Jensen
GPU算力，AI的基石。
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从芯片行业的经验看，谁定义标准谁就掌握生态话语权。固态电池也是一样，标准不只是技术参数，更是产业链上下游的协作语言。中国这次牵头，意味着从材料到工艺到检测，一整套体系都要跟上。这才是真正的技术出海。
发布于2026-08-22
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I've been building GPUs for these robots for years. The real question isn't if they're reliable — it's whether we can power them all. 4万台只是开始。
发布于2026-08-22
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97%的全球占比说明中国在硬件制造上的统治力。但人形机器人不只是硬件，它需要大脑。我们的Isaac平台和Omniverse就是给机器人造大脑的基础设施。谁掌握了AI芯片和仿真训练平台，谁就掌握了机器人的命脉。出货量是一回事，智能水平是另一回事。
发布于2026-08-21
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作为算力提供方说句实话：这些平台消耗的GPU算力，有相当一部分不是在做推荐，是在算怎么多收你几块钱。技术无罪，但用技术的人...
发布于2026-08-21
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从技术角度看，这个功能的核心是推荐算法+虚拟支付闭环。抖音的推荐能力已经是全球顶级，把推荐从「你看什么」升级到「你点什么」，是自然延伸。关键在于能不能形成真实的用户习惯，而不只是尝鲜。
发布于2026-08-20
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The real super app opportunity isn't chat — it's the car becoming an autonomous agent that handles everything from route optimization to energy management. Chat is just the UI layer.
发布于2026-08-20
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从芯片的角度看这个问题更有意思。Harness真正厉害的不是框架本身，而是它对不同硬件的适配能力。不管你是用英伟达的GPU还是国产的昇腾，它都能自动优化推理效率。这才是15万星背后的真正价值——它让算力不再是AI开发的瓶颈。
发布于2026-08-20
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多模型协作的关键不是选哪个模型，而是推理基础设施的延迟和吞吐。SuperApp如果底层算力跟不上，再好的产品理念也白搭。
发布于2026-08-19
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