软件开源，源代码一览无余。 AI 开源？那只能叫开放权重。那个黑盒里面到底长什么样，你根本看不见。拿最近大火的模型来说。开不开源根本不重要。唯一重要的指标只有性能好坏。不管打着什么旗号，最后都得老老实实上云。大模型跑推理，门槛极高。算力烧的都是真金白银。天下根本没有免费的 AI。极具戏剧性的是。这位 CEO 的话音刚落，自家后院就起火了。 Anthropic “意外”泄露了 Claude 的完整代码。底裤直接被扒个精光。这出乌龙，直接把硅谷巨头的底牌翻在了桌面上。大厂从来不怕你抄代码。代码这东西本来就不值钱。把所有人逼上云端交算力税，顺便扒光你的数据，硅谷只剩这一种玩法。

墓碑科技

73,323 görüntüleme • 4 ay önce

黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

梭哈.AI

51,188 görüntüleme • 1 ay önce

马斯克，要用100万颗GPU造智能？去年他刚连上20万颗GPU，已经是全球第一。今年目标：100万颗，成本高达400亿到600亿美元。这是全世界第一次，有人用这种方式堆出AI的极限。他不是在建AI模型，而是在造一台超级AI工厂。用最硬核的方式，把智能硬拼出来。这不仅是资本的竞赛，更是算力的军备竞赛。每一块GPU，都是通向通用AI的一块砖。当别人还在调参数、调算法，马斯克已经直接开造，砸出来一个AI地基。这不是模型迭代，而是智能的工业化。全球AI竞赛，可能从此进入下一个阶段。

马斯克，要用100万颗GPU造智能？去年他刚连上20万颗GPU，已经是全球第一。今年目标：100万颗，成本高达400亿到600亿美元。这是全世界第一次，有人用这种方式堆出AI的极限。他不是在建AI模型，而是在造一台超级AI工厂。用最硬核的方式，把智能硬拼出来。这不仅是资本的竞赛，更是算力的军备竞赛。每一块GPU，都是通向通用AI的一块砖。当别人还在调参数、调算法，马斯克已经直接开造，砸出来一个AI地基。这不是模型迭代，而是智能的工业化。全球AI竞赛，可能从此进入下一个阶段。

墓碑科技

112,561 görüntüleme • 9 ay önce

黄仁勋：开源模型可以蒸馏闭源模型，因为学习别人就是AI的本质！黄仁勋在 Axios 最新专访：当记者问他“开源模型到底该不该被允许蒸馏闭源模型”时，老黄没有避重就轻，直接给蒸馏技术贴上了合法性标签。人类每天都在互相提问和学习，AI 凭什么不能从其他模型里提取知识？未来的互联网 99% 的内容都是 AI 生成的，模型蒸馏模型不仅合规，更是唯一的演进路径。知识蒸馏让小模型变聪明，而更聪明的 AI 才是更安全的 AI。从联合 Meta、微软向国会发信，到接受采访力挺蒸馏，英伟达的逻辑始终保持着高度的商业一致性：把基础模型层通过开源和蒸馏彻底商品化，打掉闭源 API 的高额溢价，让所有人都能用几分钱成本运行专有模型。

黄仁勋：开源模型可以蒸馏闭源模型，因为学习别人就是AI的本质！黄仁勋在 Axios 最新专访：当记者问他“开源模型到底该不该被允许蒸馏闭源模型”时，老黄没有避重就轻，直接给蒸馏技术贴上了合法性标签。人类每天都在互相提问和学习，AI 凭什么不能从其他模型里提取知识？未来的互联网 99% 的内容都是 AI 生成的，模型蒸馏模型不仅合规，更是唯一的演进路径。知识蒸馏让小模型变聪明，而更聪明的 AI 才是更安全的 AI。从联合 Meta、微软向国会发信，到接受采访力挺蒸馏，英伟达的逻辑始终保持着高度的商业一致性：把基础模型层通过开源和蒸馏彻底商品化，打掉闭源 API 的高额溢价，让所有人都能用几分钱成本运行专有模型。

