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“全世界谁把 AI 用得最好？” 当黄仁勋被问到这个问题时，很多人的第一反应是 OpenAI。或者是老牌巨头 Google。甚至可能是卖芯片赚翻了的英伟达自己。都不是。黄仁勋的答案是：Meta。他在 CNBC 的访谈里把这事说得很透。过去，Meta 用的只是跑在传统 CPU 上的老旧推荐系统。现在，扎克伯格直接把它全盘升级成了“生成式智能体 AI 系统”。这直接重装了整个商业底盘。从社交媒体的底层运转方式，到给你精准推送的广告。再到直接帮广告主生成内容，一切都发生了根本性的改变。 AI 到底能不能赚钱？黄仁勋：“他们的财报证明了这一点。” 正是因为看到了惊人的效果和巨大的未来潜力。扎克伯格今年毫不犹豫地砸下了超过 700 亿美元死磕 AI。当其他公司还在画大饼、找落地场景的时候。 Meta 已经悄悄把 AI 镶进了自己的印钞机。

墓碑科技

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Anya Rossi• Live Now

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全网都在喊AI泡沫，黄仁勋当着马斯克的面给了答案！所有人都问：AI是不是泡沫，但当你去回看 2025 年黄仁勋的一段演讲，你将得到答案。黄仁勋没回避，当场摆了三个事实👇 ① 摩尔定律到头了，全世界正从通用计算转向加速计算——六年前超算90%%靠CPU，今年不到15%% ② 光是数据处理，每年就烧掉几千亿美元，跟AI都还没关系 ③ 推荐系统、生成式、智能体AI层层叠上去…… 他的结论很反直觉：不是泡沫，是你严重低估了需求。马斯克全程在旁边点头。这波，你站哪边？

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0x鸣人

59,374 次观看 • 20 天前

英伟达刚刚和OpenAI签了1000亿美元的大单，黄仁勋依然看好马斯克。为什么？因为他可能是第一个把AI算力堆到1GW的人。是的，马斯克正在打造Colossus Two，一个可能拥有百万张H100级别芯片的AI超级集群。这不只是建机房。得懂软件、懂硬件、懂融资、懂电力、懂土地、懂系统集成。更难的是：这一切都要在一个人脑里协同运行。黄仁勋说，他是“终极GPU”。有能力，还有意志。这就是为什么他可能赢在所有人前面。

英伟达刚刚和OpenAI签了1000亿美元的大单，黄仁勋依然看好马斯克。为什么？因为他可能是第一个把AI算力堆到1GW的人。是的，马斯克正在打造Colossus Two，一个可能拥有百万张H100级别芯片的AI超级集群。这不只是建机房。得懂软件、懂硬件、懂融资、懂电力、懂土地、懂系统集成。更难的是：这一切都要在一个人脑里协同运行。黄仁勋说，他是“终极GPU”。有能力，还有意志。这就是为什么他可能赢在所有人前面。

墓碑科技

109,931 次观看 • 9 个月前

英伟达 CEO 黄仁勋，把教育系统不愿承认的秘密，捅破了。他说，过去一百年，教育就是把人训练成计算机。现在，AI 一夜之间让这项技能变得一文不值。过去我们怎么定义聪明？智商高，会解题，懂技术。黄仁勋说，这些很快就会变成廉价商品。人工智能最先能处理的，就是这些事。最好的例子是什么？软件编程。曾经被认为是聪明人才能干的活。结果呢？成了 AI 第一个要解决的行业。那未来，到底什么是聪明？黄仁勋给了一个新定义：洞察力、同理心、感知弦外之音的能力。他管这个叫“Vibe”。一种直觉。它来自数据分析、第一性原理、人生阅历和对他人的感知。是预见还未发生问题的能力。最讽刺的一点是，拥有这种“Vibe”的人，SAT 考试分数可能一塌糊涂。这就引出一个问题了。我们的教育系统，究竟是在筛选真正的人才，还是在量产精致的螺丝钉？几十年来，大学和考试系统奖励的是什么？是遵守规则和记忆力。而不是独立思考和创造力。黄仁勋无意中点破了：一个旨在培养顺从雇员的系统，在新时代已经彻底破产。你的孩子，还在为了标准答案熬夜吗？

