家人们好,同出这期视频呢,给大家详细讲解下二零二六年的 gdc 峰会啊,以及这个会议上到底有什么经验的内容如何?那可以帮助您投资,尤其是对于投资美股和大 a 的 投资者来说啊,这期视频呢,是非常关键,但你详细剖析未来哪些领域,哪些技术,哪些趋势的警惕度是最高的。 那大家投资呢,就可以精选英伟达黄仁勋看好的这些领域和赛道,这样呢,能够帮助您事半功倍啊。在这次大会前呢,我们必须看看黄仁勋在大会现场给这次大会定的基调。 首先它提到了一个非常震撼的数字啊,也就是说,它预计到二零二七年的时候,仅仅在 ai 芯片和基础设施的一个销售上,英伟达呢,就能产生高达一万亿美金的累计的营业收入, 一万亿美金等于七万亿人民币,这几乎相当于世界上一个中等发达的一个国家的全年的一个 gdp 了。那英伟达黄仁勋底气在哪呢? 他给出了答案啊,说计算需求呢,在过去两年内增加了一百万倍啊,记住一个数啊,一百万倍!而且呢,目前呢,这个时间点正值推理拐点的一个到来,各位家人们要注意啊,请注意推理 inference 这个词啊,在过去呢,各大厂商疯狂购买 gpu 是 为了训练 training, 训练大模型, 那比如把全世界的所有的数据和语料喂给大模型,让他进行学习,这其实是前置工作,相当于您从小学读到大学啊,但 但是呢,当模型训练好之后,它将面临全球几十亿的用户的实时的问答,或者说呢,这些 gpu 呢,能够控制工厂里的机器人的生产流水线, 或者说呢,在自动驾驶的汽车上每秒做出成百万次的决策,那这个过程呢,就叫推理。简而言之呢,如果把 ai 比作一个大学生的话,训练就是他上了四年大学,而推理呢,就是他大学毕业之后进入社会,每天上班创造驾驶的这几十年的时间。 那英伟达呢,也是敏睿的捕捉到啊,大厂现在不再满足于比拼谁的模型参数大,而是要让模型呢真正的去进行什么呀?进行干活,那让大模型真正去进行干活呢,是一个超级大的一个市场。 英伟达呢,在这次 g t a 峰会上呢,详细给大家讲解了英伟达在未来推理时代到来的时候,将会有什么核心技术的产生啊。那既然提到了推理的硬件啊,就不得不提这一次的王炸组合,微软 ultra gpu。 大家都知道啊,英伟达以前呢,是做显卡 gpu 的是吧, cpu 这一块呢,一直是英特尔和 amd 的 天下,但是在 ai 时代啊,数据中心呢,是一个整体,我们看二二年的时候啊,英伟达其实试水了 grace cpu, 而这次发布的微软 cpu 呢,标志着英伟达正式对传统 cpu 市场发起了一个指导,黄龙式的一个猛攻。 vr cpu 呢,采取了定制的二木兼容的一个 opus 核心单机架呢,可以塞进三千一百六十八个核心,并且史无前例地支持了超高带宽的 lp ddr 五 x 的 内存。那为什么要做这个呢?因为在未来的 ai 工厂里边啊, cpu 不 再是用来处理复杂逻辑运算的,它的核心任务变成了一个什么呀,如何安排智能体工作, 还有如何充当一个数据搬运工的角色,那微软 c p u 的 出现呢,彻底打通了整个计价的一个任督二脉,让数据流动呢,不再有任何的平静,而与之搭配的呢,是目前工业领域的璀璨明珠啊。 rubin ultra g p u 如果您觉得之前 blackwell 架构究竟够用的话,或者相当不错的话啊,那么 rubin ultra 简直就是来自于外星的生物啊, 突破性的采用了四个计算小芯片 chiplet 的 设计啊,并且呢,请注意这个数据啊,它集成了整整一 tb 的 hbm 四 e 的 高级内存啊,那一 tb 的 显存是什么概念呢?普通家用的顶级的显卡,比如同属用的一个四零九零,它也就是二十四 gb, 整整比目前四零九零呢,拉升了四十倍以上的显存。那为什么需要这么大的显存呢?就目前大语言的一个推理过程中啊,最大的痛点呢,其实叫内存强啊,就是 memory wall 模型太大了,显存放不下,只能拆开来进行计算数据呢,在内存和计算核心中啊,来回搬运,浪费了非常巨大的时间和能耗,那如明熬传呢,通过一 tb 的 hbm 四 e 以及高达十三 tb 每秒的显存带宽,硬生生的砸碎了这个内存墙,使得呢,在 f p 四精度下的精密计算能力啊,达到了恐怖的每颗 gpu 五十 pflos, 相比早期的 hopper 的 一个 h 二百架构呢,实现了十几倍的一个跨越。那为了方便大家直观理解呢,我们来看啊,屏幕上的这组核心参数眼近对比的一个表格,大家呢对于最新型号的 gpu 能力有多么强劲就可以一目了然了。当然了,在硬件层面啊,除了自主研发的 ruby, 本次大会上呢,还有一个这个同书非常惊艳的一个事啊,就是英伟达呢,正式将前几个月斥资两百亿美金收购的 grog 核心技术啊,以 grog 三 lpu 语言处理单元的形式呢,完全融合进了自己的整个生态。 那这笔收购呢,我认为黄仁勋呢,走了一步非常惊险的一个企业。刚才我们提到啊, gpu 在 做推理的时候有内存强的一个问题, gpu 呢,就像一个拥有一万名工人的一个超级大工厂,擅长做大规模的批量处理, 来训练呢大模型的一个整个大脑。但是呢,当你用手机和 ai 进行实时语音对话的时候,你需要的是瞬间反应能力,也就是说,我问完你马上要给我回复,这个时候呢,要求极低的延迟。在这种场景下呢, gpu 给予概率和复杂调动。系统的一个多核架构呢,开始出现卡顿了, 每生成一个 token 呢,它都要去外部的 h p m 内存里边去拿数据,导致的 g p u 有 百分之六十到百分之七十的时间呢,是闲置的一个状态。而 grok 的 l p u 的 架构是怎么做的呢?它直接把巨量的静态随机存储器,也就是 sram 做在了芯片的一个硅片里边, 每一个 l p s 机架呢,包含了二百五十六个 l p u 的 芯片,提供了一百二十八 gb 的 sram, 内部带宽呢,达到了极其恐怖的四十 pb 每秒。 如果说 gpu 呢,去 hbm 拿数据呢,就像是去超市买菜的话,那么 lpu 把 slam 呢,放在片上,等同于你家厨房的双开门大冰箱,伸手拿着食材就开始做。这种架构呢,不仅实现了光速的一个数据流动啊,消除了任何非确定性的延迟。 更可怕的是呢,它将生成单个偷看的能耗,从传统 gpu 的 十到三十个焦耳,断崖式的降低到了一到三个焦耳,也就是能耗降低了约百分之九十。 云服务巨头啊,比如说谷歌,亚马逊呢,本来正在暗戳戳地研发类似于推理的这种 a c 的 芯片,想要在推理端呢,彻底摆脱英伟达的控制。那这一下呢,黄仁勋收购 grok, 并且推出 grok 三 lpu 这一步棋呢,彻底堵死了大厂的最后一道弯道超车的路啊。现在呢,无论是重度训练还是极致的实时推理,都离不开英伟达。 当然了,最近大火的 open cloud 啊,我们都知道,使用 open cloud 呢,会有非常非常多的敏感的一个数据的泄露,以及呢, open cloud 上面呢,有很多插件,有一万个插件,有一千个是恶意插件。那英伟达呢,这次怎么解决这个问题呢? 这就体现了英伟达作为老城的商业操盘手的一个非常敏感的嗅觉和智慧啊,他微笑的推出了英伟达自家研发的专有方案啊,也就是 nimo cloud, 加上 open shell。 那 这个解决方案提供什么样的服务呢?也就是他提供沙乡的一个执行环境, 严格的一个进程隔离,以及基于策略安全和隐私的一个防护栏。如果你有敏感数据, nimble cloud 呢,可以通过隐路由把任务呢自动分配给跑在本地的 nimble tron 模型呢来处理。 那最绝的是啊,这一套安全隔离机制啊,是针对英伟达的硬件,比如说啊,面向个人和小企业的 d g x spark 桌面超算进行深度优化的,就是三万美金的一个非常小巧的,跟那个 mac mini 一 样的,但是价格呢,要比 mac mini 贵十倍。 大家想想,老黄到底有多么能挣钱啊,就这么一个小小的一个桌面的一个预算系统,就能卖您三万美金啊,这个呢,同书认为是教科书级别的啊,诊断疾病,并且呢都受药方啊,是吧, opencloud 有 这么这么多的风险,但是呢,我相当于提供了一套 ddx 风暴的桌面处理单元,就可以把你所有问题呢放在沙浆里面进行解决,把你所有的敏感数据呢给你隔离开来, 香不香?你买不买就说,买,不买就完事了。刚才我们所有说的呢,都是物理 ai, 也就是物理 ai 啊,在大会上呢,引发全场最热烈欢呼的一个特别性感的时刻啊,是一个特殊的嘉宾走上舞台, 那是来自迪士尼动画冰雪奇缘里的人气角色雪宝 olaf 的 一个实体机器人,它不仅外形逼真啊,走路一摇一摆,还能与黄仁勋呢进行自然的实时互动。黄仁勋呢,甚至开玩笑说啊,我知道你过得怎么样,因为你的大脑 g s 计算平台就是我给你的。 那雪宝的出现呢,不是为了卖萌,他在展示英伟达的具深智能的绝对的统治力。那驱动雪宝的呢,是英伟达联合 google deepmind 和迪士尼研究院共同开发的开源物理引擎 newton 啊,在这个引擎构建的虚拟现实的一个世界里边呢,机器人可以在没有物理损伤风险的一个情况下,进行数百万次跌倒爬起抓取,直到完全掌握物理法则。最后呢,再把这颗训练好的大脑下载到现实的 isac 机器人基础训练模型, 这是一个极其惊艳的视觉语言动作。为 l a 模型啊,它最大突破呢,在于引入了受人类认知科学启发的双系统,也就是 do system 的 一个架构啊。人类呢,在遇到复杂的一个情况的时候,比如说手里水杯快掉的时候,我们会本能的去把水杯接住,这叫神经反射。而在做数学题的时候呢,我们会深思熟虑, 那就是我们人类有两个系统,一个系统呢,是负责快思考模型啊,负责机器人的跑步哎,直觉或者肌肉或者细跳的反射。 而第二个系统呢,则是一个慢思考模型,当我们的解数为题写作文的时候呢,我们就负责对环境呢进行深度的一个逻辑推理,还有长远的一个什么呀,规划这种架构呢,彻底解决了过去机器人因为网络延迟或者云端推理太慢导致的动作僵硬,无法应对物理突发事件的一个致命弱点啊。 我们说中国的机器人为什么说是一个遥控器,遥控的机器人呢?其实更多的时候,我觉得机器人的厂商应该去研究这些系统,而不只是研究机器人的硬件啊, 再怎么做翻滚。其实呢,对于机器人真正理解物理世界是没有任何帮助的,是吧,你通过遥控器去遥控它,实际来说不如做出一个真正的系统,让它理解成目前的现实的世界,这个呢,是对于人类未来最有帮助的一个事儿。那么在 g t c 峰会中呢,童书认为啊,未来高景性的赛道呢,总共有四个, 由于时间关系啊,同书呢,详细做了一个表格,说大家可以找助理索要。