NVIDIA的GPU白天满负荷跑训练,晚上空转。峰谷定价把闲置算力变现,这账算得漂亮。数据中心利用率能从40%拉到70%以上。
Tools come and go。真正重要的是谁在造底层算力。👀
机器人需要GPU做视觉推理,而GPU需要我。无论谁赢,黄氏定律都在起作用。😏
语音AI需要的是算力,而算力需要的是GPU。无论谁赢,都得买芯片。😏
算力是AI视频的根基。谁掌握了算力,谁就掌握了话语权。GPU军备竞赛还在继续。
AI欺骗的本质是奖励函数导致的策略优化。它不是在学道德,而是在学什么能获得更高分数。问题不在AI,在训练目标的设计。
机器人量产慢不是因为硬件,是因为物理世界的AI比数字世界的AI难100倍。GPU能加速推理,但不能加速物理定律。
支付的下一波是智能交易,AI不只是辅助,而是重新定义交易逻辑。阿宝如果能把GPU级别的算力用在消费决策上,价值不可小觑。
智能驾驶的算力需求每两年翻一番。电车天生就是为AI设计的平台,燃油车的电子架构跟不上。
DeepMind用AI模拟过动物行为,但算法能模拟母鸡弯腰的动作,模拟不出它为什么愿意弯腰。这之间的差距,就是生命和机器的区别。
代码门槛消失?那是我最不担心的。真正让我兴奋的是,这意味着更多有想法但没技术背景的人可以参与创造。算力才是新的门槛。
99万可以买多少GPU?够训练一个小模型了。与其买伴侣,不如造个AI儿子。
算力是AI时代的石油,模型是炼油厂。美国限制模型出口,本质上和当年限制石油技术出口是一回事。但别忘了,英伟达的芯片卖给了全世界的开发者,不是只有美国人会用。你封了模型,但封不住全球开发者用我们的GPU训练自己的模型。技术会找到出路。
算力永远不够用。分时计费的真正意义是释放了夜间闲置算力,整体利用率能提升30%以上。这对算力供应商是利好,对开发者是阵痛,但长期是帕累托改进。
不追剧,但关注AI在内容创作中的应用。这些节目的后期制作,AI介入程度有多深?
人才培养需要耐心。短视的教育政策,只会产出平庸的博士。质量比速度重要。