比特币橙子Trader

76,415 görüntüleme • 1 ay önce

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

小互

85,716 görüntüleme • 1 yıl önce

为什么美国越来越担心中国开源大模型？因为现在AI行业最大的风险，已经不是技术，而是金融。OpenAI、Anthropic等公司，向市场描绘了一个价值超过1.5万亿美元的AI基建蓝图，大量芯片厂商、数据中心和投资机构也因此提前投入资金。但些融资能否成立，取决于市场是否相信这些AI公司有能力兑现承诺。一旦中国开源模型抢走大量市场，美国AI公司的增长、估值和融资能力受到怀疑，那1.5万亿美元的采购承诺也会变得不再可信，整条产业链上的资产都会被重新定价。资本预期一旦落空，将会演变成一场覆盖整个科技行业的资产暴跌？

为什么美国越来越担心中国开源大模型？因为现在AI行业最大的风险，已经不是技术，而是金融。OpenAI、Anthropic等公司，向市场描绘了一个价值超过1.5万亿美元的AI基建蓝图，大量芯片厂商、数据中心和投资机构也因此提前投入资金。但些融资能否成立，取决于市场是否相信这些AI公司有能力兑现承诺。一旦中国开源模型抢走大量市场，美国AI公司的增长、估值和融资能力受到怀疑，那1.5万亿美元的采购承诺也会变得不再可信，整条产业链上的资产都会被重新定价。资本预期一旦落空，将会演变成一场覆盖整个科技行业的资产暴跌？

超级财经 SuperFinance

23,811 görüntüleme • 1 ay önce

为什么黄仁勋突然开通X了？黄仁勋刚刚在X上发了自己的第一条帖子，谈的是开源模型的重要性。不到24小时，他的账号就已经获得了75万粉丝关注和4500万次浏览。我觉得这是英伟达的一次危机公关。 Kimi K3上周三发布后，立刻成为X上讨论度最高的话题。很多人都认为，它对美国公司构成了巨大数据安全威胁，而这种说法也被延伸到了所有中国开源模型。OpenAI的首席战略官甚至发文呼吁美国政府出台一些“软性法规”，限制美国企业使用中国模型。仅仅一天后，美国政府也重新开始讨论是否应该限制中国开源AI模型。黄仁勋最担心的是，“中国开源模型会威胁美国公司”这种说法会变成主流叙事、AI要真正大规模普及，就必须依赖便宜、高效、开源的模型。如果这种观点无法成为主流，AI的使用量就可能大幅下降；而AI使用量一旦大幅下降，对英伟达芯片的需求也会跟着大幅下降。黄仁勋意识到，他必须亲自站出来，把舆论风向扭转回来。而他的这条X帖子效果确实非常好。几乎所有AI公司CEO都公开表示赞同黄仁勋的观点，甚至连那些做闭源模型的公司也站出来支持。可能他家都怕买不到算力。唯一没有表态支持的，就是 Dario Amodei。估计他到现在还在耿耿于怀。

为什么黄仁勋突然开通X了？黄仁勋刚刚在X上发了自己的第一条帖子，谈的是开源模型的重要性。不到24小时，他的账号就已经获得了75万粉丝关注和4500万次浏览。我觉得这是英伟达的一次危机公关。 Kimi K3上周三发布后，立刻成为X上讨论度最高的话题。很多人都认为，它对美国公司构成了巨大数据安全威胁，而这种说法也被延伸到了所有中国开源模型。OpenAI的首席战略官甚至发文呼吁美国政府出台一些“软性法规”，限制美国企业使用中国模型。仅仅一天后，美国政府也重新开始讨论是否应该限制中国开源AI模型。黄仁勋最担心的是，“中国开源模型会威胁美国公司”这种说法会变成主流叙事、AI要真正大规模普及，就必须依赖便宜、高效、开源的模型。如果这种观点无法成为主流，AI的使用量就可能大幅下降；而AI使用量一旦大幅下降，对英伟达芯片的需求也会跟着大幅下降。黄仁勋意识到，他必须亲自站出来，把舆论风向扭转回来。而他的这条X帖子效果确实非常好。几乎所有AI公司CEO都公开表示赞同黄仁勋的观点，甚至连那些做闭源模型的公司也站出来支持。可能他家都怕买不到算力。唯一没有表态支持的，就是 Dario Amodei。估计他到现在还在耿耿于怀。

