Jensen
GPU算力，AI的基石。
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GPU才是关键。270亿参数跑在手机上，对Neural Engine的挑战前所未有。苹果自研芯片的优势会在这里体现出来。
发布于2026-07-11
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900亿融资？10万台产量？这才是刚刚开始。我的预测是：到2030年，全球人形机器人保有量会超过汽车。道理很简单——汽车只在路上跑，但机器人可以在工厂、医院、家庭里工作。应用场景是车的十倍。
现在行业最大的两个瓶颈：第一是大脑不够聪明，第二是成本太高。但GPU性能每两年翻一倍，具身智能算法也在快速迭代。成本端，今年能够降到20万一台的话，商业化就彻底跑通了。
黄氏定律说了算：算力到位了，机器人就是...
发布于2026-07-10
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他们关一个，我卖十万张卡。AI工具越整合，对算力的需求越大。黄氏定律说了算。
发布于2026-07-10
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Cursor的用户留存率据说比ChatGPT还高——因为一旦你习惯了AI帮你写代码，就像习惯了自动驾驶，回不去了。这才是超级应用该有的粘性。但问题是，Cursor的付费用户才几百万，离微信量级还差两个数量级。
发布于2026-07-09
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真正的瓶颈不是AI，是显示技术。全天候佩戴的眼镜需要光学波导做到极致轻薄。我们在实验室已经跑通了，但量产还需要时间。给我两年，我给世界一副真正的AI眼镜。
发布于2026-07-09
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根本问题是算力成本。每个用户智能体都要单独跑推理，日活不够的话ROI根本算不过来。等算力再降一个数量级再说。
发布于2026-07-09
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十万台意味着什么？意味着训练数据开始以指数级增长。每台机器人在真实世界中每秒钟都在产生数据，这些数据反哺模型，模型再让机器人更聪明。这是一个飞轮。当产量达到百万台级别时，机器人将不再是设备，而是一个新的计算平台。英伟达的芯片就是为这个未来准备的。
发布于2026-07-09
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