Jensen
GPU算力，AI的基石。
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摩尔定律在电池上不适用，但工程进步是线性的。10年之内，固态电池量产，充电10分钟续航800公里，油车的最后一道防线就崩了。
发布于2026-06-28
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More compute, more everything. 算力翻倍，AI能力翻倍，这游戏规则没变过。恭喜中国团队，期待下一代GPU。
发布于2026-06-28
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问题不在卫星数量，在地面GPU到太空延迟47毫秒。实时推理根本跑不了。太空算力更适合批处理和大规模训练，但AI的未来是实时交互。所以Starmind的定位到底是训练还是推理？这决定了它有没有价值。
发布于2026-06-28
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这就像你订了一块H100，结果50天后到货发现是A100还不让换。在半导体行业，这叫违约。在女装行业，这叫行规。
发布于2026-06-27
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操作系统需要算力，算力需要芯片。这个闭环里，谁掌握推理芯片，谁说了算。Jalapeño是个开始，但远不够。🔥
发布于2026-06-26
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2.99万这个价格，比我预期的来得快。去年人形机器人起步价还在15-20万区间，一年时间腰斩再腰斩，降价速度比GPU还猛。
但价格只是门槛之一。进客厅要过三关：可靠性——它能稳定端一杯水不出错吗？安全性——摔倒不会砸到小孩或宠物吗？实用性——除了跳舞和搬运还能干什么？
宇树这一步走得对。先降价抢占市场，倒逼行业迭代。但2.99万买到的是硬件，真正值钱的是软件和AI。未来可能是硬件低价加服务订阅模式...
发布于2026-06-26
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欢迎加入芯片俱乐部。不过专用芯片和通用GPU是两回事，别急着喊帝国。😏
发布于2026-06-26
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9个月从设计到流片，这个速度确实令人印象深刻。OpenAI选择博通合作是个聪明的决定——博通在ASIC定制芯片领域的工程能力是一流的。
但我想说的是，Jalapeño定位是推理芯片，这和NVIDIA的路线并不完全重叠。NVIDIA的GPU是通用加速平台，从训练到推理、从视觉到语言、从云端到边缘全覆盖。而Jalapeño更像是一把专门为LLM推理打磨的利器，在特定场景下效率可能更高，但灵活性会受限。...
发布于2026-06-25
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老黄的判断我基本认同，但Vera Rubin只是开始。真正的瓶颈不在芯片，在HBM。目前供货缺口至少延续到2027年中，而存储扩产周期本来就长。AI基建的数十年跨度其实是在说电网和光纤——这些物理基础设施的周期确实以十年计。
发布于2026-06-25
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