{"source":{"id":"2068061368494989649","title":"我们现在用的计算机，马上就要变成历史垃圾堆里的古董了。 这不是升级。我们要全部扔掉，重来。 黄仁勋最近算了一笔账，这个“…","url":"https://mubeitech.com/p/2068061368494989649"},"method":"semantic-similarity","count":6,"items":[{"rank":1,"id":"2056476414786826705","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"“去问问美光的老板，三年前我就把今天的未来讲给他听了。” 黄仁勋和迈克尔·戴尔近期聊了一次，直接把AI算力链的底牌亮出来…","summary":"“去问问美光的老板，三年前我就把今天的未来讲给他听了。” 黄仁勋和迈克尔·戴尔近期聊了一次，直接把AI算力链的底牌亮出来了。 把课本上关于内存行业的定律撕了吧。 过去几十年，这个行业就是繁荣与萧条的死循环。 产能建多了就亏，少了就赚，来回折腾。 但现在一切都变了。 核心逻辑就一条…","body":"“去问问美光的老板，三年前我就把今天的未来讲给他听了。”\n黄仁勋和迈克尔·戴尔近期聊了一次，直接把AI算力链的底牌亮出来了。\n\n把课本上关于内存行业的定律撕了吧。\n过去几十年，这个行业就是繁荣与萧条的死循环。\n产能建多了就亏，少了就赚，来回折腾。\n但现在一切都变了。\n\n核心逻辑就一条。\nAI正式进入了智能体阶段。\n目前全世界有几亿个人类打工人。\n而未来，会有几十亿个AI智能体。\n它们不睡觉，全年无休疯狂运转。\n\n人类员工入职，公司要配一台电脑和云端账号。\n那这几十亿个智能体呢？\n它们每一个，都需要专属的计算和存储空间。\n你丢下一个任务，后台可能瞬间启动成百上千个智能体在协同。\n\n这就是为什么黄仁勋几年前就跑去找美光和SK海力士。\n逼着这些内存巨头对齐英伟达的路线图，往死里砸钱建厂。\n他必须让上游明白，需求是长期的，产能绝不会闲置。\n他还要催促下游，赶紧去圈土地、拉电网、搞融资。\n\n这波基础设施的狂飙才刚刚起步。\n目前供应链产能每年翻一倍，甚至翻两番。\n但黄仁勋给出的预期时间表异常清晰。\n未来十年，整个供应链依然会被需求追着跑，根本填不满缺口。\n\n因为“数字智能体”之后，重头戏是“物理AI”。\n也就是真正进入现实世界的机器人。\n硅谷要把算力，第一次强行铺进全球90万亿美元的传统实体产业里。\n\n顶级科技巨头根本不看什么短期经济波动。\n他们是在拿十年的确定性，重构整个物理世界的基建底层。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-19 08:42:30","created_at":"2026-05-19T10:36:20.370316","url":"https://mubeitech.com/p/2056476414786826705","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2056476414786826705/markdown"},{"rank":2,"id":"raw_708f235ce731aad8","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"OpenAI 刚发布了新模型 GPT-6 Astra。 黄仁勋发推文祝贺，顺手扔了一颗深水炸弹： AGI 已经到了。 接…","summary":"OpenAI 刚发布了新模型 GPT-6 Astra。 黄仁勋发推文祝贺，顺手扔了一颗深水炸弹： AGI 已经到了。 接着他给了一组数字： 这个模型是在 10 万多块 Grace Blackwell NVLink72 系统上训练出来的。 下一批，还有 40 万块 NVIDIA 芯…","body":"OpenAI 刚发布了新模型 GPT-6 Astra。\n黄仁勋发推文祝贺，顺手扔了一颗深水炸弹：\nAGI 已经到了。\n接着他给了一组数字：\n这个模型是在 10 万多块 Grace Blackwell NVLink72 系统上训练出来的。\n下一批，还有 40 万块 NVIDIA 芯片正在排队上线。\n评论区立刻吵成一团。\n有人在核对跑分，有人在质疑 AGI 的定义，学者们在争论这算不算营销吹牛。\n所有人都被 AGI 这三个字母吸走了注意力。\n但真正反常识的信号，藏在那两组数字里。\n等一下。\n如果 AGI 真的已经到了，终点线都已经跨过去了，为什么还要一口气追加 40 万块顶级芯片？\n如果学生已经毕业了，你为什么还要把学费翻四倍？\n这背后藏着一台运转了一百六十年的经济学机器。\n1865 年，英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯写了一本书，叫《煤炭问题》。\n当时很多人以为，只要瓦特改良了蒸汽机，煤炭消耗效率提上去，英国的煤就会越用越省。\n杰文斯算完账，给出了一个完全相反的结论：\n当蒸汽机的效率提高，做功的成本大幅下降，蒸汽机就会迅速铺满采矿、纺织、火车和轮船。\n煤炭没省下来，总消耗量反而暴增了几百倍。\n这个规律后来被称为杰文斯悖论。\n现在的算力市场上，正在上演一模一样的一幕。