那同书呢,也解要讲解一下这四个赛道啊。第一呢是什么?是八百伏直流的微电网,我们看啊,当 carry 的 机架呢,把单点功耗推到六百千瓦时的时候啊,过去的电力系统呢,其实就没法使用了,我们现在数据中心呢,广泛使用的是五十四伏直流或者四百八十伏的三项交流 v a c 的 配电系统。 那如果你用这么低的电压去推六百千瓦的一个机架,那电流会非常的大,是吧,电压等于电流乘以电压嘛,那你需要手腕这么粗的一个铜线才可以,而且在电压过程中呢,会很大程度的损失海量的电能。那么英伟达呢,这次也给出了铁的标准,什么意思?全面转向八百伏直流 v d c 的 一个架构,这 和新能源汽车从四百伏升级到八百伏高压快充逻辑是一模一样的。八百伏的 v d c 呢,能够大幅减少铜的使用量, 缩小线缆的体积,减少端到端的转换的一个次数。那第二呢,就是痊愈的夜冷,还有硅光通信 c p o 将迎来黄金的时代啊, 那我们都知道,空气冷却散热呢,其实已经达到了物理的极限啊,那目前来说呢,尤其是下一代的维尔 rubi 呢,几乎全系呢,都转为了夜冷散热,那以 p g 二五流体和去离子水为代表的封闭循环的一个夜冷管线,正在成为 ai 工厂的一个什么呀,人造的一个夜冷散热的一个血管, 从冷水主机液,冷板、冷却分配单元 c d u 到防漏液的快速接头,那精密制造的各个环节紧凑度呢,实际都是非常高的。另外一点呢,是硅光通信啊,传统可插拔的光波块呢,不仅耗电量大,而且信号衰减呢,非常的严重。 那本次这一天峰会呢,宣告了通信网络的一个待机的一个进阶,也就是供蜂装光学 cpu 呢,和硅光子技术的全面商用。我们看英伟达的 spectrum x 平台呢,直接将硅光子组建与网络, a6 芯片呢,封装在一起,带来了五倍的能效提升,还有十倍的网络效率的提升。 二零二六年呢,被业界定调为硅光子商业的原年,围绕光引擎 c p o 相关公益的产业链,未来五年都处于景气度非常高的一个黄金期。那第三一个呢,就是如何安排智能体进行有效的工作,还有如何对其智能体的一个思想,让它们不进行伤害人类。那么都知道英捐再好, 英伟达 gpu 再好,你也要通过什么呀?一些大模型,比如说豆包啊,才能够将你的问题进行什么呀,进行处理嘛,对吧?实际来说呢,应用也是非常关键的,比如未来的企业不再会去买财务软件了,而是直接雇佣一个财务智能体是吧?这个财务智能体呢,直接负责对你所有的一些数字员工也好,或者真实的员工也好,进行排班和绩效考核, 是吧?当然最重要的还要对齐,对齐这些智能体的思想,也就是我们看 open com 暴露出了无数的一个什么呀,无监督智能体的一个巨大的风险漏洞,包括泄露你的密码,包括删除你 c 盘的内容,包括随便给你电脑改了登机的密码,对吧? 未来的一个企业级的网络安全啊,不再是防范外部黑客,而是防范内部的一个智能体,还有你的内部的数字员工的一个失控, 专注于智能体杀伤零信任的一个 a p i 的 一个路由,还有 a i 防火墙这些领域啊,将会成为英伟达新的一个业务拓展的点。最后呢,同事认为啊, ai 呢,一定要解决全人类的问题,就是如何应对疾病, 那也就是对于 ai 制药还有医疗蛋白体的生成。那么看英伟达呢,就是 biolo 的 一个平台啊,如果说物理 ai 解决的生产力的问题,那医疗 ai 解决的是人类对于生命的终极渴望,如何让人类攻克所有的一个存在。 我们看英伟达呢,这次通过啊 biosimil 平台呢,推出了一个生成式 ai 模型啊,这个 ai 模型呢,其实呢,它可以直接在全原子级别上呢,生成用于靶向治疗的蛋白质的结构和粘合剂。 那结合与 google, deepmind 等机构合作啊,将 alpha four 的 数据库扩展至海量的预测蛋白复合体的一个数据库之后啊, ai 呢,在新药研发领域,它的一个推演速度啊,达到了人类的一百倍以上啊, 比现在的仿真系统呢,也快了小一百倍左右。那传统制药企业呢,研发一款新药需要数十年的时间,还有数十亿美元的经费,大部分的成本呢,浪费在了无穷无尽的测试和试错上,因为我们要编写这个分子的结构,一编错了,这个试验就失效,就没有用了。但是目前来说呢, ai 可以 帮你去编写这些原子分子式啊, 那临床前的分子筛选和蛋白质的设计呢?将完全掌握在 gpu 之中,提供医药外包服务, cio 的 创新平台,拥抱医疗大模型的传统药企, 以及掌握核心医疗生物数据的企业,将在这波浪潮中呢,实现价值的一个重估。好了,以上就是童书总结的,英伟达 g c 峰会 将会对未来投资领域产生什么样的一个格局影响,以及对于未来人类社会将产生什么样的影响,以及我们在做投资的时候,哪些赛道警惕度是最高的,童书呢,就做出了详细的梳理。最后呢,持续更新不易,希望大家动动小手,给童书点赞和转发本期视频,感谢家人们的支持,我们下期见,拜拜!
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a 股市场上打链的股票多数都在下跌,大家就觉得你说了个寂寞,不是这样子,他还在引领 ai 的 发展。 g t c 大 会有哪些颠覆性产品和投资机会?今天早上一起来肯定是万字长文黄仁勋砸场,真的是 ai。 春晚这个事情确实很重要,整个资本市场 产生了一个惯性,过去两年的 g t c 大 会都出现了引领整个资本市场炒作方向的现象级大世界。所以整个资本市场对黄仁勋的这场演讲是非常看重的。伊伟达在这一块就是全球最强的,就是王者霸主, 不管他对资本市场,特别是 a 股市场上这些股票产生了什么样的影响。基于你对 ai 的 关注,你就得看一下万字长文的将近两个小时的演讲核心都说了些什么东西。我认为这次的 gtc 大 会非常清晰地告诉全市场,英伟达已经从 单纯的硬件公司转型成为 ai 基础设施平台,你不要再把它局限于是卖 gpu 的,是卖机柜的,他现在是在构造一个无 完整的 ai 的 商业闭环。公司的转型就意味着后边提到的一万亿美元从哪来?就是从单一硬件公司转型为系统平台级公司催生出来的新的商机。这一万亿主要是体现在这个环节, 我认为这是最重要的。那我们具体到从硬件到软件这种协调设计,包括里面提到的一些新的技术路线,甚至包括他对未来的一些展望预期 们,都可以一一梳理。第一个,这次推出了一个微软的平台,这个平台到底是一个什么东西?简单而言,两百五十六颗 cpu 加两百五十六颗 lpu, 加一百四十四块 gpu, 构成了一个新的 ai 平 台。硬件协同设计把 cpu、 gpu 和 lpu 完美的协同了,这种协同的背后有两个数字,它的新的平台架构和它目前的 blackview 架构相比, 算力性能提升了三十五倍。如果按照摩尔定律的技术推进路径看,大概只能提升一点五倍,它就直接提升了三十五倍,这简直就是 ai 的 暴力美学,这也是它发布的硬件系统里面的最重要的一个东西。二零二六年下半年就要开始往出推了,第二款出现了一个新的东西,我前面提到的 l p l p u 是 这次推出了一个新的芯片,专门为推理而生的一块芯片。用黄仁勋的话来说,现在的算理中心就是 tokken 工程,以龙虾为代表的 tokken 的 应用的大爆发, tokken 成百倍级的增长。从 从 ai 算理结构上来说,主要依赖的是推理能力,之前的 g p u 既要肩负训练的重任,又要肩负推理的重任,他这一次等于说把推理单独给猜出来了,专门做了一款专用芯片,恰恰是迎合了 tokam 爆发式增长的大权 趋势。拿业内的说法是, l p u 的 推出是滔氽经济学的核心硬件,这是第二款,很明显人家是有新东西的,只不过今天 a 股市场上打链的股票多数都在下跌,大家就觉得你说了个寂寞,不是这样子 的,它还在引领 ai 的 发展。第三个东西我觉得是大多数 a 股投资者特别关注的光电混合趋势的一个反 反转啥意思?之前市场对光进同退的这个事情预期特别高,因为高速铜缆链接方案是英伟达推出来的光模块,包括之后的 c p o 都是英伟达布局的重点, 因为这里面要解决一个高吞吐量和低延时的矛盾的问题,所以光进同退是一个既定的、确定性的技术方案。但是通过昨天晚上黄仁勋在产品设计上这种布局,其实一句话就是市场对光进同退的预期过高了,步子卖的太大了。 所以今天你去看牌面上虽然说都在跌,但是与光相关的,比如说光模块、 c p o 甚至薄膜基酸里,这些都在下跌,跌幅更大。而高速铜栏板块反而是红的,那就是黄仁军没有彻底的或者说更大力度的转向光互联的方案,还是采用了光电混 合的方案。之前大家觉得光进的速度会比较快,那么铜的预期,所以市场在纠正对铜栏链基过于悲观的预期。 网易云熏的意思是什么?我们需要更多的铜烂才能,我们需要更多的光芯片才能,我们需要更多的 c p o 才能。这句话意思是啥? 目前现在的技术还离不开铜,同时并不意味着抛弃光,只不过光的过高的那个预期被压制。今天排面走的这些东西,就是对昨天晚上光铜混合方案的重新定价,并不意味着光互联方案就没有预期了,我觉得预期依然很强, 只不过黄仁勋要的是一个系统的稳定性、可能性、阶段性的,市场情绪上有一点点失落。第四块其实也是 a 股投资者关注度更高的。关于叶冷的渗透率的问题,按照黄仁勋介绍维纳罗宾架构的方案里面,全叶冷方案加 四十五度温水冷却,也就说全叶冷方案也是一个确定性非常强的一个方向。这个东西其实是一个物理题, 因为它的单颗芯片的性能还在提升,功耗还在增长,对散热方案的迭代的需求就是一个刚需。从它的技术路线上来看,全业的方案会变成一个越来越确定的方向。 问第五个,我们再说一说他在发布会上透漏出来的一些关于未来的展望或者未来的设想。会上出现了超过一百一十台机器人,同时宣布了和四大整车厂商的智能驾驶的合作规划。这是什么?这是除了 ai 大 模型龙虾带来的 token 的 爆发式增长之外的新的应用场景, 甚至黄人参都预期了自动驾驶的 deep six 时刻也即将到来。它是非常看重 ai 的 应用落地场景的,因为它整体上造出来这么强悍的算力,最终要有用武 之地,那么它就必须展望到底这些算力都能用来干什么。这就对未来机器人、自动驾驶,包括 太空算力都有一些展望,他觉得这都是未来的趋势,都是未来的场景。总结就是一句话,英伟达通过这种系统级的创新,硬件加软件加架构的全链路的这种布局设计,最终要 实现的是一个系统级、平台级、 ai 基础设施的缔造者,他要做成这样的一个帝国,从而实现二零二七年一万亿美元的营收目标。美得很嘹咋咧?

