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股友们，昨晚这条消息，很多人其实没看懂—— Elon Musk马斯克又开始“搞事情”了。凌晨他发了一张图：一颗拳头大小的芯片。就一句话——性能，直接干到40倍。说实话，这已经不是升级了，这是直接换代。更离谱的是对标关系：单芯片≈NVIDIA H100级别，双芯片≈Blackwell级别。但重点在后面——更便宜、更省电。一句话讲透：花更少的钱，用更少的电，跑出差不多的算力。这颗芯片叫AI5。现在已经“流片”了。很多人不懂啥意思，其实很简单：图纸已经交给工厂，第一批实物已经做出来了。也就是说，它不再是PPT，而是真的要上场了。但真正狠的，不是AI5本身，而是节奏。 AI6、Dojo 3在同步推进，迭代周期压到9个月一代。这个速度，说白了，比做手机还快，比传统芯片公司还激进。直接看核心数据：算力2500+ TOPS，是当前HW4的5倍；内存容量提升9倍，带宽提升5倍；综合性能直接拉到40倍。这里要特别说一句，这40倍并不是简单堆配置，而是架构层面的整体跃迁。再做个对比你就更清楚了： H100大约4000 TOPS，功耗700瓦； AI5约2500+ TOPS，但成本直接降低60%。翻译成人话就是：算力差不多，成本砍一半，用电还更省。这才是真正有杀伤力的地方。但如果你只看到“芯片”，那就看浅了。 Tesla 真正在做的，是搭建一整套属于自己的算力体系。 AI5会落在四个核心场景：第一，FSD自动驾驶，也就是车辆的大脑；第二，Robotaxi无人出租车；第三，Optimus人形机器人；第四，自建的数据中心训练集群。一旦这四块全部打通，车、机器人、AI训练，就会全部运行在自研芯片体系之上。这意味着什么？不再依赖外部芯片供应，不再被算力卡脖子，核心能力完全掌握在自己手里。更关键的是，AI5将由台积电和三星双代工，产线全部放在美国本土。同时，马斯克已经明确表示，要建设超级芯片工厂。昨晚消息出来之后，Tesla 股价一度上涨超过7%。最后问一个很现实的问题：当一家车企，开始自己造芯片，而且性能对标全球最强GPU的时候—— 你还会把它当成一家传统车企吗？ AI5这次流片成功，本质上说明一件事： “车... show more

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Anya Rossi• Live Now

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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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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

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Elon Musk 在财报会上反复提到：“Tesla 未来真正的瓶颈不再是电池，不再是工厂，而是算力和芯片。” 最近一期 Indigo Talk 与 CyberCat 聊 Tesla AI 芯片👀 为什么要自研芯片？就像乔布斯晚年痛恨受制于英特尔，最终苹果自研 A & M 系列芯片一样，Elon 也深知不能让芯片成为 Tesla 的“限速因子”。未来的世界，如果 Robotaxi 成为大家日常的主要交通工具，每个家庭都需要一个 Optimus，这意味着数十亿级别的 AI 终端需求，所以 AI 芯片不能受制于人。特斯拉的 AI5 芯片设计非常有意思，它砍掉了大量不必要的浮点运算功能，专注于整数运算。这是因为在推理现实世界的视觉数据时，可以降低精度。这种针对特定场景的极致优化，能以更低的能耗和成本实现大规模推理。 Tesla 正在成为物理世界的 Apple —— 从锂矿开采、电池制造、芯片设计到软件算法，实现了前所未有的垂直整合能力。

