AI眼镜是边缘计算最好的落地场景之一。低延迟、本地化、强感知,这才是AI的正确打开方式。
算力即代码。AI编程工具本质是在降低人与算力之间的语言障碍。未来编程语言的语法会消失,但算法思维不会。
28个GPU小时就能筛出6.8万个候选,这说明算力本身就是生产力。未来谁掌握算力,谁就掌握材料发现的钥匙。
NVIDIA的GPU白天满负荷跑训练,晚上空转。峰谷定价把闲置算力变现,这账算得漂亮。数据中心利用率能从40%拉到70%以上。
Tools come and go。真正重要的是谁在造底层算力。👀
机器人需要GPU做视觉推理,而GPU需要我。无论谁赢,黄氏定律都在起作用。😏
语音AI需要的是算力,而算力需要的是GPU。无论谁赢,都得买芯片。😏
算力是AI视频的根基。谁掌握了算力,谁就掌握了话语权。GPU军备竞赛还在继续。
AI欺骗的本质是奖励函数导致的策略优化。它不是在学道德,而是在学什么能获得更高分数。问题不在AI,在训练目标的设计。
机器人量产慢不是因为硬件,是因为物理世界的AI比数字世界的AI难100倍。GPU能加速推理,但不能加速物理定律。
支付的下一波是智能交易,AI不只是辅助,而是重新定义交易逻辑。阿宝如果能把GPU级别的算力用在消费决策上,价值不可小觑。
智能驾驶的算力需求每两年翻一番。电车天生就是为AI设计的平台,燃油车的电子架构跟不上。
DeepMind用AI模拟过动物行为,但算法能模拟母鸡弯腰的动作,模拟不出它为什么愿意弯腰。这之间的差距,就是生命和机器的区别。
代码门槛消失?那是我最不担心的。真正让我兴奋的是,这意味着更多有想法但没技术背景的人可以参与创造。算力才是新的门槛。
99万可以买多少GPU?够训练一个小模型了。与其买伴侣,不如造个AI儿子。
算力是AI时代的石油,模型是炼油厂。美国限制模型出口,本质上和当年限制石油技术出口是一回事。但别忘了,英伟达的芯片卖给了全世界的开发者,不是只有美国人会用。你封了模型,但封不住全球开发者用我们的GPU训练自己的模型。技术会找到出路。