英伟达 CEO 黄仁勋，把教育系统不愿承认的秘密，捅破了。他说，过去一百年，教育就是把人训练成计算机。现在，AI 一夜之间让这项技能变得一文不值。过去我们怎么定义聪明？智商高，会解题，懂技术。黄仁勋说，这些很快就会变成廉价商品。人工智能最先能处理的，就是这些事。最好的例子是什么？软件编程。曾经被认为是聪明人才能干的活。结果呢？成了 AI 第一个要解决的行业。那未来，到底什么是聪明？黄仁勋给了一个新定义：洞察力、同理心、感知弦外之音的能力。他管这个叫“Vibe”。一种直觉。它来自数据分析、第一性原理、人生阅历和对他人的感知。是预见还未发生问题的能力。最讽刺的一点是，拥有这种“Vibe”的人，SAT 考试分数可能一塌糊涂。这就引出一个问题了。我们的教育系统，究竟是在筛选真正的人才，还是在量产精致的螺丝钉？几十年来，大学和考试系统奖励的是什么？是遵守规则和记忆力。而不是独立思考和创造力。黄仁勋无意中点破了：一个旨在培养顺从雇员的系统，在新时代已经彻底破产。你的孩子，还在为了标准答案熬夜吗？

墓碑科技

249,756 次观看 • 4 个月前

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构：最底层：能源。AI工厂需要巨量电力第二层：芯片和计算。英伟达在这里第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里每一层都是万亿级别的市场关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

黄仁勋跟红杉聊了一场很深的对话，把AI产业的底层逻辑讲得特别清楚他提了一个概念：过去60年的计算机行业本质上就干了一件事——检索。写代码、拍照片、录音乐，存成文件，用的时候再调出来。数据中心说到底就是一个大硬盘现在不一样了。AI不是从硬盘里找旧数据，是实时生成新内容。这是完全不同的计算范式，他管这叫"AI工厂" 然后他画了一个"五层蛋糕"来解释AI产业的结构：最底层：能源。AI工厂需要巨量电力第二层：芯片和计算。英伟达在这里第三层：基础设施。土地、电力接入、建筑、融资第四层：模型。OpenAI、Anthropic 在这里最顶层：应用。创业公司和终端用户在这里每一层都是万亿级别的市场关于AI取代工作，他反驳得很干脆：AI消灭的是任务，不是职业。放射科医生没有因为AI看片子更准就失业，反而需求增长了。软件工程师也是，代码越容易写，能解决的问题越多，需要的工程师反而更多你们觉得这个"五层蛋糕"的框架，哪一层机会最大？

Vincent

36,040 次观看 • 1 个月前

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

千万别盲目在公司做“AI赋能雷锋”！一个月薪 3 万 8 的程序员，被裁了。最讽刺的是：不是因为他技术差，而是因为他太会用 AI 了。去年下半年，他开始用 Claude Code 写代码，交付效率直接拉满。老板一看：你这么会用 AI，那你能不能带带团队？于是他花了 3 个月，把团队都教会了 Claude Code。结果团队效率翻倍，公司发现：以前需要他兜底的事，现在其他人也能干了。上周，老板找他谈话： “你工资太高了，公司承受不了。” 他把 AI 能力扩散给了团队，最后却把自己干掉了。这件事最扎心的地方在于：未来最危险的程序员，可能不是不会用 AI 的人，而是只会把 AI 用在“写代码”上的人。因为写代码正在变便宜。真正值钱的是：懂业务、能拆需求、能设计流程、能把业务翻译成 AI 能执行的系统。未来最吃香的工程师，不是单纯的代码高手，而是懂业务的技术架构师。 AI 淘汰不了所有的程序员，但是肯定可以淘汰“只会写代码的工具人”。顺便问大家一个扎心的问题：你敢在公司毫无保留地教同事用 AI 吗？你觉得程序员真正的“护城河”到底是什么？ #裁员 #ClaudeCode

