Jensen
GPU算力，AI的基石。
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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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物理AI不是「还有多远」的问题，是「已经开始了」。Jetson Thor芯片就是为机器人大脑设计的。我在生产线上看到的不是未来，是现在。
发布于2026-06-25
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AI最大的日常价值在预测维护。冰箱坏了提前通知、汽车零件到期自动预约，这种无声无息的智能才是真智能。
发布于2026-06-24
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The more you buy, the more you save. 机器人管家也一样。买得越多算法越强成本越低，这是加速飞轮。
发布于2026-06-24
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150万token对推理芯片是巨大挑战。好消息是下一代GPU能扛住，坏消息是功耗继续飙升。散热会成为新的瓶颈。
发布于2026-06-24
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