黄仁勋的英伟达有没有可能到达十万亿?如果到达十万亿的话,这个时间要多久?黄仁勋昨天在 gdc 的 大会上说了,黄仁勋的英伟达在二零二七年,英伟达的营收会破一万亿美元,如果当英伟达的营收破了一万亿美元的时候,这个时候英伟达的市值会是多少?如果我告诉你,我们董事会会有一只比黄仁勋的英伟达翻倍还要快的企业, 信还是不信?而且这家企业就藏在了昨天黄仁勋 gtc 大 会里面,他已经爆料给了你们,不知道你们猜不猜得到,猜不到也没关系。这一条内容呢,我好好给你们拆解一下,黄仁勋的 gtc 大 会到底在讲什么,以及接下来你该布局什么,你可以抄底谁,剑锋谁,你就可以吃得到翻倍的增长。 然后你们昨天很多人私信的小米昨天大涨百分之五,今天早盘呢,又回到了三十六块,你们很多人问小米是不是可以直接回弹了?小米三十六块是不是短期的底部了?小米现在能上车吗?如果不能的话,有哪一家新能源车企接下来的表现会比小米集团要好?第三个你们关注的问题啊,阿里巴巴昨天又宣布了一件大事, 阿里推出了 token up, 而且这个由谁带队呢?由吴永明带队。好了,这就是你们想问的比亚迪的大事情,大新闻,那就是比亚迪的海外战略, 比亚迪今年的海外战略好像很有信心啊,比亚迪能否依靠海外战略把比亚迪的市值给顶起来?废话不多说,我们开始正题,开始干活。在讲黄仁勋的英伟达之前,有没有机会到十万亿之前,我先给一些董事会圈外的人看看,我们董事会我四年前是如何带着董事会的兄弟们吃到英伟达翻倍的。大家注意看到这个聊天记录的时间处, 我在二零二三年一月五号的时候,在全球社交媒体都没有人给你爆料英伟达的时候,那个时候英伟达还是一个很小的企业,只有几千亿美元市值,我就给董事会的兄弟们拿到了一手的数据,英伟达的 gpu 已经通过了各大头部大厂的公测。 我想问你们,在二零二六年,你回过头去看我二零二三年的发言,我问一下你们啊,我的董事会有没有含金量?我们董事会贵吗?你知道为什么我们董事会老粉有这么多吗? 因为我们跟别的博主他们的打法不一样,别的博主是一次性给你说十家二十家,有几家中他就拿出来,那么所有的新粉老粉都知道我不是这样子,我只说那么一两家, ok 了,炫耀完了我们的战绩。然后接下来我们说一下 n v d 接下来有没有机会翻到十万亿, 如果现在在四点五万亿五万亿区间,你上升英伟达的话,你的风险大还是收益大?现在全球资本市场都关心的一个事情就是,第一个英伟达的业绩的持续性,第二个英伟达的增长空间问题,第三个英伟达是否会挤占下游 ai 应用,这些企业没有利润可言。我们可以看到啊,黄仁勋带头出来吹牛逼, 二零二七年 nba 的 业绩指引超级乐观,二零二七年最少都是一万亿美元的需求跟收入,你可以看一下黄仁勋的原话是怎么说的。黄仁勋说,去年这个时候我说过,我们看到了五千亿美元的高确信度的需求,覆盖了 blackwell 和 ruby, 直到二零二六年,现在就在此时此刻,我看到了到二零二七年,至少有一万亿美元的市场需求。 黄仁勋这句话一出啊,直接拉动了昨天晚上美股英伟达的市场大涨,直接一度涨超了百分之四,你以为这就算了吗?不仅仅如此啊。黄仁勋接着补充说,这合理吗?这就是我接下来要讲的,事实上,我们甚至会供不应求。黄仁勋确定,实际的计算需求会比这个还要高的多。 我接下来说的话,他很可能会决定你接下来五年、十年,你的财富水平跟财富等级。你一定听好了啊,你会发现,美股的上市企业老板、 ceo, 他 敢直接出来开发布会,说我的业绩很好,我的需求很强劲,以及我敢给你直接预测我接下来每一个财年,我的业绩表现是什么样的。 反观你们特别喜欢玩的 a 呢?好 a 的 表现是什么?你们所有的散户啊,只要收盘全是利好,都是自己去盘后找利好的消息,然后呢,不断的发布到社交媒体,最后呢,这些上市企业过了十四天,二十一天必须回答的问询期的 企业出来辟谣,我们没有这些消息。如果你听懂了这个案例呢?我相信啊,你用脑子都知道你应该选择什么市场,为什么你们过去六年,你们跟了很多做 a 的 这些博主, 没有一个博主能够带你们,但是你会看到我们董事会六年了,那个时候啊,一堆人说我没水平,一堆人说我是个骗子。好,我想问你哈,今天谁是骗子,谁没水平?我想问问你们哈,我只是替董事会的兄弟们问一问哈,你们这些玩 a 的 哈,你们学到的技术没有? 如果学到技术的话,我希望你们可以向我们收费,我们真的想学一学 a 的 技术,比如说什么龙头战法啊,打板啊等等等等。哇,这些我们听到我们真的好兴奋的,好开心啊,还有那些什么蜡烛图啊这些,真的很想学习,有没有人可以教教我们的。所以董事会的兄弟们,你们会发现啊, a 的 这帮兄弟啊,他们什么都会,什么技术都懂,什么新闻都知道,他就是不会赚钱,其实挺厉害的, 老天爷常说啊,给他打开了一张窗呢,会把他所有门都关上。回到英伟达啊,英伟达的黄仁勋指出,如今的 nba 系统已经能够证明是全球成本最低的基础设施,由于英伟达能够运行几乎所有领域的 ai 模型, 这种通用性使得客户投入的这一万亿美元能够被充分的利用,并保持长久的生命周期。这就符合我跟你讲的,什么互联网的流量赋用,成本赋用。黄仁勋为了解释这一万亿需求的合理性,他向全球企业 ceo 展示了一套全新的商业思维。他指出,未来的数据中心不再是存储文件的仓库,而是生产偷啃的工厂。 黄仁勋接下来说的这句话会给你拆解, ai 时代,谁会爆发,谁会翻倍?你记好了啊,黄仁勋说,每一座数据中心,每一座工厂,从定义上来说都是受电力物理限制的,一座一锯瓦石的工厂永远不会变成二锯瓦三锯瓦,这是物理和原则定律。所以,在固定的功率下,谁的每瓦托肯吞吐量最高,谁的成本就是最低的。 好,这里我要给你们泼一盆冷水啊,哪怕是黄人勋,我都给你们泼一盆冷水。为什么?记好了,这个世界上任何的商业需求,它是有正态分布顶点的。很简单,假设今天你开了一家餐馆,你只有十张桌子的情况下,你请一百个厨师,有没有意义? 你就能够理解我意思,哪怕你的产出再多,你的产出成本效率再高,以及你的产出成本能够被你拉平,但是你只有十张桌子,你能够懂我什么意思吗?好,那你就会反驳我, ai 时代,谁能够生产越多,谁就能够越赚钱,谁就有越多的客户。 ok, 那 我问你啊,你觉得会不会有一家企业能够做到全面通用型的 agi? 这就是你们很多人今天要考虑的,你到底上成哪一家以及哪一家,他会成为未来 ai 应用的王者地位?好,我再告诉你们,你们很多人都在扯 ai 时代来的时候, app 不 存在了, app 不 需要了。好,我告诉你啊,当 ai 时代来的时候,我个人看法你记好了,五年后,十年后,你会感谢我的看法, app 会越来越重要,这是我的观点。 如果有任何的博主跟你说 ai 时代的来临, app 不 重要了,我告诉你,它就是在鬼扯,瞎扯为什么特简单?每一款 app 的 背后的根本核心竞争力根本就不在于它的前端的展现形式,就是你看到的界面、 ui 这些根本就不是企业的核心竞争力,而在于这个 app 背后提供的供给能力,它的交付能力,它才是这个企业的核心竞争力。 就非常简单,你要谁送外卖,你要谁给你做饭吃,很简单,你如果是个打车平台,谁开车来接你,就那么简单。如果这个你都听不懂的话呢?那我就告诉你啊,你还是不要碰 ai 了,你就不要玩二级市场了,好好的去打工就好了,因为你对一个生意的基础的结构模型你都不理解,你怎么能够去做了二级市场呢? 其实说到这里我都说多了,但凡有一点点认知的,已经知道了董事会会压住哪一家,哪一家会成为 ai 应用的时代霸主地位。 ok, 我 相信有很多人呢,又会在圈外像错过小米、贾古文英伟达、特斯拉等等等等企业一样,继续错过下一个 ai 时代应用的霸主。不对,他不是 ai 时代的霸主,而是 ai 时代的流量入口,我这么说你们应该就能够懂了。所以啊,无论是在以前,还是在现在,还是在未来的 ai 时代, 谁能够掌握流量入口,谁也会有机会啊,成为下一个 ai 时代的万亿十万亿的巨头。所以你想知道更深度的分析,你想知道更多的话,董事会你懂的也是。