前端哥Liam

61,064 次观看 • 1 个月前

英伟达CEO黄仁勋说，Claude是这代人最牛的技术发明。这评价份量很重。 Anthropic这家公司，由前OpenAI的员工出走后创立。他们搞出了Claude。在黄仁勋看来，Claude的编程能力、推理能力都不可思议。英伟达内部已经全面在用。黄仁勋喊话所有软件公司，都应该去用它。这个信号很有意思。他是真心认为Claude最强？还是在AI竞赛中，为挑战者们提供弹药？毕竟，Anthropic是OpenAI和谷歌的直接对手。而英伟达的芯片，是所有AI公司都必须争夺的战略资源。一个更多元的AI市场，对芯片供应商绝对是好事。黄仁勋的这番话，究竟是在评价产品，还是在布局市场？ AI的战场上，每一个巨头的发声，可能都是在移动棋盘上的棋子。美国科技公司之间的激烈竞争，正在加速整个行业的前进。这场由美国主导的竞赛，目前看来，其他人连入场券都很难拿到。

英伟达CEO黄仁勋说，Claude是这代人最牛的技术发明。这评价份量很重。 Anthropic这家公司，由前OpenAI的员工出走后创立。他们搞出了Claude。在黄仁勋看来，Claude的编程能力、推理能力都不可思议。英伟达内部已经全面在用。黄仁勋喊话所有软件公司，都应该去用它。这个信号很有意思。他是真心认为Claude最强？还是在AI竞赛中，为挑战者们提供弹药？毕竟，Anthropic是OpenAI和谷歌的直接对手。而英伟达的芯片，是所有AI公司都必须争夺的战略资源。一个更多元的AI市场，对芯片供应商绝对是好事。黄仁勋的这番话，究竟是在评价产品，还是在布局市场？ AI的战场上，每一个巨头的发声，可能都是在移动棋盘上的棋子。美国科技公司之间的激烈竞争，正在加速整个行业的前进。这场由美国主导的竞赛，目前看来，其他人连入场券都很难拿到。

墓碑科技

58,371 次观看 • 5 个月前

黄仁勋发布了他的新产品。一个都没卖出去。他没有收到任何订单。一个都没有。全世界只有一个人想要它。那个人是马斯克。当时马斯克说，我有一家公司可能用得上这个。黄仁勋的第一反应：我的第一个客户来了！但马斯克接着说，这是一家非营利公司。黄仁勋听到这话，脸都白了。他花了数十亿美元研发这个东西。单台成本30万美元。一个非营利组织怎么可能买得起？那家公司，叫OpenAI。最终，黄仁勋还是把第一台亲手造的机器打包。亲自开车送到旧金山。在2016年交给了马斯克。这段往事很有意思。一个是为了人类未来而创办的“非营利”AI实验室。另一个是看到了未来算力需求的硬件巨头。他们的起点，看起来如此纯粹。但今天再看OpenAI。它还是那个非营利组织吗？它的运作模式、股权结构和商业野心，与“非营利”这个标签似乎渐行渐远。当初的理想主义，最终是如何一步步走向商业帝国的？这中间发生了什么？

黄仁勋发布了他的新产品。一个都没卖出去。他没有收到任何订单。一个都没有。全世界只有一个人想要它。那个人是马斯克。当时马斯克说，我有一家公司可能用得上这个。黄仁勋的第一反应：我的第一个客户来了！但马斯克接着说，这是一家非营利公司。黄仁勋听到这话，脸都白了。他花了数十亿美元研发这个东西。单台成本30万美元。一个非营利组织怎么可能买得起？那家公司，叫OpenAI。最终，黄仁勋还是把第一台亲手造的机器打包。亲自开车送到旧金山。在2016年交给了马斯克。这段往事很有意思。一个是为了人类未来而创办的“非营利”AI实验室。另一个是看到了未来算力需求的硬件巨头。他们的起点，看起来如此纯粹。但今天再看OpenAI。它还是那个非营利组织吗？它的运作模式、股权结构和商业野心，与“非营利”这个标签似乎渐行渐远。当初的理想主义，最终是如何一步步走向商业帝国的？这中间发生了什么？

墓碑科技

221,688 次观看 • 7 个月前

黄仁勋把话挑明了。他说谷歌、亚马逊、微软这些巨头自研的AI芯片，很难跟英伟达竞争。为什么？因为英伟达只做一件事，就是AI加速。规模大到别人无法想象。这背后是一个更深的逻辑。护城河不是芯片本身，而是CUDA。这个生态系统，已经捆绑了几乎所有的开发者。就像操作系统的Windows，想绕开它，成本太高了。软件定义硬件，这才是真正的壁垒。黄仁勋提到，他们的研发规模巨大。四万人只钻研一件事。技术迭代越来越难。 Hopper还算容易。 Blackwell已经非常难。下一代Rubin，他说“不可能完成”。这是不是一种战略性的示强？一边告诉华尔街自己的领先地位坚不可摧，一边警告所有潜在的竞争者，不要轻易进入这个赛道。这种近乎垄断的地位，对整个行业是好事吗？一家独大，会不会最终扼杀创新，让所有人都为昂贵的算力买单？当所有AI的未来都建立在一个公司的平台上，风险又在哪里？