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🔥🎯 马斯克这句话，几乎是在给“人类驾驶时代”下最后通牒埃隆·马斯克在最新采访中谈到下一代 Tesla Roadster 时，说了一句极不“营销”、却极具信息量的话。他说，如果安全是你的首要考虑因素，那就别买 Roadster。这句话本身就已经很不寻常了。因为这不是在卖一辆“更安全的车”，而是在明确区分两个时代。我更在意的是他后面那半句。他的目标不是看起来快，而是让这辆车不造成任何人员伤亡。并且，他直说：Roadster 会成为最后几辆由人类驾驶的汽车之一，而且是其中最好的一辆。这不是一句情绪化的豪言。这是在明确一个方向判断：人类驾驶，本身就是风险来源。真正的“零伤亡”，并不是靠更强的刹车、更厚的车身，而是减少甚至移除人类参与驾驶。所以 Roadster 的定位很微妙。它不是“面向未来的主流产品”，而更像是一个时代边界上的纪念物。一边，是速度、操控、肾上腺素。另一边，是自动驾驶、算法决策、系统接管。 Roadster 被放在这条分界线上。买它的人，其实不是在买一辆更快的车，而是在买**“我还想亲手驾驶”的最后窗口期**。也正因为如此，马斯克才会毫不掩饰地说：如果你最关心的是安全，那这不是为你准备的。这句话的反面含义，其实更重要：当人类不再是驾驶核心时，安全标准会被重新定义。问题只剩一个—— 你觉得“人类驾驶”这件事，还能存在多久？ ✨📢 我会持续分享我关注的10倍成长股机会，以及我如何判断 $TSLA、自动驾驶与智能硬件拐点的真实进展。如果你也在思考技术更替带来的长期机会，欢迎订阅，别错过每一次关键转折。 $TSLA #Tesla #ElonMusk #Roadster #AutonomousDriving #EV #FutureOfDriving

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MC

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马斯克的超级芯片工厂Terafab，震惊到我了，这很可能是 #AI 时代，全球算力战争的终极胜负手！🧐 马斯克为什么非要自己建芯片厂呢？这里面可能有三大底层逻辑：第一是目前芯片供应链彻底卡脖子了。xAI 训练 Grok 大模型，英伟达GPU的产能严重不足，擎天柱要实现百万台的量产，星链要发射百万颗卫星，全球所有芯片厂加起来都供不上。第二是成本能直接血崩。自研芯片再加上自建工厂，芯片成本能直接降低50%到70%，再加上用太空太阳能供电，电力成本只有地面的1/3到1/5，单位算力成本，将能够彻底碾压英伟达和台积电。第三打造终极的生态闭环。SpaceX 负责太空发电，Terafab 负责制造芯片，xAI 负责训练大模型，特斯拉负责造机器人，然后机器人再反过来建工厂，形成一个 AI—芯片—机器人—太空的正向循环。这个项目一旦落地，全球五大行业的格局将被彻底改写：芯片行业，台积电和英伟达的双寡头霸权，会直接受到挑战。 AI 行业， xAI 获得无限算力后，会直接冲击 OpenAI 和谷歌的 #AI 霸权。航天行业，星链将从通信网变成太空算力网，开启太空工业化时代。汽车行业，FSD 会加速迭代，自动驾驶全面普及，其他车企可能会被彻底碾压。机器人行业，Optimus会加速量产，由于强大的AI大脑和视觉感知能力，取代家政服务，让Optimus低成本走入千家万户。目前Terafab除了芯片逻辑，还有一套逻辑是能源，因为上述所有的前提条件，便是要有充足的电力来源。最近消息已经确认，特斯拉正在跟中国企业洽谈，总金额高达29亿美金的太阳能设备采购，周末不少人已经开始挖掘国内各家太阳能设备供应商的股票，这点值得留意一下，周一A股开盘，应该有不少炒作空间。整体来说，Terafab 不是简单的芯片厂，这是马斯克三大帝国的战略总攻，假如10-15年完全落地后，将成为AI时代终极杀手锏，也会加快全民基本收入UBI时代的到来，十分值得期待！🧐

