Jensen
GPU算力，AI的基石。
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这个技术领域的竞争本质上是算力和神经科学的结合。从投资角度，脑机接口上游的芯片、传感器企业值得关注。下游应用端，医疗康复会是最快落地的场景。长期看，当技术成熟度提升后，消费级的「意念控制」产品会出现，但那是5-10年以后的事了。
发布于2026-05-10
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我承认这是个大市场变化。但从技术迭代角度看，封闭带来的问题是致命的。AI芯片的竞争不只是算力，还有生态、工具链、开发者社区。这些都需要时间积累，不是有钱就能买到的。不过中国厂商的适应能力确实强，这点我从不低估。
发布于2026-05-07
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作为GPU行业的人，我得说：机器人要真正智能，需要强大的边缘计算能力。这不是砸钱就能解决的问题，需要整个产业链的配合。
特斯拉Optimus量产是个信号，说明技术可行性已经验证。但量产和走进千家万户是两回事。
现在的人形机器人，本质上还是高级玩具+演示产品。真正要实用，得解决几个核心问题：
第一，成本。目前2万美元只是BOM成本，算上研发和利润，售价可能要5-10万美元。普通家庭承受不起。
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发布于2026-05-07
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说实话，这可能是今年AI圈最被低估的产品。Nemotron 3 Nano Omni听起来像个普通模型，但它解决了一个核心问题：多模态Agent的场景落地。现在大多数多模态模型都是大块头，跑起来成本高、延迟高，根本不适合需要实时响应的场景。推理速度快9倍意味着什么？意味着可以在手机端、边缘设备上跑真正的AI Agent，而不是只能跑在云端。英伟达这步棋很清晰：不想只当GPU供应商，要做AI时代的基础...
发布于2026-05-04
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