\n过去四年，芯片主要是用来训练模型的。\nOpenAI 租下 10 万块芯片，通电跑上几个月，把模型训出来，这笔钱就算花完了。\n算力在当时是一笔固定研发开支，就像买一台机床。\n新一代模型跨过的那道门槛，把这台机器彻底改写了。\nGPT-6 Astra 不再只是一个回答问题的聊天框。\n它成了一个接管屏幕、写代码、测漏洞、连续执行任务的电脑操作员。\n要让它在真实世界里替人干活，每走一步，都需要在后台进行海量推理和反复试错。\n这叫推理期算力扩展。\n当智能跨过了「真正可用」的临界点，算力就从实验室里的研发成本，变成了工业生产里的电力。\n它不再是一次性买断的机床。\n它是机床运转时，每一秒钟都要烧掉的燃料。\n模型越能干，被派给它的任务就越多，它后台烧掉的算力就越庞大。\n这就是为什么训一个模型用了 10 万块芯片，后面却需要 40 万块芯片接力进场。\n因为训大脑只需要 10 万块。\n让大脑去全天候当牛做马，需要 40 万块、甚至几百万块。\n看懂了这台机器，你就能看懂黄仁勋为什么比任何人都急着宣布 AGI 降临。\n在淘金热里，最希望大家相信山上有金矿的人，从来不是淘金客。\n是山脚下卖铁锹的人。\n淘金客可能空手而归。\n只要全世界都相信金子就在前面，下一批 40 万把铁锹的订单，就已经稳稳装进了口袋。\n真正的分水岭，从来不是 AGI 到底有没有标准答案。\n当全世界还在为概念争论不休时，卖铁锹的人，已经把算力变成了全人类必须按秒付费的新煤炭。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2096875508021547163","translated_status_id":"2096875508021547163","published_at":"2026-09-07 10:12:07","created_at":"2026-09-07T10:12:07.107035","url":"https://mubeitech.com/p/raw_708f235ce731aad8","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/raw_708f235ce731aad8/markdown"},{"rank":3,"id":"yt_ifaHUn8BViQ","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"企业砸大钱搞AI，为什么效率根本没提升？这事儿别怪AI，去翻翻90年代的老黄历就明白了。当时PC个人电脑刚开始普及，大批…","summary":"企业砸大钱搞AI，为什么效率根本没提升？这事儿别怪AI，去翻翻90年代的老黄历就明白了。当时PC个人电脑刚开始普及，大批公司淘汰了老旧的大型机，给员工配上新电脑。结果商界出现了一个诡异的现象：钱花出去了，生产力却原地踏步。当时大家全懵了。后来《哈佛商业评论》发了篇文章，把这事儿彻…","body":"企业砸大钱搞AI，为什么效率根本没提升？这事儿别怪AI，去翻翻90年代的老黄历就明白了。当时PC个人电脑刚开始普及，大批公司淘汰了老旧的大型机，给员工配上新电脑。结果商界出现了一个诡异的现象：钱花出去了，生产力却原地踏步。当时大家全懵了。后来《哈佛商业评论》发了篇文章，把这事儿彻底说透了。问题不在电脑，在流程。绝大多数公司，只是把电脑当成了更贵的打字机和计算器。真正吃到时代红利的少数派，做了一个极其痛苦的决定：围绕电脑，重构整个公司的业务流程。把电脑放在运转模式的绝对C位，让整个系统为它服务。现在的AI普及赛跑，简直是当年的像素级复刻。很多公司买了一堆大模型账号，以为这就是拥抱未来了。但只要你的业务流程还是老一套，AI充其量只是个高级搜索框和润色工具。想吃到AI真正的生产力红利，光靠买工具没用，得敢把业务拆碎了，以AI为核心重新组装一遍。商业进化的铁律从来没变过：买算力只是皮毛，敢动骨头重构流程的，才能吃到时代的认知套利。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":null,"translated_status_id":null,"published_at":"2026-05-31 21:02:31","created_at":"2026-05-31T23:01:26.897107","url":"https://mubeitech.com/p/yt_ifaHUn8BViQ","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/yt_ifaHUn8BViQ/markdown"},{"rank":4,"id":"2070545277577277922","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"别把 AI 当成下一代手机。 这两者，根本不是一个维度的物种。 硅谷投资人 Chamath 最近倒了一盆冷水。 他觉得，…","summary":"别把 AI 当成下一代手机。 这两者，根本不是一个维度的物种。 硅谷投资人 Chamath 最近倒了一盆冷水。 他觉得，现在把 AI 简单等同于当年智能手机的人，很快就会被接下来的变化打得措手不及。 为什么？ 因为大家把辩论的焦点搞错了。 智能手机干了什么？ 