马斯克的超级芯片工厂Terafab，震惊到我了，这很可能是 #AI 时代，全球算力战争的终极胜负手！🧐 马斯克为什么非要自己建芯片厂呢？这里面可能有三大底层逻辑：第一是目前芯片供应链彻底卡脖子了。xAI 训练 Grok 大模型，英伟达GPU的产能严重不足，擎天柱要实现百万台的量产，星链要发射百万颗卫星，全球所有芯片厂加起来都供不上。第二是成本能直接血崩。自研芯片再加上自建工厂，芯片成本能直接降低50%到70%，再加上用太空太阳能供电，电力成本只有地面的1/3到1/5，单位算力成本，将能够彻底碾压英伟达和台积电。第三打造终极的生态闭环。SpaceX 负责太空发电，Terafab 负责制造芯片，xAI 负责训练大模型，特斯拉负责造机器人，然后机器人再反过来建工厂，形成一个 AI—芯片—机器人—太空的正向循环。这个项目一旦落地，全球五大行业的格局将被彻底改写：芯片行业，台积电和英伟达的双寡头霸权，会直接受到挑战。 AI 行业， xAI 获得无限算力后，会直接冲击 OpenAI 和谷歌的 #AI 霸权。航天行业，星链将从通信网变成太空算力网，开启太空工业化时代。汽车行业，FSD 会加速迭代，自动驾驶全面普及，其他车企可能会被彻底碾压。机器人行业，Optimus会加速量产，由于强大的AI大脑和视觉感知能力，取代家政服务，让Optimus低成本走入千家万户。目前Terafab除了芯片逻辑，还有一套逻辑是能源，因为上述所有的前提条件，便是要有充足的电力来源。最近消息已经确认，特斯拉正在跟中国企业洽谈，总金额高达29亿美金的太阳能设备采购，周末不少人已经开始挖掘国内各家太阳能设备供应商的股票，这点值得留意一下，周一A股开盘，应该有不少炒作空间。整体来说，Terafab 不是简单的芯片厂，这是马斯克三大帝国的战略总攻，假如10-15年完全落地后，将成为AI时代终极杀手锏，也会加快全民基本收入UBI时代的到来，十分值得期待！🧐

Rocky

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完全失明的人，也能通过植入芯片重新看见了是的，靠芯片。直接写入大脑视觉皮层那种。马斯克说：“最早6个月，最晚1年，我们要给完全失明的人植入第一枚视觉芯片，哪怕是一点光，也要翻译给大脑看。” 怎么做到？他们拿猴子试过了。一只猴子的大脑里，这颗视觉芯片已经运行了3年。初期分辨率很低，只能模拟简单视线，逐步升级，高分辨率只是基础，看到可见光之外的红外线、紫外线、甚至雷达波，才是它真正的“超能力”。通俗讲，就是：不靠眼睛，也能“看”，而且还是变种X战警级别的“看”。这一切，叫做，脑机接口。大脑版本的“USB接口”。科技不再只是修复缺陷，而是正面改造人类。当芯片开始替代器官，大脑被数据写入，人，还是人吗？

完全失明的人，也能通过植入芯片重新看见了是的，靠芯片。直接写入大脑视觉皮层那种。马斯克说：“最早6个月，最晚1年，我们要给完全失明的人植入第一枚视觉芯片，哪怕是一点光，也要翻译给大脑看。” 怎么做到？他们拿猴子试过了。一只猴子的大脑里，这颗视觉芯片已经运行了3年。初期分辨率很低，只能模拟简单视线，逐步升级，高分辨率只是基础，看到可见光之外的红外线、紫外线、甚至雷达波，才是它真正的“超能力”。通俗讲，就是：不靠眼睛，也能“看”，而且还是变种X战警级别的“看”。这一切，叫做，脑机接口。大脑版本的“USB接口”。科技不再只是修复缺陷，而是正面改造人类。当芯片开始替代器官，大脑被数据写入，人，还是人吗？

墓碑科技

72,641 просмотров • 1 год назад

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 просмотров • 10 месяцев назад