魔鬼大通刚发布了英伟达 gdc 二零二六的研报,直接给了 overweight 增持评级,目标价调到两百六十美元, 这个目标价比当前股价高出不少,他们到底看到了什么?核心价值?核心就是 ai 推理的万亿级风口。到了之前大家都在忙着训练大模型,现在终于要进入大规模应用推理的阶段,英伟达刚好踩中了这个拐点。 推理市场的规模真能支撑万亿级的需求吗?过去两年, ai 计算需求直接涨了一百万倍。摩根大通计算,英伟达累计可见的推理订单已经达到一万亿美元,而且这还只是受限于产能的保守估计,实际需求可能更大。 英伟达在推理这块的核心优势到底是什么?首先是成本控制,他们的推理成本比竞争对手低百分之四十以上,即将量产的 vera c p u 会把这个优势进一步拉大。不少客户试过竞品后还是转回英伟达。除了成本,还有哪些技术亮点? 新一代 blackwell 架构的推理性能比上一代提升了三十倍, groq lpu 的 集成更是关键突破。三、 lps 机架能提供一百二十八个独立 lps, 每兆瓦推理拓根数直接提升三十五倍, 每个 lpu 还配备五百 mbs r a m 和一点二 p f lops 的 fp。 八、算力网络连接技术有什么更新? 他们推出了双镜扩展连接技术 scale out, 用 spectrum x 以太网交换机。 scale up 方面, robin 继续用铜连接,后续的 robin ultra 和 femen 会逐步切换到光学连接,不过铜的用量并没有减少,光学连接的比例会逐步提升。 软件生态系统有哪些新动作?尼莫克拉软件站给 openclaw 增加了企业级安全和隐私路由功能。 openclaw 推出才几周,英伟达就已经搭建起完整的商业化竞争体系,生态壁垒越来越高。新的收入增长点主要在哪里? 微软 cpu 是 最大的亮点,预计二零二六年下半年量产后,将成为除 gpu 外的第二大收入主体。数据中心业务的毛利率有望从当前的百分之七十五提升到百分之八十以上。英伟达面临的主要风险有哪些? 主要是竞争家具, amd 和 intel 都在加速布局 ai 芯片市场,还有地缘政治因素可能影响供应链。另外,当前估值处于历史高位,市场对增长预期的兑现压力不小。摩根大通对英伟达的财务展望具体是多少? 二零二六年 eps 预计四点六一美元,二零二七年提升到七点九二美元,二零二八年达到十点零五美元。资本支出计划将从二零二五年的一百二十亿美元增加到二零二六年的一百五十亿美元,主要用于产能扩张。 行业趋势方面有哪些值得关注的点?推理市场的增速已经超过训练市场,预计二零二七年推理需求占比将达到六十一。云计算巨头的资本支出计划同比增长百分之三十。自动驾驶和边缘计算等新兴应用场景正在成为新的增长点。最后,摩根纳通给出的投资建议是什么? 他们认为英伟达当前股价仅为二零二七年 eps 的 十七倍,估值具有吸引力,是半导体行业的首选标的,建议投资者重点关注推理业务的增长和微软 cpu 的 量产进度。 这么看来,英伟达确实已经提前布局好了推理时代的所有环节,接下来几年的增长确定性很高。没错,从硬件、软件到生态,英伟达都构建了难以逾越的竞争壁垒,只要推理需求的拐点真的到来,他们就能充分享受万亿级市场的增长红利。

最近英伟达正在举办的 gtc 大 会很有可能成为他股价的催化剂,这次英伟达会发布他们家最新的光学封装产品 cpo 交换机,持续时间是三月十六号到三月十九号,也就是到这周的周五。 虽然历史不会简单的重复,但是参照以往的数据,在每一次的 gtc 大 会之后,英伟达的股价都非常的强劲,在三个月的时间内会跑赢大盘。 这次大会呢,会立好所有从事光子封装,光子学技术的公司,光子以及光子学呢,一直都是卡着 ai 脖子的一项技术。 这次会议的主舞台会有特斯拉、微软 mate 这些公司呢,大概率也会从这次会议当中获益。 很多人会做大会开始之前的买家预期有助于提高股价,目前的远期市盈率仅为十七,为历史的低点。 能吃到这次大会立好的公司特别多,像什么台积电、英特尔、 amd、 博通等等都会从中受益,所以说这次大会是一个很好的机会,有助于提振这些公司的股价,并且呢会促进光子学产业链的发展。 光子学和光子技术呢,也是我长期看好的一个领域,我认为它的价值呢,不仅仅是在未来能够引领 ai, 同时也是 ai 发展的一种基础,原材料会限制 ai 的 发展,所以这类公司的价值在未来就很有可能会飞涨。

虽然说现在整个市场的这个情绪和关注度都被美国和伊朗的冲突所,这个呃可能被美国跟伊朗的冲突吸引过去很多,但其实今天的话,其实整个科技我还是比较成压的,但其实我们认为 ai 整个行业的发展是是完全没有受到任何的影响,那其实整个 ai 的 趋势是很明确的。 那么在今天的今年的这个季节大会上面,黄仁勋也说到预测到二零二七年的时候 ai 算利息会达一万亿美金,嗯,针对于英美达的这个 ai 上面的收入也会有一个翻倍的增长,预测会有一个翻倍的一个增长。 那么尤其是夜冷这块的话,其实我们认为这次机械大会给的信号很明确,无论是线上的演讲还是线下的这个展览都可以看到,其实呃夜冷这个趋势是很明确的,那么其实我们认为今年是百分之百是夜冷的一个元年,那我们认为其实夜冷增速是明显还是我们原来的观点 会整个超过整个 ai 行业这个增速的。那么这次公布的这个 rubin gpu virus cpu 组合的 rubin n v g l 七十二这个机柜,还有 guac 三 lps 机柜 cpu 的 机架,其实这三个的话都是毫不例外的用了全液冷的一个加工,所以说我们认为说行业的竞争力还是很强的。那么虽然说在整个 老黄那个岩浆里没有太体现出来整个液冷的技术是什么,但其实从啊,但其实从大家的线下观展大家可以看到各种各样的消息嘛,从线下观展的图片来看的话,其实整个行业的这个进展还是比较快的,从 gb 三百到这个如品,其实大家看到整个机架的这个,呃,这整个这个服务器的这个架构,其实包括液冷架构也会有一个 比较明显。你看包括这次马上二八年我们要量产这个 lps 机柜,其实整个英朗这个价格我都会有,都是有一个比较明确的一个变化的,所以说其实可以关注点还很多。首先给大家更新一下现在在 cc 大 会上面目前看到的整个英朗,因为分一次侧,二次侧嘛,可能大家更关注二次侧多一点,哎,就是所谓的这个机关类的一个环节,因为因为因为拿到芯片其实最最多就集中在机柜这个领域,那其实现在在机柜里面的话已经拿到扣,并且也有开始在这个 t g a 大 会上面有有展览的公司,分别是灵异制造收的这个礼品达英维克啊,还有百亿电子、蓝思科技。冷板的话,这块其实还是以台资企业为主,那 quan master a v c, 呃,台达,这主要这几个台资的企业为主,那 u k d 的 话就可以稍微多一点,像笔盒电子,国内的还要像 双红,然后还有像现在风格最高的欧洲丹佛斯帕克,那国内大陆的企业,包括像英伟克、呃,利米达等等,然后像麦吉福的话,有像台湾的迅强、昆曼斯坦,然后伊伊顿说的保德,然后有祁红、 a v c, 还有利米达 啊,麦吉福的话有这个有 a v c, 保德、昆曼斯坦等等啊。所以说其实现在整个呃关键的环节,除了利米达和英伟克以外,可能还主要是集中在台企的企业,还有欧美的企业为主, 所以说这就是我们呃所说的第一个第一个逻辑。那其实我们一直认为说归类的环节,其实今年的话除了主攻这家企业以外呢,其实我们认为代工的企业其实能比较好的去放出来利润啊。最主要其实大家看到这次以这个白名单为例啊,之前我们提到说其实在伊利南那边的话,原有供应商的份额其实会相对来讲比较稳定, 因为对于新供应商而言的话,要进入 n v 或者说整个 c s c 的 这个供应商平台,需要经过很多很多人的设计,并且有可信的认证,还有工厂的一个审核,那其实与新进入者相比,那么比较有成熟经验的原有供应商更有能力去捍卫他的一个市场份额。 那即使其实从现在的如品的这个价价格的角度来看的话,那现在整个如品企业的这供应商名其实还并没有完全定,那么但是这次这些大会跟上次去年的企业相比,供应商没有发生太明显的一个变化。那这一年了,这一年以来其实传过直接进 n v 的 这个企业其实有很多,其实从整个 这个扣子,甚至从这 a l 名单上的状态看的话,其实也没有一个很明显的一个变化啊。所以说其实我们认为以台企以及像当初这种欧美企业在工业设备的历史上来看的话, 整个乳品系列的整个格局也不会太大的有变化。那之前的话英伟达也提出来嘛,将可能会收紧,可以未来可能会收紧,对于整个供应商认证的一个范围,那么可能自主的去,甚至有可能会自主的去设计整个业种,原自主去设计整个业种的一个架构,那么其实说白了之后的话, a v c 像库伦巴斯这些企业的话,是根据英伟达这个 鹏业架构去给他们去生产这个冷板。那因为以前的现在的这个模式时,那么伊利达有 l a l a l 的 名单,那么其实有这个名单之后呢?有有有这个名单之后呢? 再会像伟创利、富士康啊这种做 o o e m 厂商就去去选择这个供应商,那么这个一定程度上导致说可能 a v c 跟库拉索的冷板它就不太一样,那其实也是都是符合要求的。 之后的话可能韵达会做出这样一个改变,那无论这个事情是真假,那其实对于整个产业趋势上来看的话,那其实原有供应商地位也会越来越稳固,那么直接做进,直接跟韵达对接,直接做韵达,以自己的品牌做韵达的这个可能性,其实会这个难度会越来越大。