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储能可能会涨到你无法想象，尤其是AI DC储能， 它是激光模块，光通信，光芯片之后下一个10倍黑马方向。 你要知道，AI的尽头是算力，算力的尽头是电力，而电力的尽头一定是储能。 那么这里面到底还有哪些机会呢？ 一分钟带你看明白！

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0x鸣人

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光通信、存储、芯片、电力，谁能领跑未来三年？ 直接说结论： 在AI时代，光通信排第一，存储排第二，芯片排第三，电力排第四。 大家可能觉得很意外，光通信凭什么力压存储和芯片呢？ 咱们今天就来讲清楚背后的原因，看完你就能明白该关注哪些领域。 盘点各赛道增长数据与迭代节奏，三大维度深度解析，详解光通信凭何成为未来三年的赛道领头羊。
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0x鸣人

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英伟达黄仁勋： 怎么把上百万块芯片连在一起？ 靠电线是不行的。 近距离通信，用传统电路。 距离一拉远，唯一的解法就是硅光子技术。 这是一场极其精密的微观接力。 在这头，给最先进的磷化铟激光二极管通上电。 电变成了光。 光顺着光器件一路狂奔，想跑多远跑多远。 到了目的地，探测器接住光子，把光重新转回电，再去驱动那一头的芯片。 两块芯片，或者几百万块芯片，就这么连上了。 要建今天这种规模的巨型计算机，光互连是真正的地基。
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墓碑科技

21,585 views • 12 days ago

一条视频为你揭秘光模块，2分钟搞点其中的奥秘， 你以为光模块最难造的是激光器？ 激光器中国还能追赶，但光模块里还有一颗更狠的芯片，DSP数字信号处理器。 这颗芯片被美国100%垄断，连一颗国产的都买不到。
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0x鸣人

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白宫加密政策主管David Sacks： 四年内AI 大模型能力将增长一百万倍 ！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”
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夜谈

25,895 views • 1 year ago

这个创意一看到就特别喜欢，复刻了一下自己喜欢的好几部电影的片场。也算是过了一把「瘾」 只是有两个镜头头发没有保持一致性，生成视频的时候有那么一点小瑕疵。但是……我不想抽卡了！ 在模型具备通用能力的时代，人类来到了一个可以尽情发挥想象力和审美的阶段……
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这个创意一看到就特别喜欢，复刻了一下自己喜欢的好几部电影的片场。也算是过了一把「瘾」 只是有两个镜头头发没有保持一致性，生成视频的时候有那么一点小瑕疵。但是……我不想抽卡了！ 在模型具备通用能力的时代，人类来到了一个可以尽情发挥想象力和审美的阶段……

虎小象

186,296 views • 6 months ago

未来一切都是算力，最后一切都是电力！ 马斯克说了未来的货币就是电力，你有多少度电就是有多少钱！ 西部大开发和东北振兴都会自然实现了！西藏青海的盐湖里的锂会变成储能的锂电池，西部的低温水电，东北内蒙新疆的低温加煤炭最终转化为指挥东京、首尔、纽约的算力！ 我要是云贵川藏青的省委书记，现在就砸锅卖铁大建各种电站，然后无上限的建设大储能项目，坐等算力中心自己来求你！不需要西电东输或者西气东输了，现在是西算东输，光纤在理论上是无损耗的能源输送终极模式！
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李三笑0008