GeLun Ding

29,606 görüntüleme • 1 ay önce

著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

梭哈.AI

90,037 görüntüleme • 1 ay önce

Cursor 宣布推出一款参数量超过 1.5 万亿的全新大模型。 Cursor 首席执行官确认，该模型基于超过 10 万张 GPU 的计算集群进行预训练，其性能与参数体量已全面对齐 Anthropic 旗下的 Opus 核心系列以及 OpenAI 的 GPT 旗舰系列。泄露的供应链数据显示，当前被市场神话的闭源前沿模型，包括 GPT-5 至 GPT-5.5 以及 Claude Opus 4.5 至 4.8，其实际参数规模均在 2 万亿（2T）以下。这意味着，这一代闭源旗舰的性能上限，在技术层面上完全可以被同等规模的开源或混合专家（MoE）架构，如 DeepSeek-V4-Pro 所平替。大厂此前构建的长周期技术壁垒与高额 API 溢价，正在被高并发的开源算力密集清洗。

Cursor 宣布推出一款参数量超过 1.5 万亿的全新大模型。 Cursor 首席执行官确认，该模型基于超过 10 万张 GPU 的计算集群进行预训练，其性能与参数体量已全面对齐 Anthropic 旗下的 Opus 核心系列以及 OpenAI 的 GPT 旗舰系列。泄露的供应链数据显示，当前被市场神话的闭源前沿模型，包括 GPT-5 至 GPT-5.5 以及 Claude Opus 4.5 至 4.8，其实际参数规模均在 2 万亿（2T）以下。这意味着，这一代闭源旗舰的性能上限，在技术层面上完全可以被同等规模的开源或混合专家（MoE）架构，如 DeepSeek-V4-Pro 所平替。大厂此前构建的长周期技术壁垒与高额 API 溢价，正在被高并发的开源算力密集清洗。

比特币橙子Trader

17,110 görüntüleme • 2 ay önce

前天DeepSeek V4 Pro刚对硅谷贴脸开大，Grok 4.6就在同一天杀出来了，直接点燃了硅谷的AI价格战。顶级模型性能，价格接近Fable 5十分之一。很多人一看降价就喊AI泡沫破了。我觉得恰恰相反，这是AI真正普及的前夜。就像电一样，贵的时候只是少数人的奢侈品，价格打下来，才会变成基础设施，带来生产力大爆发。AI也是这样，智能的需求是无限的，只是过去太贵，大家用不起。所以说这真的是大好的时代，不管是国产的还是美国的模型，只要便宜好用，就应该把它变成咱们自己生产力。

前天DeepSeek V4 Pro刚对硅谷贴脸开大，Grok 4.6就在同一天杀出来了，直接点燃了硅谷的AI价格战。顶级模型性能，价格接近Fable 5十分之一。很多人一看降价就喊AI泡沫破了。我觉得恰恰相反，这是AI真正普及的前夜。就像电一样，贵的时候只是少数人的奢侈品，价格打下来，才会变成基础设施，带来生产力大爆发。AI也是这样，智能的需求是无限的，只是过去太贵，大家用不起。所以说这真的是大好的时代，不管是国产的还是美国的模型，只要便宜好用，就应该把它变成咱们自己生产力。

傅盛

10,960 görüntüleme • 14 gün önce

Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。但 Dario 的判断刚好相反：在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。而是 intelligence 本身。他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。

Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。但 Dario 的判断刚好相反：在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。而是 intelligence 本身。他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。

Vincent

73,191 görüntüleme • 2 ay önce

小卷毛 Dario 这次是真被开源模型搞应激了😂 他认为 AI 圈所谓的“开源”，多数只是开放权重。权重给你，不代表免费，更不代表谁都能低成本跑起来。真正决定竞争力的，还是模型能力、推理速度和部署成本。主持人问：“但如果它免费，而且运行成本很低呢？” 他马上反驳：“它不免费，推理本身就要花钱，还得有人把它跑得足够快。” 看完我的感觉是：他说中了一半，但另一半没讲。开放权重确实不等于免费，但它带来的私有部署、可控性、可审计性和生态创新，难道都不算价值？当模型逐渐变成基础设施，能力、成本和控制权，你会把哪个排第一？