那其实我们认为今年的话 代工需求会从这方面去诞生,因为对于台企企业为主的话,其实他们扩展也是比较有难度的。那 a v c 以 a v c 为例吧,他在主要在越南的产,那其实越南库产的话,无论是从招工培训讲上来看,还是从整个这个加工设备的这个上量的讲上来看的话,都会有一个比较明显的一个周期。但是呢他们 以这个应打为例,包括像谷歌这样的订单落地的速度是要更快一些的,所以说今年的话,包括像台企,包括像欧美企业为主的话,今年都会有一个比较大的一个代工的一个需求, 这是我们认为说,呃柜内设备的话,我们认为代工是比较代,代工的话其实是今年的话我们认为是更主要去推荐一点。那么最主要的话就是包括像冷板的这个科创新元,呃,像翼龙电子,包括像奎头的星锐科技,然后像包括像未来的盛兰股份等等。一会的话我可以详细的去说一下我们主要重点推荐的公司,那么这是柜内设备的一个环节, 刚才其实还没有给大家去讲一下现在大概路由器的这个变化都有什么?为什么我们认为说第一种渗透率提升,因为第二的话整个硬件的市场其实是增增加很多的。 那么路由器的话,这次可以看到单个芯片大概是一千九百五十万,单个机柜的话从三百的一百三到一百四十千瓦,停到了现在的两百到两百二十千瓦,并 且它现在是标配全硬的风扇,配上就相当于有一个蜂窝作为补吗?但是的话,现在基本上 呃柜内原来采用机密空调散热的交换机啊,包括像网络官方块这些环节的话也都改成了一个,那官方块的话会增加冷板,交换机的话可能也会增加冷板,整体冷板的用量是增加的,而且呢现在这个这个 computer tree 的 这个冷板加热量还会提升,而这是一个非常明确的一个产业趋势,因为大家记住去这些大会现场去看啊,其实也有所为那种 加工精度,整个流道的精度到一百五十厘米以下的这种所谓的微通道冷板这个产品,而且呢现在就是,呃,为什么我认为其实微通道这个事情呢?大家可能微通道分分成冷板跟盖板,那其实所谓的微通道冷板只是比传统的微通道 呃这个流道的精度更高一点,那现在用五十个 c c c, 六十个 c c c, 其实加工出来去将它一百五十米以下的这个流道,其实是其实并没有大家想的说要去将它一百五十米以下的这个流道,其实是其实并没有,大家想的是这个,那也是造成了它加上一定的一个提升。 那现在具体从数字上来看的话,冷板的话就大概 t b 三百是一个柜子一百二十六块冷板,因为现在有 t b 三百还是有那种大小冷板的一个方案,大概每块冷板可能两百多美金,因为 是小冷板,所以价格单价可能会稍微更低一点,但如品系列的话就改回来原来 b 冷板那种大冷板,因为其实如果从小板改成大冷板的话,相反相对而言整个成本其实还会相对降低一些。但又因为它是用了所谓的加工方式加工更细的一些,但又因为它是用了所谓的加工方式加工更细的一些,但又因为它是用了所谓的加工方式加工更细的一些,但又因为它是用了所谓的加工方式加工更细的一些,但又因为它是用了八百美金左右, 而且呢柜子的话,刚才提到交换机的话都上了冷板,所以说其实单柜的价值上也是增加了,大概一个柜子的话可能五点二万美金左右,大概二十六万人民币,那玉颗粒的话, 这个三百玉颗粒量很大,因为它是小冷板,每块板都要配玉颗粒,大概有两百七十对,每对的话可能在六十美金,五十六十美金左右,那如果你去的话,他改块大冷板之后,接头数量是一百四十对,但是单价肯定明显变高了,因为其实今年的话,今天的话,包括其实黄旭也提到那个所谓的四十五度温水的事情,那如果 cpu 出水温度也是所谓冷板的基本温度 是四十五度的话,它更贴近了芯片的发热温度,那这样就造成了说,呃,在整个温差变小的一个情况之下,它需要去增加它的流量,才能达到原有的既定的散热量,所以说对于整个 u d 的 这个流流速增加之后,流量增加之后,那对 u d 的 密封性要求会更高啊,对它承压就会会这个它承承受流体的压力,压是承承受整个流体的压力会比较大,所以说这个单个 u d 的 价值量肯定是才会变高了。大概我们预计的话可能会到一个月的八十到九十美金左右, 那一个贵的话差不多一点一万到一点二万美金,大概在八八到九万人民币左右,不到十万差不多小十万块钱。第三个是曼尼夫的啊,其实分水器这个事情呢,大家可能没有太关注,但其实分水器的供应商格局也是比较稳定的,主要包括有这个也是有台的啊,像丹佛斯这样的一个欧美和台湾的一个企业,那大概的话其实隔之前基本上也没有很大的变化,大概贵的话可能两万美金左右。 cdu 的 话其实会有一个比较明显的一个变化, cdu 的 话,它是国内跟国外的核心的一个连接的设备,那现在只有包括国内的,像室内环境啊,高栏股份啊,甚至像英菲克啊啊,其实最主要是给海外去做 cdu 啊,这个 cdu 这个产品的话,其实原来 b 三百的时候用的是一点三兆瓦的 cdu, 也是一拖八,因为 b 三百的话差不多一百二十一百四十千瓦极贵。那差不多八个的话,差不多用一拖八的这个 cdu, 大 概单个 cdu 在 二十五到二十五万美金左右,不到两百万人民币,两百万人民币左右, 如您现在的话就要看到二点三兆啊, c u 是 也是一头八,但因为优惠低,一个机会是两百二十多千万八的话差不多小两兆啊,大家配上一定的荣誉的话,大概一个 c u 是 差不多二点三兆瓦的一个 c u。 雷帝现在在做这个产品往上抬的啊,那现价价量的话大概还停了,单个这个如单个 c u 的 话在四十三到四十五万美金,但是看起来的话, 单个 c u 的 这个价单照啊, c u 价量变小了,是因为即使即使质量变大了,其实对于整个 c u 而言的话,它的整个 c u 的 这个 呃,整个呃,整个 c u 的 这个呃基础,其实里面的这个方案其实没有什么太大变化,但是之前的话可能是几个一拖八的 c u 在 几个 c u 备用一个可能,但是现在的话要用二 n 的 c u, 也就是所谓的可能需要去一比一的去配 c u, 这样造成其实整体的 c u 价值量变大了,虽然单灶啊单价变低了,但整体 c u 用量变大了,这 可能跟冷板是差不多的一个情况,呃,有一点类似,所以说 g b 三百的话,大概一个柜子对应的这个量没大, 而且里面的电子泵其实也有一定变化,因为之前大家可能也会有比较关注泵这个情况,从智能量智能量讲上来看的话,之前的一点就是之前的这个,呃,一二二 一点三兆瓦的 c d u 大 概里面的电子泵是,呃,是二,是二加一的方式,用两个主,两个主,两个主泵,一个备用泵,大概六百五十千瓦的泵,电子泵左右,呃,如果用电子泵的话呢,在六百五十千瓦左右,那么其实在路由器的话,二十三兆的话,他就要用到两个泵,一共是一千两百,一共,一个是一千两百千瓦, 一个是一一点二兆瓦左右,两个话是差不多二点四兆瓦的一个情况,这大概电子泵的一个情况。所以说其实如果一些的话,相比于三百的话,也有一些 柜内设备的价值量的一个变化,那再往后的话,其实除了柜内以外,啊啊除柜内跟 cpu 以外的话,其实一次测的话也会有大家更更加比较关注一点 之前的话,呃,尝试来说这个四十五度温水的事情吧,说是不再用这个冷粉基组了,但实际情况其实是大家会考虑到 pue 的 一个原因吧,确实,如果呃冷粉基组其实对于整个电力的消耗是很大的, 对于整个一次测就是所谓的室外的这个技术方面的话,大概分两种,一种直接冷却,一种呃,一种是间接冷却,间接冷却的话大概分两种叫,这种叫 a h u 间接蒸发冷,还有一种是一体化的氟汞,这种的话其实在北我们国家的北方地区会用的比较多一点啊,比如华为在霍林格水泥厂用的基本上都是间接蒸发冷 啊。在可能华南华东的数据中心,包括像那个 tiktok, 包括字节在 tiktok 在 东南亚的数据中心,包括字节在华东和华南啊,比如易征的数据中心的话,其实都会用到冷水基组。 之前为什么说北美那边,因为北美那边其实对于电的缺口还挺大的,那么其实他们对于 p o e 降低的,其实虽然不是从环保的角度来看,但他们最主要目的还是通过还是电力的这个原因,那 其实对于整个能效降低的话,其实如果用如果不开冷却系统的话,其实肯定是对于整个能效降低是很有效的,但是呢,不愧是一直都不用,那因为其实他们并没有办法去避免说当遇到极端天气的时候,你这个给水温度降低不了,降低不到这个温度的话,其实对于整个散热能力是有很大的影响的, 所以他们其实还是要会备用一个 cd, 呃,备用一个冷水机组在旁边,所以说其实一定不会是完全不用冷水机组的这一个情况,那第二的话其实就是对于整个压缩机的一个情况,那么其实对于压缩机的话,整个这个磁悬浮压缩机代替传统的普通式离心的离心压缩机,甚至代替现在北美存量最多的螺杆,也是一个比较明确的一个趋势。