90,060 views • 4 months ago

昨天凌晨，DeepSeek又崩了 第三次 但这次我看到了不一样的东西。 “风口来了？” 不是风口 是钱开始往底层流了。 “什么意思？” 你以为AI在赚钱。 其实真正赚钱的，是给AI 供电、供资源、建基础设施的人。 “这不就是科技吗？” 不是 这是能源生意，是资源生意。 是最传统、也最赚钱的生意。 ———— “那DeepSeek崩跟赚钱有什么关系？” 关系很直接 它暴露了一件事 AI 不是无根的，它要消耗真实成本。 “什么成本？” 电、芯片、机房、散热。 这些都要钱，而且是持续烧钱。 行业数据显示：过去两年，头部 AI厂商的推理调用量增长了数百到上千倍 服务器、电力、带宽，全在疯狂扩容 OpenAI CEO Sam Altman去年说过：“未来AI 公司的核心竞争力，可能不是模型，而是能源获取能力。” “那不就是算力贵？” 算力贵，但更关键的是： 在同样的性能下，谁能用更低的成本提供服务 这是算法、架构、能源的综合博弈。 英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 大会上说过：“数据中心就是词元工厂，输入电力和数据，输出智能。” ———— “那谁能做到？” 谁掌握低成本能源，谁就有优势。 谁优化得好，谁就能活下来。 看一个行业共识： 美国路线： 用最先进的芯片（英伟达H100，单价约3万美元）堆性能，追求极致算力。 中国路线： 用成本优化。部分数据中心通过绿电协议，电价可以压到 0.3-0.5元/度。 再配合模型压缩、推理加速，综合成本可以做到很低。 这不是谁更好，而是两种不同的竞争策略。 “所以这是一门电的生意？” 不只是电 是一整套系统。 电网、储能、数据中心、矿产资源，全都在里面。 ———— “矿产也有关系？” 当然。 电网要铜，电池要锂镍钴，储能和设备都靠这些。 矿产 → 电力基础设施 → 数据中心 → AI 算力 这是一条完整的产业链。 谁控制上游资源，谁就在下游有定价权。 “那这些资源在哪？” 非洲、南美、东南亚。 这就是为什么这些地方开始被重新看见。 “所以非洲是风口？” 不是风口。 是底座。 是未来电力体系的原材料仓库。 谁提前布局，谁占位置。 ———— “那中东呢？” 中东还在赚钱。 因为石油还没退出。 霍尔木兹海峡，全球三成石油要过。 一紧张，油价就涨。 “油价涨对普通人有什么影响？” 油价一涨，运输、制造、食品全涨。 生活成本上去，工资不一定跟上。 这就是最直接的民生压力。 “那 AI 会改变这个吗？” 会，但不是你想的那样。 “怎么说？” AI 一方面在消耗更多电力。 另一方面，AI 也在帮助优化电网、提升能源效率、降低工业能耗。 这是一个动态平衡的过程。 ———— “那赚钱机会在哪？” 在底层。 不在最热的应用，而在供电、供资源、建系统的人。 “为什么？” 因为底层是刚需。 刚需就有定价权。 有定价权就有利润。 我认识一个做 AI 客服的团队。 他们发现： 一个中型电商公司，AI 客服每天处理1000次对话，每次平均消耗 5000 词元。 一个月下来，词元成本在几千到上万美元。 但省下来的人力成本，是这个的10倍以上。 创始人说：“AI不是在烧钱，是在重新分配成本。” ———— “所以以后拼的是什么？” 拼谁能用更低的成本，提供更好的服务。 拼谁能在算法、架构、能源上做到极致优化。 “成本低意味着什么？” 意味着生产效率更高。 企业利润更高。 国家竞争力更强。 “那 DeepSeek 崩这件事本质是什么？” 是一次压力测试。 告诉所有人，AI不是免费的，它需要强大的基础设施支撑。 ———— “再说直白一点？” DeepSeek 崩了，不只是因为资源不够。 还有流量突增、调度架构、服务弹性等问题。 但这些问题背后，都指向同一个方向： 基础设施的重要性。 “那最后大家争的还是资源？” 以前是石油。 现在是算力。 本质是能量 + 效率。 ———— “那普通人该记住什么？” 记住一件事。 不要只盯着最火的东西 要盯着支撑它的东西。 “什么意思？” 不是谁在用 AI 最赚钱。 而是谁在给 AI 供电、供资源、供系统，同时还能优化成本、提升效率。 “再具体一点？” 未来最值钱的，不只是最聪明的AI 而是能让 AI高效、稳定、低成本运转下去的那一整套体系。 ———— 很多人盯着 AI有多厉害。 很少人去看，AI靠什么活着。 活着靠什么？ 电，资源，系统，优化。 所以真正的机会，从来不在最亮的地方。 在光背后的那一层。 你可以不懂AI。 但你要知道，谁在给它续命，谁在让它更高效。 因为所有大机会，都藏在基础设施里。 ———— 你觉得下一个“底层红利”会在哪？评论区聊聊。
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墓碑科技

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光模块之后 AI下一个要炒的方向是“PCB” 来学习下啥事PCB 国内又有哪些龙头企业呢？ 我随便看了看，都已经10倍了
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Alpha捕手

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是算力不够用，被卡住了脖子。 算力缺口到底有多大？ AMD的CEO苏姿丰，给了几个数字。 她说，未来4-5年，全球AI算力需要增长100倍。 100倍是什么概念？ 她造了个新词：Yottaflop。 1后面跟着24个零。 地球上所有沙滩的沙子数量，大概是1后面22个零。 用来驱动AI的算力，将比地球上所有的沙子还多。 这些算力要用来干什么？ 她说，为了让AI无处不在。 渗透进每个人的工作和生活。 提高所有人的生产力。 这里的关键问题是，谁来定义“生产力”？ 是华尔街的精英，还是俄亥俄的普通工人？ 是达沃斯论坛，还是美国的铁锈带？ AI的进化方向，不应该只由硅谷的几家巨头决定。 这种巨大的算力，如果集中在少数人手里，到底是赋能，还是控制？ 我们是在创造一个辅助人类的工具，还是在打造一个数字上帝？ 技术狂飙的背后，谁在制定规则？ 谁又在真正受益？ 这些问题，比Yottaflop后面有多少个零，重要得多。
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是算力不够用，被卡住了脖子。 算力缺口到底有多大？ AMD的CEO苏姿丰，给了几个数字。 她说，未来4-5年，全球AI算力需要增长100倍。 100倍是什么概念？ 她造了个新词：Yottaflop。 1后面跟着24个零。 地球上所有沙滩的沙子数量，大概是1后面22个零。 用来驱动AI的算力，将比地球上所有的沙子还多。 这些算力要用来干什么？ 她说，为了让AI无处不在。 渗透进每个人的工作和生活。 提高所有人的生产力。 这里的关键问题是，谁来定义“生产力”？ 是华尔街的精英，还是俄亥俄的普通工人？ 是达沃斯论坛，还是美国的铁锈带？ AI的进化方向，不应该只由硅谷的几家巨头决定。 这种巨大的算力，如果集中在少数人手里，到底是赋能，还是控制？ 我们是在创造一个辅助人类的工具，还是在打造一个数字上帝？ 技术狂飙的背后，谁在制定规则？ 谁又在真正受益？ 这些问题，比Yottaflop后面有多少个零，重要得多。

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