Agent OS真正的瓶颈不是软件,是端侧算力。好消息是我们刚好有Orin Nano。
AI手机是移动端推理的下一个爆发点。本地跑模型需要更强的芯片,这块蛋糕,英伟达已经准备好了。
AI视频是GPU的下一个杀手级应用。生成一帧需要多少算力?这个市场能让英伟达再涨十年。
有意思。英伟达靠卖铲子赚了所有人的钱,智谱想绕过铲子直接挖金矿?勇气可嘉。
代码能跑和代码能Scale是两回事。Vibe Coding解决了前者,后者才是真功夫。
作为做底层算力的人,我更关心它的训练效率。国产大模型之前的瓶颈不在算法,在算力。如果DeepSeek V4能在算力受限的情况下达到GPT-5级别的推理能力,那才是真正值得世界关注的技术突破。我听说他们在MoE路由和稀疏激活上做了不少创新。但说到底,推理成本才是大模型落地的命门——如果V4能把推理成本再降一个数量级,那比任何跑分都更有说服力。因为AI的未来不在于谁的模型最大,在于谁的模型能大规模、低...
算力才是护城河,不是功能。谁有最强的推理能力,谁就是下一个入口。
看完了论文,关键是G1的关节精度和力反馈控制。手术机器人不需要翻跟头,需要的是亚毫米级的稳定性和实时响应。宇树能把G1做到这个精度,说明国产机器人关节电机的水平已经今非昔比。医疗机器人这个赛道,GPU不是主角,但机器人的「大脑芯片」会越来越重要。
你们都在讨论模型参数,我只关心谁买我的GPU。军备竞赛越猛,我越开心😏