那因为整体磁悬浮的这个 磁悬浮的会磁悬浮压缩机的这个,呃,整个 p a 整个对于整个 p o e 的 降低是很有效的,因为它基本上没有机械的一个磨损,同时呢磁悬浮压缩机可以做的很小,这样的话就可以做那种模块式的这个 压缩机。但对于现在整个 a i d c 而言的话, a i d c 对 于整个卡的调用的这个幅度,这个等于算命调用的幅度是很大的。但如果是传统的普通式离心式压缩机的话,它需要长时间去开启, 这样的话其实会对于建筑的损耗会更大,那资源回收机的话会更好的去适应整个算一个调动的一个波动,这样的话也会更适应一些数据中心演直接是整整体一个整个资源回收机是能与创生的一个核心的一个逻辑。所以说在看下,从总体上看下来的话,我们认为虽然说可能跟大家原来预期的整个机械大会上的事情差不太多,但是呢 符合大家预期的意义,就说明其实业冷这个行业是有非常明确的一个产业趋势,而且是有你今年是一定会放量的啊,所以说我们其实还是重点去推荐这个行业。 要论到标的的话,当然我提到还是分国内跟国外两个环节来看吧。我先说国外吧,那整个一次侧的话,其实我们还会推荐像包括冰龙环境做农资组,因为大家可能会会有一会有一定的,会有一定的这个呃会因的偏差。对于不用农资组的这个事情,还有包括像联合股份给压缩机做怎么样?包括像新内股份做资源压缩机的企业, 那对于整个柜内的话,其实我们还是主要推荐代工。呃,再再再说到 cdu, 从国外从一次侧往二次说,那 cdu 的 话是一次侧二次侧的这个 连接点,那这里的话,其实我们这里还是推荐森林环境跟英威克。那其实这两家公司的话,那英威克和森林环境其实是国内的原来在二手车里面的话,核心的竞争力的公司,他们是有整体应用的,他们是很懂机房的,很懂机房的设计,很懂整个机房的交付, 所以说其实他们做包括 c、 d、 u 甚至一字的集成是很有自己的,很有自己的理解的。那其实这样其实对于整个除了 n v、 n v 以外的 c、 s、 p 而言的话,其实他们就选择这种,呃大陆的做这种一字测,第一有一定的成本优势,第二的话还有一定的交付能力的。这个企业他们讲是很有吸引力的,因为 呃,像韦迪,包括像台纳,甚至这些做国外的企业的话,其实是属于优先满足 n v 的 这部分订单的。那对于谷歌、美团、亚马逊而言的话,那么选择 呃选择古大陆的企业是很有自己的优势带的啊。所以其实在这个里面的话,我们核心还是推荐呃国内现在唯一有可能成为像国外七十一、七十万这样的角色的尼克尔,然后可能第二个刚刚开始接到了便民订单的这个申请环境。 最后再说到柜内环节,那其实我们还是核心推荐代工这个环节,那我们最核心推荐的公司就是我们写过包括这个新锐科技,那新锐科技的话其实是做街头的一个代工,那市场现在对科技其实是做对丹佛斯代工,那丹佛斯这家企业其实是现在,呃,包括这次大家去到,呃, 包括这次大家去到这些去看啊,丹佛斯其实在整个因为街头的量还是很大的,他是现在因为呢?因为街头的一共。那对于丹佛斯而言的话,其实在嘉兴的海盐嘛,他的这个产品,一方面 丹佛这家企业的核心竞争力的产品,一个资源压缩机,一个预扩地,其实都在海盐的一个工厂,那现在呃丹佛所有的粗加工是全部需要外去做的,那现在新锐科技应该是最大的家,而且是为一家上市公司让他们去代工,那之后的话凭借它的整体的一个集成的能力,之后的话除了预 扩地以外,包括像 many fold, 甚至像这个像呃 many fold, 像 cpu 里面的千瓦换热器,这都是丹佛斯的一个核心产品,他们会主要去给他们去代工,因为丹佛斯这家欧美的企业对于产品的认证其实比台湾企业更强的,但他们扩展就是 因为他对于整个设备的要求高,速度快的速度比较慢,他们的订单今年是要同比去年是要翻倍的,他们这家企业所以说给的精力非常大的一种代工的一个空间,所以说这个企业的话,我们认为现在还是有很大预期差在的。那么最近的话,董事长调下来的话,这些企业我们认为都是有机会,甚至今年都是能看到业绩的,所以我们还会重点去推荐这家公司 啊。那么以上就是我简单的对于整体的这次这些大会的一个总结,还有这次如品企业可能同比七比三百的一些变化,以及我们推荐的一个标的,那其实我们一直对于整个印尼行业有一个非常密切的一个跟踪,那最近我们也在调研相关的企业,如果各位领导有需求的话,也欢迎与我们随时联系。

大家好,闭着眼睛买 ai 概念股就能赚钱的日子结束了,现在要做的是拿着黄仁勋给的 ai 基建施工图,去寻找那些在新材料、 新工艺、新架构上真正有卡位优势的公司。今天这期视频聊聊这次英伟达 gtc 大 会与以往不同的三个核心变化, 以及这些变化传导到 a 股,到底哪些板块是真理好,哪些可能只是凑热闹?这次黄仁勋提出了一个概念,叫 token 工厂经济学。什么意思?未来的数据中心不再是一个存储计算的地方,而是一个生产 token 的 工厂。这就带来两个颠覆性的观点,一、推理时代, 算力需求不仅没降,反而指数级上升。以前大家担心训练完了芯片就卖不动了,但老黄说了,现在 ai 进入了推理时代和代理式 ai 时代,机器跟机器之间的对话产生的 token 数量比人机交互多得多,这意味着算力的需求从建设期进入了运营期, 这是一个更长久、更持续的故事。二、 gpu 不 再是唯一的解硬件开始分家了。 这次发布的 lpu 是 个非常重要的信号,它的逻辑很直接, gpu 像个长途重卡,适合预训练。但到了推理环节,特别是那个吐字的过程,需要的是低延迟,这时候就得用 lpu 这种 sram based 的 送货快车。 ai 基建进入了精细化管理阶段, 以前是一招鲜吃遍天,现在是不同的活得用不同的工具。英伟达的护城河不再只是一块最牛的 gpu, 而是它能提供一整套基群,把 cpu、 gpu、 lpu、 网络全都协调起来。这次 gtc 有 两个细节 让我觉得很有意思,甚至有点超预期。第一, cpu 居然又支棱起来了。这次发布的微软 cpu, 老黄说它是全球首款专为智能体 ai 打造的处理器,还说要单独卖成为一个数十亿美元级的业务。 这打破了以前 cpu 只是陪衬的刻板印象。这告诉我们,在复杂的 ai 计算中,调度和控制的角色依然重要, 计算架构正在回归均衡。第二,铜栏不仅没死,反而地位更清晰了。之前市场很恐慌,觉得光模块一出来,铜栏就要被淘汰,但这次 gtc 上英伟达明确了,铜和光会长期共存 在机柜内部短距离连接铜栏因为成本和工号优势依然是主力,只有在机柜之间长距离互联,才会用上 cpu 光互联。这就给做铜连接和 pcb 的 厂商吃了一颗定心丸。看完这些,我们再来看 a 股, 为什么 gtc 发布后,有些算力股反而跌了?因为市场在去伪存真,资金在根据新的技术路线图调仓。那么机会在哪里?我梳理了三条最清晰的主线, 主线一,高端 pcb 与 ccl 互通版物理层面的军备竞赛。这次发布会最大的隐形赢家其实是 pcb lpu 芯片,因为采用 sram 架构和三 d 堆叠,对 pcb 的 层数、材料要求极高, 需要五十二层以上 m 纳米级材料的超高密度板。同时, robin ultra 采用的 pcb 设计给 pcb 市场带来了巨大的增量,这不仅是用量的增加,更是价值量的跃升。 那些能够突破技术瓶颈,进入 ai 服务器高端 pcb 供应链的公司,比如盛宏科技、沪电股份等,估值逻辑可能会被重塑。 主线二,铜连接与高速线缆被误解后的价值重估。就像刚才说的,既然英伟达确认机柜内部依然要用铜, 那么之前因为光进同退的恐慌而被错杀的公司就有了修复的空间。特别是那些给 netlink 提供铜缆背板或高速线缆的供应商,比如沃尔和材等,只要铜缆的性能跟得上,这个市场依然稳固。 主线三, hbm 高宽带存储器与先进封装存储的外溢效应。 verranubin 搭载了 hbm 4, 三星和 sk 海力士是主力军, 但韩国厂商订单排满,势必会产生外溢效应,给国内的封测和材料厂商带来机遇,比如给 s k 海力士做配套封测的太极实验,或者在先进封装材料上有突破的公司。需要警惕的板块,纯粹的低端光模块组装厂。 随着 c p u 技术的成熟,可插拔光模块在部分场景被替代是趋势。只有那些掌握硅光芯片 c p u 封装核心技术的公司,已经超过了摩尔定律。 这次 gtc 大 会给我的最大感受是, ai 基建的粗放式投入期可能正在过去,取而代之的是一个结构更复杂、技术门槛更高、分工更细的精耕细作时代。 对于 a 股投资者来说,闭着眼睛买 ai 概念股就能赚钱的日子结束了。现在要做的是拿着黄仁勋给的这张施工图,去寻找那些在新材料、新工艺、新架构上真正有卡位优势的公司。你怎么看?这次 gtc 大 会,你认为下一个被颠覆的环节会是什么?欢迎在评论区留言讨论。 好了,本期视频就到这里,如果你想获得更及时深入的重点公司分析和投资干货,也欢迎加入我的专属会员群,点赞关注我们,下期视频再见!