小卷毛 Dario 这次是真被开源模型搞应激了😂 他认为 AI 圈所谓的“开源”，多数只是开放权重。权重给你，不代表免费，更不代表谁都能低成本跑起来。真正决定竞争力的，还是模型能力、推理速度和部署成本。主持人问：“但如果它免费，而且运行成本很低呢？” 他马上反驳：“它不免费，推理本身就要花钱，还得有人把它跑得足够快。” 看完我的感觉是：他说中了一半，但另一半没讲。开放权重确实不等于免费，但它带来的私有部署、可控性、可审计性和生态创新，难道都不算价值？当模型逐渐变成基础设施，能力、成本和控制权，你会把哪个排第一？

Vincent

29,034 görüntüleme • 2 ay önce

为了省钱去搞开源大模型？黄仁勋说，你们想错了。坦白讲，闭源模型其实更便宜。但其实只要算一笔账就明白了。开源模型本身是免费的。但你拿到手之后呢？你得找人去微调，去建安全护栏，去做评估测试。还得自己搭服务器去托管。干这些活，需要大量顶级的专业人才。养这帮专家的成本，高得吓人。反而用闭源模型，不用自己建，不用自己练，直接掏钱买服务更划算。那既然更贵，为什么还要开源？黄仁勋给出了答案：为了控制权。当你的企业需要针对极其专业的场景做适配时。你必须能把模型拆开、完全按照自己的意图来改造。这种时候，只能用开源。图便宜，用闭源。要方向盘，选开源。这两者，压根就不在一个赛道上。

为了省钱去搞开源大模型？黄仁勋说，你们想错了。坦白讲，闭源模型其实更便宜。但其实只要算一笔账就明白了。开源模型本身是免费的。但你拿到手之后呢？你得找人去微调，去建安全护栏，去做评估测试。还得自己搭服务器去托管。干这些活，需要大量顶级的专业人才。养这帮专家的成本，高得吓人。反而用闭源模型，不用自己建，不用自己练，直接掏钱买服务更划算。那既然更贵，为什么还要开源？黄仁勋给出了答案：为了控制权。当你的企业需要针对极其专业的场景做适配时。你必须能把模型拆开、完全按照自己的意图来改造。这种时候，只能用开源。图便宜，用闭源。要方向盘，选开源。这两者，压根就不在一个赛道上。

墓碑科技

22,272 görüntüleme • 1 ay önce

「五万亿市值」英伟达掌门人黄仁勋谈比特币：它把过剩能源永久储存了起来🤠🤠 在去年 9 月底的一场公开活动中，英伟达 CEO 黄仁勋聊到其对比特币的看法。他的解释非常地「工程师式」：比特币的本质，就是把世界上那些难以就地利用的过剩能源，转换成一种可以永久保存、随时调取的数字资产。黄仁勋进一步类比到 AI：当某个地区能源丰富、价格低廉，我们会在那儿建数据中心，把这些能源转换成算力，压缩进 AI 模型。模型一旦训练完成，全世界任何地方都能轻松调用其中的价值。在他眼里，比特币和 AI 都是一条通往同一方向的路径：把能源变成更易传输、更易使用的「价值形态」。

「五万亿市值」英伟达掌门人黄仁勋谈比特币：它把过剩能源永久储存了起来🤠🤠 在去年 9 月底的一场公开活动中，英伟达 CEO 黄仁勋聊到其对比特币的看法。他的解释非常地「工程师式」：比特币的本质，就是把世界上那些难以就地利用的过剩能源，转换成一种可以永久保存、随时调取的数字资产。黄仁勋进一步类比到 AI：当某个地区能源丰富、价格低廉，我们会在那儿建数据中心，把这些能源转换成算力，压缩进 AI 模型。模型一旦训练完成，全世界任何地方都能轻松调用其中的价值。在他眼里，比特币和 AI 都是一条通往同一方向的路径：把能源变成更易传输、更易使用的「价值形态」。

BlockBeats｜We're hiring!

14,360 görüntüleme • 8 ay önce