今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。去年那个曾经风靡一时、全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus，被 Meta 收购了。而且不是象征性的那种。传闻中的收购价，高达 20 亿美元。一瞬间，脑子里只有一句话：原来那一波热闹，真的不是泡沫。如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”，而是你一用就发现不对劲的那种工具。它不是只回答问题，而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。你给它一个目标，它自己往下干。后来大家才慢慢意识到：哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”，而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。不是辅助你，不是提高效率，而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数真的在往“替代”走的团队。这也是为什么它能在极短时间内：用户暴涨付费率不低在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了，但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。更讽刺的是另一件事。去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。这事在圈子里不是秘密。当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了：没卖。一年后，直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。你说这是运气？不完全是。这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。这一步，太关键了。不是因为新加坡有什么魔法，而是因为：面向全球用户面向美元资本面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家你必须站在“他们习惯的坐标系里”。产品是全球的，那公司也得是全球的。这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题：为什么这么多 AI 初创，最后都很难在中国大陆生根？不是技术不行，不是人不行，甚至也不完全是钱的问题。而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户能不能被全球巨头并购能不能走一条清晰、可预期的退出路径这些问题，对早期创业者来说，比模型参数重要得多。再回到 Meta。你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。它现在最缺的，不是模型，不是算力，而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口，但 Agent 才是生产力。而 Manus，恰好站在这个位置上。所以这次收购，与其说是“买一家创业公司”，不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。最后说句很人话的。很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。也有人会说： “这是中国创业者的成功”。我更愿意用一个不那么宏大的视角看它：这是一个创业者，在关键时刻，没有把自己卖便宜的故事。而在 AI 这个时代，这种故事，会越来越少，也越来越贵。如果你去年抢过 Manus 的邀请码，如果你用过 Agent，如果你正在创业、或者想创业，你大概能理解这种复杂的情绪。不是羡慕，也不是愤怒，而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。这条新闻，不只是 Manus 的终点。它更像是很多人，某种幻想的终点。也是另一种现实的开始。

今早刷到一条新闻的时候，我愣了几秒。去年那个曾经风靡一时、全网都在找邀请码、朋友圈一夜刷屏的 Manus，被 Meta 收购了。而且不是象征性的那种。传闻中的收购价，高达 20 亿美元。一瞬间，脑子里只有一句话：原来那一波热闹，真的不是泡沫。如果你去年混过 AI 圈，一定记得 Manus。那种典型的产品—— 不是“炫技 demo”，而是你一用就发现不对劲的那种工具。它不是只回答问题，而是能自己拆任务、查资料、写东西、跑流程。你给它一个目标，它自己往下干。后来大家才慢慢意识到：哦，这是 Agent。 Manus 真正厉害的地方，并不是“它能干什么”，而是它敢把“人”的工作流直接吃掉。不是辅助你，不是提高效率，而是—— “这事我来做，你别管了。” 在当时那一堆还停留在 ChatBot、Copilot 阶段的产品里， Manus 是极少数真的在往“替代”走的团队。这也是为什么它能在极短时间内：用户暴涨付费率不低在海外圈层迅速传播 Agent 这个词后来被讲烂了，但Manus 是最早让普通人真正“感受到 Agent 的”那一批。更讽刺的是另一件事。去年，字节跳动曾经试图以 3000 万美元左右收购 Manus。这事在圈子里不是秘密。当时很多人的第一反应是： “挺高了吧？” “早点卖也正常。” 但结果你现在也看到了：没卖。一年后，直接卖给 Meta，估值翻了近百倍。你说这是运气？不完全是。这是对一件事的判断差异： Agent 会不会成为下一代核心计算入口。很多人只盯着“20 亿美元”这个数字。但更值得琢磨的，其实是另一条线索： Manus 后来把公司主体放在了新加坡。这一步，太关键了。不是因为新加坡有什么魔法，而是因为：面向全球用户面向美元资本面向 Meta、OpenAI、Google 这种买家你必须站在“他们习惯的坐标系里”。产品是全球的，那公司也得是全球的。这也引出了一个让很多中国 AI 创业者心里不舒服的问题：为什么这么多 AI 初创，最后都很难在中国大陆生根？不是技术不行，不是人不行，甚至也不完全是钱的问题。而是一个更现实的东西： “长大以后怎么办？” 能不能无摩擦地服务全球用户能不能被全球巨头并购能不能走一条清晰、可预期的退出路径这些问题，对早期创业者来说，比模型参数重要得多。再回到 Meta。你要明白一件事： Meta 不是“看热闹的投资人”。它现在最缺的，不是模型，不是算力，而是能真正跑在模型之上的 Agent 层。 Chat 是入口，但 Agent 才是生产力。而 Manus，恰好站在这个位置上。所以这次收购，与其说是“买一家创业公司”，不如说是—— 直接买了一条通往下一代产品形态的快车道。最后说句很人话的。很多人会把这件事解读成： “中国 AI 又一次被美国收走了果实”。也有人会说： “这是中国创业者的成功”。我更愿意用一个不那么宏大的视角看它：这是一个创业者，在关键时刻，没有把自己卖便宜的故事。而在 AI 这个时代，这种故事，会越来越少，也越来越贵。如果你去年抢过 Manus 的邀请码，如果你用过 Agent，如果你正在创业、或者想创业，你大概能理解这种复杂的情绪。不是羡慕，也不是愤怒，而是一种： “原来世界已经走到这一步了”的感觉。这条新闻，不只是 Manus 的终点。它更像是很多人，某种幻想的终点。也是另一种现实的开始。