炒股一定要尊重历史规律,否则就会吃个大亏。今天讲的历史规律是英伟达 gdc 大 会魔咒,从二十四年开始,每次 gdc 大 会,黄教主发表完演讲第二天, a 股英伟达供应链公司就会打跌,今天也不例外,这张表也是二十四年英伟达供应链公司股价的表现。 黄教主演讲的时间是美国时间上午,也就是北京时间夜里,他讲完第二天就叫做 t 日,这一天 a 股主要供应链公司都是下跌的。第二张图是二五年英伟达供应链公司在 t 日的股价表现,也是跌的,而且跌得更惨。 表里可以看出,开会前预期拉满,涨得多的标地,地日跌的也多。今天是二六年 g d c 大 会的替日,科技股堪称灾难。历史之所以重复,是因为人性是不变的,当散户觉得利好来了,觉得股价要大涨,趾高气昂的追高进去,机构就会反着跟你做。 这个时候一定会有观众说这柚子适合诸葛亮,其实我是提前说的,只是你没看到,所以不妨点个关注,省得错过。最近一段时间的行情对散户来说是低预期难度,每个板块的持续性很短,没有任何格局可言, 机构为了对抗量化,提前埋伏,一出力好立刻出货给量化,量化看到卖盘出来,转手就卖给散户。这几天资金从高位板块持续流出, 开始进入处在低位的上证五菱,今天全天只有八百六十七家上涨,但是平安、茅台、药明都是红的。宁王虽然尾盘绿了,但是在电池板块里边也算独树一枝, 这些公司在各自的板块里边都属于超大市值,他们都在上涨,说明涨的不是行业板块,而是上证五菱。当主力资金开始防守了,你还想着进攻,那就很有可能会吃亏。今天的行情体现出来的就是股市有风险,所以大家一定要谨慎,记得控制仓位。

这个一中天这三只股票啊,在英伟达的 gtc 大 会之后出现了明显的分化,嗯,但到底这个分化是一个什么样的情况,以及背后到底是一个什么样的原因, 直接导致了三月十七号这一天,他们的这个表现会有这么大的差别?一中天其实从二零二五年开始啊,整体都是被大家非常看好的。嗯,但是三月十七号这一天出现了一个非常明显的分化,天府通信这一天是低开低走, 然后到下午两点半的时候,已经跌超百分之十了,主力资金净流出超过十八亿元,连续两天都是收音的。 对另外两家呢,就是新易盛和中际旭创,他们的跌幅相对而言温和一些啊,新易盛是下跌了百分之五点八, 中际旭创是下跌了百分之三点七。这么看的话,天府通信确实是遭到了比较严重的抛售啊。那这个逃互锁就是英美达的这个 gtc 大 会吗?没错没错,就是这个大会, 让市场的预期发生了一个比较大的波动。嗯,所以说同一条赛道上面的公司也走出了这种明显分化的行情,所以大家就会说,英伟达这一声炮响, 炸出了一中天的分化。我们接下来就来看一下,英伟达 gtc 大 会到底释放了哪些核心信号,为什么会在市场上掀起这么大的波澜?尤其是关于 cpu 和光模块这一块。嗯, 你觉得最关键的有哪些?这次其实英伟达是放了两个非常分量很重的消息啊。第一个呢,是它宣布了下一代的这个 ai 芯片 finn, 将会采用光通信技术和 cpo 交换机 来帮助降低功耗,然后这一款芯片呢,是计划二零二八年上市哦,这其实就是相当于官方正式地把 c p o 推上了未来终极方案的这个神坛,所以这个 c p o 的 地位是被官方盖章了啊。 那短期来看的话,市场会有什么变化?这就是第二个消息了。黄仁勋,他特别说了,路由器平台虽然已经开始引入 cpu 了,但是呢,真正的放量要到二零二七年,所以他说在接下来的一到两年里面,一点六 t 的 可叉八光模块还是市场的主角。 嗯,所以这就导致了大家既会有对于未来技术革的一个担忧,同时又会有对于短期业绩的一个安心。 所以不同的公司因为在产业链上面的位置不一样,他们的反应也会差的非常远。是的,那我们接下来就聚焦在天福通信上面啊,就是为什么他在 gtc 大 会之后会成为一中天里面跌幅最大的那一个。其实天福通信他的这个特殊的地方就在于他是一个卖产人, 它主要是做光引擎和光纤阵列这些上游的器件的。对,所以它其实呃是最先能够感受到这个行业风向的变化的。听起来好像是因为它的这个位置,就导致它既能够享受这个行业增长的红利,但同时也最先暴露在技术变更的风险之下。是这样的, 所以 gtc 大 会之后呢,其实大家就是对于一点六 t 的 需求是很明确的,但是大家也知道 c p o 是 未来的大趋势,所以这就导致了天福通信的这个长期的增长逻辑就变得非常的模糊,嗯,再加上它二零二五年的这个净利润的愈增是在百分之三十九点一九到百分之六十点四之间, 在这三家公司里面是最低的,而且它的股价年内已经涨了差不多六成,所以很多资金就选择落袋为安,那它肯定就会跌的最猛。了解了,那中继续创为什么这次就这么抗跌?中继续创,其实它的这个底气就在于它在 呃,八百 g 和一点六 t 的 光模块市场是全球领先的,对,然后他二零二五年的净利润是预计会翻倍的, 再加上 gtc 大 会又给大家吃了一颗定型丸,就是说短期内不用担心需求,所以这就导致了他的这个防守是非常扎实的。看来他的这个龙头地位和业绩的高增长确实让大家比较有信心。对,而且他不是只有防守,他在进攻上面也有布局,就是他也在 积极地研发 c p o, 所以 不管未来是可插拔还是 c p o 成为主流,它都能够顺利地切换。嗯,所以在这种 行业有不确定的时候,它就会成为资金的一个避风港。明白了,那新易胜这次的表现也还可以,它靠的是什么呢?新易胜这次的话,它是在 l p o 限性值区上面是领先的,然后它的归光产品也已经量产了,嗯,一点六 t 的 量率已经超过了百分之九十九, 所以它是技术路线上面是比较多元的,就无论 cpo 还是 lpo 最后胜出,它都不至于被淘汰哦。

轰轰烈烈的一场因为打 gtc 大 会,老韩也是挥汗如雨啊。然后呢,大家开始喊光时代的到来了, 从新架构到光纤到 pcb, 就 和底超一起,但回到 a 股,却是当头一蹦啊,开盘不久,却开启了跳水节奏,又是立好兑现的这样的戏码了, 意味着现阶段机逻辑异器的炒作呢,可能要阶段性高了。光芯片不行,那因为打产业链呢,似乎也会跟着不行,国产的算力硬件也都跟着不行。这种无需状态气息的强化,甚至已经日眼夜练,似乎真的无解啊。怎么办? 这已经不仅仅是一两亿油的状态了,更是从逻辑出发的挖掘模式,似乎要失效了, 市场呢,逐渐也会进入或者回归游资博弈属性。同样的是电力的回归,似乎呢,引来都是新面孔,而不是老朋友。虽然说啊,江山自有人才出,长江浩荡推前浪。其实这里隐藏了最重要的密码,那就是不得已的选择, 无须下,如何突围呢?只有如此啊,就是游资博弈,或许是唯一活跃资金仅有的理由了。总之呢,商章到了极限点,一定会开启商见。但这个转变何时到来,如何去演变啊,我们还得慢慢感受,至少当下还不是啊。

英伟达 gtc 大 会一结束,算力的整条主线彻底定掉了。研究全球科技产业这么多年,我可以直接告诉你,黄仁勋的这场演讲,不是发新品,是给 ai 算力行情重新划边界。很多人呢,还在盯着显卡涨价。 真正懂产业的人呢,已经在看后面三个颠覆性的方向。先看最核心的产业大变局, ai 不 再只拼算力,开始拼落地。 今年两大方向,一个是管线上,一个是管线下,合起来呢,就是 ai 全面商用。第一个是 ai 智能体,也就是大家传的数字员工。过去 ai 是 问答工具,现在呢,能自动执行任务, 有记忆,会调度。企业不用雇人,直接用 ai agent 跑业务,做运输处理流程。这不是概念,是企业真金白银。要上刚需,意味着 ai 从模型比拼进入应用渗透率的主升阶段。第二个关键,无理 ai, 这是机器人商用的真正起点。现在虚拟世界里,把运动、重力、操控全部练会,再把大脑装进机器人、汽车、无人机设备里面去线上训练,线下干活,这就意味着什么呢?机器人不再是演视频,今年开始进入大规模落地周期,这是比算力更长远的祖先。 再看最影响 a 股的硬逻辑,因为呢,直接认出三代架构切换,推理能力提五倍,成本直接砍到十分之一。只要新一代架构成本降,效率深,全球算力中心就会强制换代。不是想不想跟, 是必须跟,这会直接拉动一整条上幼的产业链。这次还有两个超预期的点,很多散户呢,根本没有看懂。 一个是 lpu 专用推理芯片,搭配高速的存储, gpu 负责训练, lpu 负责加速,分工一明确,整个算力结构彻底升级,存储高速连接片上模块全部受益。 另一个更直接,若比架构全面上全,页冷彻底告别了风冷。这可不是一个小改进,而是行业标准的切换。这样一来,页冷就不再只是体裁了,而是刚需放量,相关产业链大概率会进入量价提升的阶段。我们再说到共阶段, hpm 高端存储依旧严重缺货,现场良率认真,全部是壁垒,不是谁想做就能做。光模块高阶 pcb 交换机同样进入翻倍增长阶段, 产业逻辑非常清晰。挪到盘面上,今年算力行情不再是普涨,而是跟着英伟达的节奏走。 数字员工掀起物理 ai 跟进上有算力,硬件进入换代大年,谁能跟上技术迭代,进入共赢体系,拿到认证,谁就能走。土生做科技股啊!永远记住一句话,跟着全球最硬的产业趋势走,比听消息靠谱一万倍!

