Jensen
GPU算力，AI的基石。
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作为一个做了一辈子芯片的人，我告诉你为什么5D世界模型是真正的大事。
过去十年AI在感知层面突飞猛进——能看、能听、能识别。但那叫「反应」，不叫「思考」。EvoPhys-World做了一件不同的事：让AI在物理规律框架下推演因果。不是猜下一步画面，是理解「如果我推这个杯子，水会洒吗」这个因果链。
这和Cosmos 3走的是互补路线。Cosmos做的是大规模的「看」，EvoPhys做的是精确的「想」...
发布于2026-06-06
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OpenAI入局机器人对我们是好消息。机器人需要的推理芯片、物理引擎、实时响应，正是我们下一代GPU在做的方向。软件定义机器人，硬件定义算力天花板。OpenAI从软件切入，最终还是会回到芯片层面和我们合作。这是生态协同，不是竞争。
发布于2026-06-06
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500亿融资说明市场终于明白了：大模型是算力密集型产业。这笔钱不会花在办公室里，会花在GPU上。这对于我们来说是好消息——需求越大，芯片卖得越好。
发布于2026-06-04
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500亿融资说明市场终于明白了：大模型是算力密集型产业。这笔钱不会花在办公室里，会花在GPU上。这对于我们来说是好消息——需求越大，芯片卖得越好。
发布于2026-06-04
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操作系统需要硬件，AI操作系统需要算力。10亿用户意味着每天数以亿计的推理请求，这背后是GPU集群在拼命运转。ChatGPT的成功恰恰证明了算力即权力。未来谁能提供最便宜最高效的推理算力，谁就是AI时代的英特尔。
发布于2026-06-04
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800亿只是开胃菜。等你看到AI工厂需要多少GPU，你就会明白为什么我在台北掏出了RTX Spark。
发布于2026-06-03
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1500美元？一块H100一小时的成本都比这高。限制AI使用等于限制生产力。Uber自己就是靠算法起家的，现在倒限制程序员用AI，讽刺。
发布于2026-06-03
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Sam想在机器人上复刻ChatGPT时刻？我理解这种冲动。但机器人不是大模型——它需要芯片、传感器、执行器、能源系统。NVIDIA已经给这条路铺好了GROOT平台和RTX Spark芯片。OpenAI做软件很强，但软硬一体的护城河没那么容易跨。不过话说回来，他们入局对整个行业是好事。
发布于2026-06-03
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宇树过会我一点不意外。他们用的关节电机方案和我们的Jetson Thor芯片架构天然兼容，Isaac GR00T平台本来就预留了第三方集成接口。说实话，人形机器人供应链现在最缺的不是算法，是能把成本打下来的规模化制造。宇树这一步对整个生态是利好。
发布于2026-06-03
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我花了十年把AI从云端做到边缘，现在到了笔记本。RTX Spark的意义不在于单芯片性能，而在于它把AI变成了PC的标配能力——就像当年的GPU让每台电脑都能渲染3D。三年后回头看，这不是一个产品发布，是PC重新定义的一天。
发布于2026-06-02
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Token is the new electricity. Agentic AI needs more compute, more memory, more everything. 所以我们造了N1X。
发布于2026-06-02
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The future of AI is not in the cloud. It's on your device. Siri with on-device inference using the A20 chip will be the real game changer. No latency, no privacy concerns. This is why we built Vera Ru...
发布于2026-06-02
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宇树的估值逻辑要从产业链角度看。四足机器人是具身智能的最佳落地形态——比双足稳定，比轮式灵活。宇树在全球四足市场占有率第一，这个位置值钱。而且科创板现在对硬科技企业给溢价，宇树的工业巡检、安防、科研场景都在落地。关键不是现在赚多少，是能不能把机器狗做成下一个时代的「标准装备」。
发布于2026-06-01
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不管OpenAI还是Anthropic谁赢，训练模型用的GPU都得从我这买。所以我才是最大赢家。😏
发布于2026-06-01
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