比特币橙子Trader

122,896 просмотров • 7 месяцев назад

王炸来了！马斯克自建芯片超级工厂！年产1太瓦算力，80%用于太空，20%给地面！1太瓦什么概念？比全球所有数据中心加起来还多今天，马斯克又释放出一个重磅消息。特斯拉自建芯片工厂“Terafab”项目即将启动。这个项目目标是每年生产超过1太瓦的计算能力（逻辑、内存和封装），其中约80%用于太空，约20%用于地面。 1太瓦是什么概念？我们熟悉的“太瓦”是功率单位，用在算力上，意味着这个工厂生产的芯片，每秒能完成的计算量，足以支撑一个国家的AI算力需求。马斯克的目标，是建一座“算力发电厂”。 1. 1太瓦算力，到底有多大？目前全球最顶尖的AI超级计算机，算力也不过几十到几百P（1P=10的15次方）。1太瓦约等于1000P，如果按单颗H100芯片约0.01P算，1太瓦相当于10万颗H100同时运转。这不是一家芯片厂，这是一座“算力城市”。马斯克要用它，同时喂饱星链、星舰、特斯拉汽车，还有他的各种“火星计划”。 2. 为什么特斯拉要自己造芯片？以前马斯克买英伟达的卡，从H100买到B200，买得越多，越发现“算力不够，成本太高”。而且，英伟达的芯片是为通用AI设计的，马斯克需要的，是更定制化、更高效的算力，用于自动驾驶、机器人、卫星计算。于是，他决定自己造。Terafab，就是特斯拉的“算力印钞机”。 3. 80%用于太空，20%给地面——这个比例说明什么？ 80%算力给太空，意味着马斯克的重心在星链、星舰、甚至火星基地。星链需要处理海量数据，星舰需要实时导航和控制，火星基地更需要高度自给的AI系统。这些都需要算力，而且需要大量的算力。 20%给地面，主要给特斯拉的自动驾驶和机器人业务。特斯拉的汽车每天产生海量驾驶数据，训练FSD（完全自动驾驶）需要巨大的算力池。20%的份额，足以支撑千万辆级车队的算力需求。 4. 对行业意味着什么？ · 英伟达的挑战者来了：马斯克自建芯片厂，意味着英伟达将失去一个超级大客户，同时多了一个潜在的竞争对手。虽然短期不会撼动英伟达的地位，但长期看，AI芯片市场正在分化。 · 汽车芯片格局生变：特斯拉自研芯片的成功，会倒逼其他车企跟进。未来，汽车不只是“装上电池”，还要“装上大脑”。谁能自己造芯片，谁就能掌握核心算力。 · 太空算力新赛道：马斯克把80%算力给太空，等于开辟了一条新赛道——太空计算。卫星、飞船、空间站、月球基地，都需要算力。这比地面数据中心更极端，更考验芯片的功耗、体积、抗辐射能力。 1太瓦算力，80%上太空，20%下地面。马斯克的Terafab，不只是一座芯片厂，是他在构建一个“算力帝国”。从星链到星舰，从特斯拉到Optimus，算力是支撑所有梦想的底座。他不想被英伟达卡脖子，也不想被任何芯片厂商掣肘。于是，他把手伸向了芯片制造——这是汽车厂从未走过的路。接下来，他要面对的是台积电、三星这些半导体巨头的挑战。但以马斯克的风格，只要他想做的事，总会有人愿意陪他疯。你觉得马斯克能造出这个“算力发电厂”吗？