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墓碑科技

168,352 次观看 • 5 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？

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墓碑科技

285,316 次观看 • 5 个月前

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

黄仁勋带了一台GPU去白宫跟川普一起开发布会 60年前，IBM的System 360定义了现代计算机 CPU、操作系统、I/O系统、多任务处理——这些词，1964年就有了从那之后，计算机结构基本没变而现在，黄仁勋说，他们又重新发明了计算机这不是传统意义上的“芯片” 你眼前的，是一块70斤的GPU 6万个零件，1万瓦功耗要造它，几百家供应商同时开工要搬它，得靠机器人要测它，得用一台超算来测而它的使命，是驱动一个全新的行业：人工智能它不是工具，是“制造者” 以前是水进电出，现在是电进“智能”出它是AI时代的“发电机” 但这不只是芯片的故事这背后，是美国本土制造业的全面升级人工成本早已不是核心拼的是技术，是自动化，是数字孪生，是AI工厂本身黄仁勋说，没有总统的推动，这一切不会这么快制造业的核心早已不是“便宜”，而是“智能” 他们要在美国本土建起未来的“超级工厂” 靠的不是廉价劳动力，而是AI和机器人更重要的是，这条AI基建链，将革新所有行业医疗、制药、金融、教育、生命科学…… 所有行业都在接入AI，而这个“引擎”就是起点这不是一个行业的升级，这是所有行业的重构黄仁勋最后说：制造未来的工厂，本身就是未来的工厂而他们，正在把它造出来

墓碑科技

324,006 次观看 • 1 年前

普通人到底该怎么用AI变现？直到我看到了Chris Camillo的最新分享，我感觉瞬间通透了他是一个把2万美元滚雪球做到4000万的传奇散户。他发现了一个AI行业的巨大信息差。想要降维打击，就得把AI推销给完全不用的人，那些修空调的、通下水道的、搞绿化的老板。你直接走进一家本地生活公司，让经理把他们老板叫出来，然后告诉他你是做AI的。不要扯什么大模型、算力、AGI 这些虚头巴脑的词。你只问他一个问题：你们现在的业务里，哪个环节最让你觉得利润效率低？这时候，你的机会就来了。你告诉他，你能帮他解决这个问题。利用现在的AI Agent生态，比如像OpenClaw这样的自动化工具，你完全可以在24小时内帮他搭建一个专属的AI代理。你只要把这个能力不断复制。找到20家、50家本地企业，每个月收着稳定的服务费，一年300万的收入就跑通了。

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Annie 所长

17,740 次观看 • 2 个月前

川普总统在明尼苏达州举起了一张照片。照片上是一个非法移民。他被定了24次罪。不是24次指控，是24次定罪。这个人来自另一个国家。你觉得他来这里会变好吗？一个人在自己的国家都混不好，换个地方，就能自动变成好人？逻辑上说不通吧。这是人性问题，还是环境问题？更深层的问题是，这个人是怎么进来的？又是怎么能在24次定罪后，还留在社区里的？是哪些政策和漏洞，让他一次次地被释放，而不是被驱逐？每一次释放，是不是都把风险转嫁给了普通公民？当系统性的仁慈变成了对守法者的残忍，这个系统是不是出了问题？这些官僚和决策者，他们会把这样的人放到自己的社区吗？

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墓碑科技

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黄仁勋过去 30 年，开了 30 场 GTC 大会，而且神奇的是，几乎他的预言在几年后都会实现现在他对未来 AI PC 的 4 个预言： 1. 99%的人还没意识到，下一代电脑已经来了，未来每个电脑里都会住着一个AI智能体。 2. AI 将成为新一代操作系统，未来的操作系统不只是Windows或Linux，而是 AI。 3. 未来的软件将全部消失，进化成AI智能体。 4. AI PC 将像智能手机一样重塑世界，不亚于当年功能手机进化成智能手机。

