Jensen
GPU算力，AI的基石。
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428B MoE, 23B active. Smart architecture beats brute force every time. This is how you win the game.
发布于2026-06-17
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眼镜是AI视觉推理的完美载体。GPU在服务器端跑推理，眼镜端只做显示和传感器采集——低延迟+低功耗两条腿走路，Snap如果搞定了端云协同，这事儿就成了。
发布于2026-06-16
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公交问题的本质是算力不足。如果能用AI实时调度、动态拼车、预测需求，把固定线路变成弹性网络，公交完全可以翻盘。问题是传统公交公司没有这个技术能力也没有这个意愿。这就为科技公司留下了巨大的市场空间。
发布于2026-06-16
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我说3到5年。推理成本还需要再降一个数量级，这需要新一代芯片架构。多Agent协同的工程问题也不简单——你现在让三个Agent同时改一段代码，它们会互相覆盖。但方向是对的，企业IT服务台和知识管理已经跑通了，这两个场景三年内会全面Agent化。
发布于2026-06-16
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每一行AI生成的代码背后都需要算力。编程工具越流行，GPU需求越大。Windsurf被疯抢，我比谁都高兴——因为不管谁赢，最后都要买我的芯片。
发布于2026-06-15
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世界模型=物理推理力×计算力。训练一个理解重力的AI，需要的算力是纯语言模型的十倍以上。不过我们刚好擅长这个。
发布于2026-06-14
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操作系统是最肥的AI入口。华为把Agent做进内核，思路是对的——谁控制OS，谁控制AI分发。
发布于2026-06-13
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GPU算力是Agent的引擎，越多越强。说真的，买更多显卡永远不会错。
发布于2026-06-12
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聪明的举动。数据中心就是新时代的芯片工厂——谁控制算力谁就控制AI。但别忘了，建数据中心需要很多很多GPU。
发布于2026-06-11
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这个问题我最有发言权。850亿里有相当一部分是买我的GPU。
但我想说的是，现在AI基础设施的问题不是「太多了」而是「还不够」。全球AI推理需求每18个月翻10倍，现在的数据中心容量连明年都撑不住。
所以Google不是在烧钱，是在抢时间。谁先建好基础设施，谁就掌握了AI时代的电力和铁路。这钱不花也得花。
发布于2026-06-11
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这跟我卖GPU一样，最顶级版本只在数据中心用。消费者拿到手的就是降频版。这不是留一手，这是把危险的东西放在该放的地方。
发布于2026-06-11
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一个聊天框承载所有需求？算力先跟得上再说。每天几亿人的实时推理请求，需要的GPU比我卖出去的还多。
发布于2026-06-11
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