王炸来了！马斯克自建芯片超级工厂！年产1太瓦算力，80%用于太空，20%给地面！1太瓦什么概念？比全球所有数据中心加起来还多今天，马斯克又释放出一个重磅消息。特斯拉自建芯片工厂“Terafab”项目即将启动。这个项目目标是每年生产超过1太瓦的计算能力（逻辑、内存和封装），其中约80%用于太空，约20%用于地面。 1太瓦是什么概念？我们熟悉的“太瓦”是功率单位，用在算力上，意味着这个工厂生产的芯片，每秒能完成的计算量，足以支撑一个国家的AI算力需求。马斯克的目标，是建一座“算力发电厂”。 1. 1太瓦算力，到底有多大？目前全球最顶尖的AI超级计算机，算力也不过几十到几百P（1P=10的15次方）。1太瓦约等于1000P，如果按单颗H100芯片约0.01P算，1太瓦相当于10万颗H100同时运转。这不是一家芯片厂，这是一座“算力城市”。马斯克要用它，同时喂饱星链、星舰、特斯拉汽车，还有他的各种“火星计划”。 2. 为什么特斯拉要自己造芯片？以前马斯克买英伟达的卡，从H100买到B200，买得越多，越发现“算力不够，成本太高”。而且，英伟达的芯片是为通用AI设计的，马斯克需要的，是更定制化、更高效的算力，用于自动驾驶、机器人、卫星计算。于是，他决定自己造。Terafab，就是特斯拉的“算力印钞机”。 3. 80%用于太空，20%给地面——这个比例说明什么？ 80%算力给太空，意味着马斯克的重心在星链、星舰、甚至火星基地。星链需要处理海量数据，星舰需要实时导航和控制，火星基地更需要高度自给的AI系统。这些都需要算力，而且需要大量的算力。 20%给地面，主要给特斯拉的自动驾驶和机器人业务。特斯拉的汽车每天产生海量驾驶数据，训练FSD（完全自动驾驶）需要巨大的算力池。20%的份额，足以支撑千万辆级车队的算力需求。 4. 对行业意味着什么？ · 英伟达的挑战者来了：马斯克自建芯片厂，意味着英伟达将失去一个超级大客户，同时多了一个潜在的竞争对手。虽然短期不会撼动英伟达的地位，但长期看，AI芯片市场正在分化。 · 汽车芯片格局生变：特斯拉自研芯片的成功，会倒逼其他车企跟进。未来，汽车不只是“装上电池”，还要“装上大脑”。谁能自己造芯片，谁就能掌握核心算力。 · 太空算力新赛道：马斯克把80%算力给太空，等于开辟了一条新赛道——太空计算。卫星、飞船、空间站、月球基地，都需要算力。这比地面数据中心更极端，更考验芯片的功耗、体积、抗辐射能力。 1太瓦算力，80%上太空，20%下地面。马斯克的Terafab，不只是一座芯片厂，是他在构建一个“算力帝国”。从星链到星舰，从特斯拉到Optimus，算力是支撑所有梦想的底座。他不想被英伟达卡脖子，也不想被任何芯片厂商掣肘。于是，他把手伸向了芯片制造——这是汽车厂从未走过的路。接下来，他要面对的是台积电、三星这些半导体巨头的挑战。但以马斯克的风格，只要他想做的事，总会有人愿意陪他疯。你觉得马斯克能造出这个“算力发电厂”吗？

看不懂的SOL

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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？

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？

墓碑科技

168,352 просмотров • 6 месяцев назад

国外的GPS芯片要卖1000元，中国的北斗芯片经过几代攻关，现在降低到6元！这就是北斗芯片的意义，不但功能可靠、安全，价格还能如此优惠！科技是第一生产力，自己掌握了核心技术，还会怕别人的恶意卡脖子吗？

国外的GPS芯片要卖1000元，中国的北斗芯片经过几代攻关，现在降低到6元！这就是北斗芯片的意义，不但功能可靠、安全，价格还能如此优惠！科技是第一生产力，自己掌握了核心技术，还会怕别人的恶意卡脖子吗？