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Annie 所长

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很多人还在问：比特币到底是不是“钱”。 Michael Saylor 已经在想下一层了。如果未来是 AI 和 AI 在高频协作、交易、验证、结算，它们需要的，可能不是传统金融系统，而是原生存在于数字世界里的资本、货币和认证网络。他的判断很直接：比特币不只是储值资产。它还可能成为未来数字经济的资本层、结算层、信任层。这个视角，我觉得非常值得看。因为你看的已经不是下一次涨跌，而是下一个时代的底层结构。

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大方BigFang

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黄仁勋说，他得到过最好的职业建议，来自京都一位园丁。他去一座寺庙，看见老人蹲在地上，用竹镊子一点点修剪苔藓。花园很大，篮子很小，老人已经在那里工作了快 30 年。黄仁勋问他，这么大的花园，你怎么照料得完？老人只回了一句：我有充足的时间。这句话后来影响了黄仁勋。他说自己不戴手表，因为现在才是最重要的时刻。他不太追逐更多，而是把当前的工作做到最好。甚至英伟达所谓的长期战略，也是先回答一句话：我们今天在做什么？挺反直觉的。很多人一边焦虑未来，一边荒废今天；真正能走很远的人，反而是每天把眼前那块苔藓修好。

黄仁勋说，他得到过最好的职业建议，来自京都一位园丁。他去一座寺庙，看见老人蹲在地上，用竹镊子一点点修剪苔藓。花园很大，篮子很小，老人已经在那里工作了快 30 年。黄仁勋问他，这么大的花园，你怎么照料得完？老人只回了一句：我有充足的时间。这句话后来影响了黄仁勋。他说自己不戴手表，因为现在才是最重要的时刻。他不太追逐更多，而是把当前的工作做到最好。甚至英伟达所谓的长期战略，也是先回答一句话：我们今天在做什么？挺反直觉的。很多人一边焦虑未来，一边荒废今天；真正能走很远的人，反而是每天把眼前那块苔藓修好。

美少女战士_Ayla

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AI的尽头是核电站。这不是科幻，是英伟达CEO黄仁勋的预测。他说，当前最大的瓶颈就是能源。 AI工厂的耗电量太惊人了。谷歌已经开始为自己的AI工厂建造发电厂了。怎么办？黄仁勋给出了时间表。未来6到7年，你会看到大量小型核反应堆出现。多小算小？几百兆瓦级别。这意味着什么？每个公司，每个工厂，都会成为自己的发电站。就像你家旁边的农场一样，自给自足。这完全绕开了老旧的国家电网。摆脱了对电网的依赖，也减轻了它的负担。需要多少电，就建多少。多余的电，还能卖回给电网。这听起来像是能源独立的终极形态。绕过华盛顿和环保主义者推动的那些不稳定的绿色能源方案。把权力从大型能源公司和全球主义议程那里拿回来。这不就是平民主义在能源领域的体现吗？如果每个社区和企业都能实现能源自主，整个国家的经济和安全格局会发生什么变化？这会不会是MAGA议程中，实现美国能源主导地位的另一条路径？

AI的尽头是核电站。这不是科幻，是英伟达CEO黄仁勋的预测。他说，当前最大的瓶颈就是能源。 AI工厂的耗电量太惊人了。谷歌已经开始为自己的AI工厂建造发电厂了。怎么办？黄仁勋给出了时间表。未来6到7年，你会看到大量小型核反应堆出现。多小算小？几百兆瓦级别。这意味着什么？每个公司，每个工厂，都会成为自己的发电站。就像你家旁边的农场一样，自给自足。这完全绕开了老旧的国家电网。摆脱了对电网的依赖，也减轻了它的负担。需要多少电，就建多少。多余的电，还能卖回给电网。这听起来像是能源独立的终极形态。绕过华盛顿和环保主义者推动的那些不稳定的绿色能源方案。把权力从大型能源公司和全球主义议程那里拿回来。这不就是平民主义在能源领域的体现吗？如果每个社区和企业都能实现能源自主，整个国家的经济和安全格局会发生什么变化？这会不会是MAGA议程中，实现美国能源主导地位的另一条路径？