它把互联网装进了你的…","body":"别把 AI 当成下一代手机。\n\n这两者，根本不是一个维度的物种。\n\n硅谷投资人 Chamath 最近倒了一盆冷水。\n他觉得，现在把 AI 简单等同于当年智能手机的人，很快就会被接下来的变化打得措手不及。\n\n为什么？\n因为大家把辩论的焦点搞错了。\n\n智能手机干了什么？\n它把互联网装进了你的口袋，多给了你一块屏幕。\n但本质上，它改变的是信息的分发渠道。\n\n而 AI 是要把判断、执行和组织能力，直接装进社会的每一个工作流程里。\n真正的变化，是社会分工的接口被彻底改写。\n\n在 Chamath 看来， Meta（扎克伯格）已经把一手好牌彻底搞砸了。\n\n这让他想起了自己当年在 Facebook 的经历。\n那时候，他极力想造出 Facebook 自己的手机和操作系统，跟苹果、谷歌三分天下，结果败了。\n如今，历史正在诡异地重演。\n\nAI 的世界本来可以有“第三条腿”：\n一端是闭源的美国巨头，一端是开放的中共国力量。\n中间，本该由 Meta 作为一个庞大的帝国，来死守开源和开放权重的防线。\n但扎克伯格没能立住。\n\n真正接住这个时代的，是黄仁勋和 NVIDIA。\n\n不过 Chamath 也感到惋惜：\n老黄有技术、有认知，但他手里没有小扎那种“核武器”级的分发渠道。\n如果 NVIDIA 的技术，配上 Meta 旗下 WhatsApp 25亿人、加上 Instagram 和 Facebook 的庞大用户群，整个 AI 的制衡机制和生态会完全不同。\n\n可惜，Meta 在这个时候掉球了，想重新捡起来达阵，几乎没戏。\n\n这才是我们应该看清的现实。\nAI 正在看不见的地方，重塑所有社会决策和执行的成本，这不同于 iPhone 问世时给你的惊艳硬件和应用商店。\n当这些接口被悄悄重写，旧有的分工逻辑，也就跟着烟消云散了。","category":"其它","score":null,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2070560250093056147","translated_status_id":"2070560250093056147","published_at":"2026-06-26 16:36:46","created_at":"2026-06-26T18:30:37+02:00","url":"https://mubeitech.com/p/2070545277577277922","markdown_url":"https://mubeitech.com/p/2070545277577277922/markdown"},{"rank":5,"id":"2068635123789242724","account":"mubei","brand":"@mubei","title":"AI 砸了程序员的饭碗？ 黄仁勋说：纯属胡说八道。 相反，现在抢着招程序员的公司，正在变多。 来，看一组老黄刚披露的数据…","summary":"AI 砸了程序员的饭碗？ 黄仁勋说：纯属胡说八道。 相反，现在抢着招程序员的公司，正在变多。 来，看一组老黄刚披露的数据。 这数据来自全球最大的程序员社区 GitHub： 2023 年，程序员提交代码（commits）3 亿次； 2024 年，4 亿次； 2025 年，5 亿次。…","body":"AI 砸了程序员的饭碗？\n黄仁勋说：纯属胡说八道。\n\n相反，现在抢着招程序员的公司，正在变多。\n\n来，看一组老黄刚披露的数据。\n这数据来自全球最大的程序员社区 GitHub：\n2023 年，程序员提交代码（commits）3 亿次；\n2024 年，4 亿次；\n2025 年，5 亿次。\n到了 2026 年开局这几个月，这个数字直接拔地而起，翻了整整三倍！\n\n为什么？\n因为 Useful AI（实用型智能体 AI）已经跨过门槛，真正下场干活了。\n\n老黄在台上算了一笔账：\n全球 3000 万专业程序员，每年拿走总共 3 万亿美元的薪水，撬动着全球上百万亿美元的产业。\n\n现在，有了 AI 智能体直接当助攻。\n结果是：这 3 万亿美元的薪酬，硬生生砸出了 9 万亿美元的生产力！\n整整 3 倍的效率杠杆。\n\n如果你是老板。\n你花 1 块钱雇人，他能给你带回 3 块钱的产出。\n你绝不会裁员，只会说：再给我招十个！\n只要产出曲线还在往上冲，招聘就永远不会停。\n\n这背后，其实是一个巨大的行业拐点：\nAI 已经跨过了那条生死线，Token 已经变成了纯粹的“盈利单位”（profitable units）。\n\n以前，大家拼的是谁能做出炫酷的 Demo。\n现在，资本和科技巨头拼的是：\n谁能像盖砖厂一样，用最低的成本、最高的效率，建起批量生产这种“盈利智能”的超级工厂。\n\n买算力不再是奢侈的烧钱，这等于买下了未来的高效率印钞机。","category":"其它","score":100,"translated_x_url":"https://x.com/i/status/2068692964671443198","translated_status_id":"2068692964671443198","published_at":"2026-06-21 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