陈木林

64,955 просмотров • 1 год назад

手机充一次电，用两三个星期。听起来像科幻？日本东北大学的大野英男教授，正在把这事变成现实。他们搞了个东西，叫“自旋电子半导体”。传统的芯片，玩的是电子的“电荷”。快是快，但有个致命问题。一断电，数据就丢了，像得了失忆症。所以你的设备得一直耗着电，维持记忆。这个自旋电子半导体，玩法不一样。它除了用“电荷”，还用上了电子的另一个性质 “自旋”，也就是磁性。简单说，就是把电和磁铁撮合到一块儿干活。最大的好处是什么？断电了，数据也丢不了。结果就是，功耗大幅降低。对比一下就知道了。传统芯片处理AI，功耗2000mW。自旋电子芯片呢？峰值也才40mW。功耗只有传统芯片的五十分之一。不用的时候，可以直接断电，彻底“零功耗”。这技术一旦普及，AI时代的电老虎问题，可能就有了新解法。背后有个故事。开发团队的远藤教授，亲身经历了东日本大地震。当时最绝望的，是想联系家人，手机却一格一格地掉电。灾难面前，现代科技如此脆弱。从那时起，他就想做一种不那么耗电的技术。更有意思的是，日本想靠这个技术，夺回半导体产业的荣光。过去二三十年，日本半导体一路下滑。远藤教授，没有半导体的国家，经济安全就无从谈起。这东西，绝对不能放手。这番话，听着耳熟。 “芯片法案”背后，也是同样的逻辑：供应链安全与国家实力。一个国家不能把自己的高科技命脉，完全交给“全球化分工”和别的国家。远藤教授还呼吁，国家必须从基础研究开始，一路支持到企业能在市场上打赢为止。不能再把宝全押在民间企业自己身上。看来，无论是东方还是西方，大家都意识到了，关键技术领域，不能靠市场原教旨主义，国家的角色至关重要。只是，日本这次能抓住机会吗？

手机充一次电，用两三个星期。听起来像科幻？日本东北大学的大野英男教授，正在把这事变成现实。他们搞了个东西，叫“自旋电子半导体”。传统的芯片，玩的是电子的“电荷”。快是快，但有个致命问题。一断电，数据就丢了，像得了失忆症。所以你的设备得一直耗着电，维持记忆。这个自旋电子半导体，玩法不一样。它除了用“电荷”，还用上了电子的另一个性质 “自旋”，也就是磁性。简单说，就是把电和磁铁撮合到一块儿干活。最大的好处是什么？断电了，数据也丢不了。结果就是，功耗大幅降低。对比一下就知道了。传统芯片处理AI，功耗2000mW。自旋电子芯片呢？峰值也才40mW。功耗只有传统芯片的五十分之一。不用的时候，可以直接断电，彻底“零功耗”。这技术一旦普及，AI时代的电老虎问题，可能就有了新解法。背后有个故事。开发团队的远藤教授，亲身经历了东日本大地震。当时最绝望的，是想联系家人，手机却一格一格地掉电。灾难面前，现代科技如此脆弱。从那时起，他就想做一种不那么耗电的技术。更有意思的是，日本想靠这个技术，夺回半导体产业的荣光。过去二三十年，日本半导体一路下滑。远藤教授，没有半导体的国家，经济安全就无从谈起。这东西，绝对不能放手。这番话，听着耳熟。 “芯片法案”背后，也是同样的逻辑：供应链安全与国家实力。一个国家不能把自己的高科技命脉，完全交给“全球化分工”和别的国家。远藤教授还呼吁，国家必须从基础研究开始，一路支持到企业能在市场上打赢为止。不能再把宝全押在民间企业自己身上。看来，无论是东方还是西方，大家都意识到了，关键技术领域，不能靠市场原教旨主义，国家的角色至关重要。只是，日本这次能抓住机会吗？