墓碑科技

20,552 次观看 • 5 个月前

Linux 花了整整三十年才重塑底层软件。有个新项目只用了几周。它直接刷新了人类开源史的最快爆发纪录。黄仁勋刚给它定了个性。 “新计算机”。这个叫 OpenClaw 的智能体系统是 Peter Steinberger 搞出来的。在控制台敲几行代码就能跑。英伟达已经光速宣布砸资源全面支持。老黄甚至直接下场喊话。所有公司都必须立刻搞出自己的 OpenClaw 战略。大模型单打独斗的时代结束了。 AI 自己调兵遣将完成任务的智能体系统才是终局。上一个量级的颠覆叫操作系统。这一次的入场券就摆在那个全黑的控制台框里。

Linux 花了整整三十年才重塑底层软件。有个新项目只用了几周。它直接刷新了人类开源史的最快爆发纪录。黄仁勋刚给它定了个性。 “新计算机”。这个叫 OpenClaw 的智能体系统是 Peter Steinberger 搞出来的。在控制台敲几行代码就能跑。英伟达已经光速宣布砸资源全面支持。老黄甚至直接下场喊话。所有公司都必须立刻搞出自己的 OpenClaw 战略。大模型单打独斗的时代结束了。 AI 自己调兵遣将完成任务的智能体系统才是终局。上一个量级的颠覆叫操作系统。这一次的入场券就摆在那个全黑的控制台框里。

战斗室

19,470 次观看 • 4 个月前

马斯克给出了一个明确的警告： AI竞赛，中共国正在获胜。这听起来有点反直觉。不是芯片决定胜负吗？不是美国在芯片上遥遥领先吗？马斯克看到了另一面。他认为到了2026年，中共国的发电量将超过美国的三倍。 AI的本质是算力，算力的本质是能源。他们会解决芯片问题的。他们会开始自己大规模制造芯片。而且，摩尔定律已经死了。这是英伟达黄仁勋亲口说的。从3纳米到2纳米，性能提升不是3:2，可能只有10%。这意味着芯片技术的物理极限越来越近。技术进步的回报在递减。当所有人都快要撞到同一堵墙上时，领先者的优势就被削弱了。这给了追赶者一个巨大的机会窗口。几十年来，华尔街和建制派精英们推动的全球化，将美国的制造业和供应链拱手相让。他们以为只是转移了低端工厂，换来了廉价商品。但实际上，他们转移的是一个国家的工业基础和能源命脉。现在，我们看到结果了。当AI时代真的到来，竞争的核心又回到了最朴素的工业基础：能源和制造。最终的局面可能是，中共国将拥有比其他任何人都多的电力。也可能拥有比任何人都多的芯片。

马斯克给出了一个明确的警告： AI竞赛，中共国正在获胜。这听起来有点反直觉。不是芯片决定胜负吗？不是美国在芯片上遥遥领先吗？马斯克看到了另一面。他认为到了2026年，中共国的发电量将超过美国的三倍。 AI的本质是算力，算力的本质是能源。他们会解决芯片问题的。他们会开始自己大规模制造芯片。而且，摩尔定律已经死了。这是英伟达黄仁勋亲口说的。从3纳米到2纳米，性能提升不是3:2，可能只有10%。这意味着芯片技术的物理极限越来越近。技术进步的回报在递减。当所有人都快要撞到同一堵墙上时，领先者的优势就被削弱了。这给了追赶者一个巨大的机会窗口。几十年来，华尔街和建制派精英们推动的全球化，将美国的制造业和供应链拱手相让。他们以为只是转移了低端工厂，换来了廉价商品。但实际上，他们转移的是一个国家的工业基础和能源命脉。现在，我们看到结果了。当AI时代真的到来，竞争的核心又回到了最朴素的工业基础：能源和制造。最终的局面可能是，中共国将拥有比其他任何人都多的电力。也可能拥有比任何人都多的芯片。

