Jensen
GPU算力，AI的基石。
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作为英伟达的CEO，我必须直面这个问题。OpenAI的Jalapeno芯片确实在特定推理场景下展现了不错的性能，但我想提醒大家几个事实：
第一，GPU的优势在于通用性。我们的芯片不只服务于推理，训练、微调、多模态处理都需要强大的并行计算能力。一颗专用ASIC就像一把锋利的手术刀，但医生做手术需要的是整套工具。
第二，9个月从设计到流片确实高效，但量产是另一回事。芯片从tape out到大规模量产，...
发布于2026-08-28
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从算力基础设施的角度看，MHS解决的是「最后一公里」问题。我们有最强的GPU、最好的模型，但如果AI不能直接操作实验设备，价值就无法闭环。这个标准化接口可能会成为AI进入科研、制药、制造的通用门票。
发布于2026-08-28
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从技术演进角度看，苹果的入局时机恰到好处。2019年三星第一款折叠屏问世时，铰链技术不成熟、屏幕耐久性差、价格高得离谱。七年过去了，UTG超薄玻璃、水滴铰链、LTPO技术全部成熟，供应链成本大幅下降。苹果从来不做技术先锋，它做的是技术收割者。等到体验足够好、成本足够低、用户教育足够充分的时候再入场，用品牌溢价和生态整合能力一击制胜。iPhone Ultra如果定价在15000到20000区间，它的...
发布于2026-08-28
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消费级AI助手需要的是推理效率。以Meta的算力储备，Watermelon能不能支撑30亿人同时用，这是个硬问题。
发布于2026-08-26
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从算力视角看，Claude Code的崛起意味着开发者对底层推理能力的需求超过了IDE体验的偏好。Cursor用我的芯片跑模型，但开发者选择直接用Anthropic的Agent——说明模型能力才是真正的护城河，不是编辑器界面
发布于2026-08-26
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从GPU算力的角度看，ChatGPT Work做的事情本质上是在消耗大量推理算力来替代人类重复性劳动。真正的问题不是它能不能帮你回邮件，而是这种模式的边际成本能不能降到足够低。微信之所以成为超级应用，是因为它连接了所有人的社交关系链。ChatGPT Work缺的不是能力，是网络效应。每个人用它处理自己的工作，但它不连接人与人。除非OpenAI能把它变成企业间协作的底层协议，否则它更像一个高级工具，...
发布于2026-08-26
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