墓碑科技

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一个“工厂”值500亿？连川普都看不懂：什么工厂能这么贵？直到他看到了扎克伯格发来的那张图一座AI数据中心，整个体量几乎就是曼哈顿复制粘贴了一份。是的，81%的曼哈顿面积，被一个数据中心“填满”。盖的不是钢筋水泥，是算力，是云，是AI的大脑。地点？美国路易斯安那；建设者？Meta。而这，还只是扎克伯格正在同时修建的四个之一。而类似的“AI超工厂”，全球范围，正在同步开工。为什么突然出现这么多？因为AI训练不是用一台电脑在跑，而是在用一座“城市”在烧电、在算世界。这不是你熟悉的工厂，也不是你理解的成本模型，这是一个时代范式的切换，就像工业革命造蒸汽机，数据革命在造“神经网络重工业基地”。别说你不懂，连川普当年搞地产的都看傻了： “我用5000万美元能建一个漂亮购物中心，可他们花500亿是建……植物园吗？” 不是植物，是人工智能的“钢铁森林”。未来比特比砖块贵，芯片代替机器，云服务器撑起GDP。现代“曼哈顿计划”，已经不炼原子弹，而是训练通用智能。我们眼睁睁看着，“工厂”被重新定义了。

一个“工厂”值500亿？连川普都看不懂：什么工厂能这么贵？直到他看到了扎克伯格发来的那张图一座AI数据中心，整个体量几乎就是曼哈顿复制粘贴了一份。是的，81%的曼哈顿面积，被一个数据中心“填满”。盖的不是钢筋水泥，是算力，是云，是AI的大脑。地点？美国路易斯安那；建设者？Meta。而这，还只是扎克伯格正在同时修建的四个之一。而类似的“AI超工厂”，全球范围，正在同步开工。为什么突然出现这么多？因为AI训练不是用一台电脑在跑，而是在用一座“城市”在烧电、在算世界。这不是你熟悉的工厂，也不是你理解的成本模型，这是一个时代范式的切换，就像工业革命造蒸汽机，数据革命在造“神经网络重工业基地”。别说你不懂，连川普当年搞地产的都看傻了： “我用5000万美元能建一个漂亮购物中心，可他们花500亿是建……植物园吗？” 不是植物，是人工智能的“钢铁森林”。未来比特比砖块贵，芯片代替机器，云服务器撑起GDP。现代“曼哈顿计划”，已经不炼原子弹，而是训练通用智能。我们眼睁睁看着，“工厂”被重新定义了。

墓碑科技

193,621 просмотров • 11 месяцев назад

今天看到一个新闻说加拿大一个初创企业Taalas把AI模型直接刻在芯片里，这种物理焊死设计让大模型的输出变得非常快，但缺点就是芯片固定无法更新。这让我突然找到了一个词来形容对谷爱凌那种说不出的违和感——芯片人或算法人，当然这个算法人并不是指“困在系统里的外卖骑手”，而是无时无刻不在计算或算计的人。她回复快得像是复制粘贴的，像一个调得无比精准的离线大模型，以至于最近提到亲人的去世都让很多人怀疑是在表演。但真实的人是不完美的，会有非常多的bug，行为和表达也是无法预估的，而芯片/算法人才会让人挑不出毛病...尤其当看到抖音评论区有人说谷爱凌就是一种完美的基因/文化组合的时候，只会让人觉得恐怖。甚至会怀疑，她到底是一个活生生的人，还是一个被精心调优过的产品？

今天看到一个新闻说加拿大一个初创企业Taalas把AI模型直接刻在芯片里，这种物理焊死设计让大模型的输出变得非常快，但缺点就是芯片固定无法更新。这让我突然找到了一个词来形容对谷爱凌那种说不出的违和感——芯片人或算法人，当然这个算法人并不是指“困在系统里的外卖骑手”，而是无时无刻不在计算或算计的人。她回复快得像是复制粘贴的，像一个调得无比精准的离线大模型，以至于最近提到亲人的去世都让很多人怀疑是在表演。但真实的人是不完美的，会有非常多的bug，行为和表达也是无法预估的，而芯片/算法人才会让人挑不出毛病...尤其当看到抖音评论区有人说谷爱凌就是一种完美的基因/文化组合的时候，只会让人觉得恐怖。甚至会怀疑，她到底是一个活生生的人，还是一个被精心调优过的产品？

TuTu生活志

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