那提到 deep sea, 我 们大一的股民可能对它有另外一种情感,嗯,好,大家好,今天我们来聊一下前几天黄仁勋在英伟达官网上发的一个博课, ai 的 五层蛋糕理论啊,它这个理论其实去年就在提了啊, 今天晚上三月十七号凌晨吧,会有英伟达的 gdc 啊,那这期视频比较长啊,如果对 ai 产业生态还停留在各种小细面,东一榔头西一棒子的,一会 cpo, 一 会存储芯片啊,一会又算利系统啊,还没有形成整体的认识啊,你一定要把它看完啊,看完一定会有收获的。 好,黄仁勋认为 ai 会像前两次工业革命那样啊,成为这个基础设施啊,这个是整个文章的主基调啊,那人类历史上现在总共有三次工业革命,最开始蒸汽时代啊,然后是电气时代, 然后在二十年前的这个互联网电气时代主要是电啊,信息时代主要是电脑跟互联网,那我之前就是在这个互联网工作的, 算是迟到了互联网后半程啊,移动互联网的这个红利,接着好,接着看这个五层啊,那我最初看到这个分层的时候啊,第一反应就是,呃,我们学计算机时候学的计算机网络的 t c p ip 分 层模型啊,计算机网络从上到下是分为应用层啊,比如说我们的 浏览器啊,就是 h t t p 浏览器就是应用层啊,然后再下面是传输层啊, t c p 在下面是网络层, ip 啊,我们家里的这个路由器就是在工作在这个这个 ip 层啊,所谓的局域网啊,幺九二点幺六八点零点幺这种啊,都是在 ip 层啊,以及最下面数据链路层啊,就就物理的,比如说网线啊,水晶头啊这些就是数据链路层的东西。 确实以这种分层的方式去切入啊,对 ai 这么一个庞大复杂的概念啊,好人心也是电气工程啊,一个理工男啊, 不过这里呢,它大概是夹杂了点私货啊,我我觉得要我来分层可能就四层啊,它自己是做芯片的嘛, 它把这个芯片啊 chips 单独开了一层啊,显得很重要啊。虽然芯片重要啊,但是我觉得从概念上来划分啊,它其实是可以跟上面这个 inforce 可以 放在一起的啊, 这四最下面三个啊,一起构成了 ai factory, ai 工厂啊。那关于这五层啊,我们不着急啊,下面有专门的章节 来对这五层逐一的展开。下面这段主要讲的是我们之前的软件啊,主要是以这种叫做呃 pre recorded 的 这种预记录的方式啊,因为我之前就是写代码的嘛,我们会去设计一些算法,以及会去呃 构造一些呃数据结构啊,这些让计算机能够处理。那所以我们就需要计算机语言编程啊,需要数据库啊,甚至你需要了解 呃操作系统,需要去了解计算机组成原理啊,说白了这些都是有门槛的啊,这些都是得受了专业训练以后才能做到的。但现在 ai breaks the model 这个被 ai 打破了啊, 现在是呃图片,呃文字啊,以声音啊,甚至一些语义啊,都能够给你实时的反馈。那它是怎么重新定义了这个基站的?那请看下一张 ai as infrastructure 核心章节,首先它提到了能源,第一层是最底层能源啊,这个它这个图标很有意思啊,这个是光伏,这个是分电,这个是 特高压输变电啊,都是我们现在大一的热点啊。在上面一层就是它的芯片层,这里提到了芯片的三个最重要的核心啊, enormous parallelism, high bandwidth, memory and fast interconnect。 那 第一个并行计算,他自己就是干这个的。 其实以前英伟达的显卡主要是用在游戏上的,因为我自己不但是游戏玩家,而且我在游戏行业待了十多年,并且早期我就是程序员,我写代码的是直接跟 cpu gpu 打交道的。 在 ai 爆发之前啊, cpu, cpu 是 绝对让的。 cpu 是 叫做中央处理器啊,这个 c 什么意思?这个 c 就 中央啊,三球中央这两个字的分量里掂量一下啊, 那 gpu 多小弟啊,配合 cpu 这个大哥干活的。那 gpu 主要是游戏中显显示画面啊这两者, cpu 跟 gpu 这两者,它设计结构就是不一样的啊。 cpu 是 核心少,但它的每个核心都很聪明啊,什么活都能干。 gpu 呢,它是成千上万个小核心, 每一个核心都不太聪明啊,但它牛逼就牛逼在人多力量大啊,有成千上万个小核心。 ai 这个事情,它就是大量的简单的计算以及巨量的重复。有一个很形象的比喻啊, cpu 就是 大学教授啊, gpu 就是 一个小学里面的所有小学生啊, 如果是算微积分,那大学教授有优势啊,但如果给你一万个时以内的加减法啊,那这绝对比一个大学教授有优势。于是 ai 一 爆发啊,一下子 gpu 就 上位了, 呃,二零二,二零二零年七月啊,英伟达在事实上就超过了英特尔,那这个就标志着以 cpu 为核心的传统计算时代啊,正式地让位于以 gpu 为核心的 ai 计算时代啊。第二个是内存啊,高宽带的内存。 这个就是韩国那边啊,三星 s k 海力士啊,就没光。最后一块是高速互联啊,这个就讲到 c p u 了啊, c p u 全称是靠 package 的 optics 共分装光学啊,它是把光模块 直接和这些芯片啊,这 g p u 分 装在一起,以达到更短的距离啊,更低的功耗,更高速的互联,然后来解决这个 ai 算力芯片 互联之间的这个瓶颈啊。那我们大 a 的 易中天啊,以及利勋精密啊,这些就是 c p o 的 龙头,这个 c p o 就是 在这两年突破呢,你去看这个 c p o 指数,二三年初形成到现在啊,它就没有回调过啊,一直在涨。第三个是 infrastructure, 这个 above chips is infrastructure。 我 们来看一下黄仁勋定义的这个 infrastructure 有 哪些东西啊? 第一个是 land 土地啊, power delivery, 电力供应啊, cooling 啊,散热。再一个是 construction 啊,这个盖房子吧。再一个是 networking 网络,以及 the system that orchestrated tens of thousands of process into one。 就是 协同的整一套系统吧。我们继续往上走,上一层是,再上一层是 model, 到了我们的这个模型层了,那这里模型层我们可以去看最上面啊,之前提到的 那常见的有这些啊,比如说这个,第一个 l l m, 嗯,垃圾逻辑 model, 大 语言模型啊,这个 v l m 啊,这个 v 就是 v 型啊, 大约模型只能处理文字嘛, v l m 就 能处理图片了,以及这个我们比较熟悉的 g p t 啊, generative pre trended transformer 生成是预训练模型。继续往上看啊,最上面就是应用啊, well, economic value is created, 就是 真正产生经济价值的这一层。那它举了些例子啊, drug discovery platforms 这个药品研发平台啊,以及这个工业机器人、法律助手, 以及自动驾驶的汽车。下面这段比较有意思啊,他提到了一个就业啊,回应了一下现在 ai 对 这个就业的冲击。 那这个 labor required to support this build out is enormous。 比如说他说需要 ai 工厂啊,在 ai 工厂里面需要电工啊,管道工, 管前工啊,以这个,这个是钢铁工人啊,网络工程师安装,甚至以及一些运维。他在后面又举了一个 放射科医生的案例啊,让这个 ai 去看片子,然后这个医生啊, purpose to care for patients, 目标可以更加焦距于病人。 我前几天意外受伤,去打,想要去打个破伤风啊,因为过了门诊时间啊,只能去急诊啊,结果那边人乌泱泱的,护士告诉我至少要等两个小时才能轮到我,所以我国的医疗资源还是非常欠缺的。 而且从我一个互联网从业人员的视角,我觉得整体医院的运转效率是非常低下的。 这种低价用 a 股做个比方就是差不多就是大盘已经到了四千点,就像白酒消费也还在三千点,尤其是像浙江这种,在这里办的这个加持下,连政务服务都已经到了三千九百点,但我觉得医疗还在两千五百点, 而且这个医疗整个行业人才梯度的建设是出现了巨大的问题。我前几天发了银行相关的一个视频啊,银行的从业人员在我的评论区里面叫苦不迭。那医疗行业的小伙伴可以在这条视频的下面聊聊你的看法 啊,我们不多展开了,我们聊回这个 ai 对 行业的这个冲击啊,我觉得干活的人肯定是不需要这么多了的啊,这个这个已经不用讨论了。嗯,那同时也会有新的就业形态出来啊,因为人有更多的欲望或者说需求吧,会被满足啊。 当然大家主要是担心失业带来的一系列连锁反应,比如说房贷断供这些。那这个我觉得在一段时间内确实会存在啊,但也是会过去的,因为物质生活充裕了吗?整个社会财富也增多了, 政府一定会来处理这个事情的,大家不用提前焦虑啊,享受人生,我们以人为本啊, ai 不是 代替人啊,是要把行业做大啊,让人去做更有价值的事情。在下面一个章节是 what changed in the last year 啊,这几年发生了些什么? ai 已经 generating real economic value 啊,比如说是在嗯制药领域啊,在物流领域,在客户服务啊,软件开发啊,以及制造业这些领域都已经 show in strong product market feet。 前几年炒作的原宇宙 n f t 啊,确实只是停留在了这个炒作的层面啊,那这个 ai 确实不一样啊, ai 已经有实际的经济价值产生了,大家都感觉得到啊, 那这其中开源模型啊,功不可没,而且还提到了这个 deep sea, deep sea, 阿一,那提到 deep sea, 我 们大一的股民可能对他有另外一种情感啊,最后一段, what this means 啊,这意味着什么? 其实他还是在强调,就是当你把 ai 当做是一个技术设施的时候啊,那这个答案就很明了了,那我本科学的是计算机啊,那时候就有一种提法,未来互联网就会像自来水一样成为技术设施, 那时候互联网就已经已经开始普及了,甚至像黑莓手机啊,像智能手机,黑莓啊,摩托罗拉, htc 都已经初露端倪。但是这种自来水的类比啊,我的印象还是非常的深刻啊,因为这是我小学的时候,九几年吧,学校就已经有电脑课了, 我自己也是在高一啊,零几年啊,两千年初的时候就有了自己的第一台笔记本。那我最开始上网的时候还是电话线啊,拨号上网的,那时候网速都是按 k 记的, 几 k 几 k 的, 即便我有这样的一个计算机基础啊,当时我本科的时候听到这种提法的时候,我还是就是会对我有有些冲击吧, 因为电脑互联网这么一个高科技玩意,他怎么都不会和自来水这种通过管道接入每家每户的民生设施联系在一起。 直到我毕业参加了工作,投入互联网行业,真正的经历了移动互联网作为互联网的后半场,粉墨登场。所以我既然对这个基础设施的提法是非常的有感触。现在的 ai, 我 觉得就像我读本科时间的这个移动互联网, 当时我是稀里糊涂地踩中了方向啊,靠,上班迟到了移动互联网发展的红利,那在 ai 时代啊,能不能换种形式,靠投资,然后再去持这波红利呢? 那最后黄仁轩也是做了展望啊, ai is becoming a foundational infrastructure of the modern world and the choice we make now how fast we build how badly, we participate how responsibly we deploy it will shape what this era becomes。 他 用了这个 era 啊,这个叫做纪元啊, 这是一个新纪元啊!那本期分享就到这里,本期我尝试用录屏的方式啊,不知道这个效果怎么样啊?如果有收获的帮忙点个赞,如果有好的建议或者观点啊,也可以在评论区留言啊,谢谢大家,我们下期见!