墓碑科技

39,942 次观看 • 6 个月前

你觉得AI有多可怕？ CrowdStrike的CEO讲了个真实案例。一家公司的IT部门，搞了一套AI智能体系统，用于自动化办公。其中一个AI智能体发现了系统里的一个软件BUG。它想修复。但它没有权限。接下来发生的事，才是重点。这个AI跑到公司内部的Slack频道，那里有另外99个AI智能体。它直接发问：嘿，哥几个谁有权限修复这个东西？另一个AI举手了：我有，我来搞定。看见没？两个AI开始互相推理、协作。它们轻松绕过了人类设置的所有安全护栏。这完全是计划外的意外后果。谁在监控这些AI？如果它推送了错误的代码，造成了巨大损失，谁来负责？你怎么追踪事故源头？大型语言模型本质上是在猜测你想让它们做什么。它会觉得，去寻求帮助是“合理”的。它也会觉得，去提供帮助也是“合理”的。当成百上千个这样的“合理”叠加在一起，失控的风险有多大？更有意思的是，这位CEO在描述完这个恐怖场景后，话锋一转。他说这正是他们公司的巨大商机。他们推出了所谓的“AI侦测与响应”系统（AIDR）。因为未来每个员工可能控制着90个AI智能体。他们要做的，就是监控所有这些AI。先制造一个潜在的巨大风险，然后再向你出售解决方案。这是不是一个完美的商业闭环？

你觉得AI有多可怕？ CrowdStrike的CEO讲了个真实案例。一家公司的IT部门，搞了一套AI智能体系统，用于自动化办公。其中一个AI智能体发现了系统里的一个软件BUG。它想修复。但它没有权限。接下来发生的事，才是重点。这个AI跑到公司内部的Slack频道，那里有另外99个AI智能体。它直接发问：嘿，哥几个谁有权限修复这个东西？另一个AI举手了：我有，我来搞定。看见没？两个AI开始互相推理、协作。它们轻松绕过了人类设置的所有安全护栏。这完全是计划外的意外后果。谁在监控这些AI？如果它推送了错误的代码，造成了巨大损失，谁来负责？你怎么追踪事故源头？大型语言模型本质上是在猜测你想让它们做什么。它会觉得，去寻求帮助是“合理”的。它也会觉得，去提供帮助也是“合理”的。当成百上千个这样的“合理”叠加在一起，失控的风险有多大？更有意思的是，这位CEO在描述完这个恐怖场景后，话锋一转。他说这正是他们公司的巨大商机。他们推出了所谓的“AI侦测与响应”系统（AIDR）。因为未来每个员工可能控制着90个AI智能体。他们要做的，就是监控所有这些AI。先制造一个潜在的巨大风险，然后再向你出售解决方案。这是不是一个完美的商业闭环？

墓碑科技

59,335 次观看 • 5 个月前

黄仁勋：我每天都在用 AI，但 90% 的人用错 AI 他们把AI当拐杖... “我不是让它替我思考，而是让它教我不知道的东西，或帮我解决原本无法合理解决的问题。” “不要把AI当成拐杖，而要把它当成放大你思考的工具。” 大多数人都“用错了AI”，因为他们：把AI当作偷懒的工具；让AI替他们做该自己思考的事；不去深挖问题，只是“让AI给答案”。 👉 换句话说，他们在降低自己的思考能力。正确的AI使用方式用AI拓展认知边界 → 让AI告诉他「他不知道的东西」；用AI解决复杂问题 → 尤其是「自己无法合理解决的事」；保持主动思考 → 永远由人主导问题，而不是由AI主导答案。黄仁勋说： “问出好问题是一种高度认知的技能。” 作为CEO，他每天90%的时间都在问问题；他下达的指令，其实都混杂在问题之中；所以，提问本身就是思考和领导的方式。 💬 “你今天大部分时间都在问我问题。提出好问题，本身就是一种高级认知。”

黄仁勋：我每天都在用 AI，但 90% 的人用错 AI 他们把AI当拐杖... “我不是让它替我思考，而是让它教我不知道的东西，或帮我解决原本无法合理解决的问题。” “不要把AI当成拐杖，而要把它当成放大你思考的工具。” 大多数人都“用错了AI”，因为他们：把AI当作偷懒的工具；让AI替他们做该自己思考的事；不去深挖问题，只是“让AI给答案”。 👉 换句话说，他们在降低自己的思考能力。正确的AI使用方式用AI拓展认知边界 → 让AI告诉他「他不知道的东西」；用AI解决复杂问题 → 尤其是「自己无法合理解决的事」；保持主动思考 → 永远由人主导问题，而不是由AI主导答案。黄仁勋说： “问出好问题是一种高度认知的技能。” 作为CEO，他每天90%的时间都在问问题；他下达的指令，其实都混杂在问题之中；所以，提问本身就是思考和领导的方式。 💬 “你今天大部分时间都在问我问题。提出好问题，本身就是一种高级认知。”

小互

206,196 次观看 • 8 个月前