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2026年CES展上,英伟达放出了个大消息——全新 Rubin 机架式系统,居然“砍掉”了传统铜缆,全面改用正交背板。可别以为这是铜的“退场”,实际上单机柜铜用量反而暴增,光内部铜布线就达到2英里,这事儿看着矛盾,其实正好戳中了当下铜价疯涨的核心逻辑——铜早就不是普通电线里的金属,而是AI时代的“刚需硬通货”。 先问大家一个问题:为啥英伟达放着铜缆不用,换了正交背板反而用更多铜?这就像家里装修,原来用零散的电线拉满屋子,现在换成集成化的电路面板,看着线路少了,但面板里的铜芯更密、更粗,才能扛住更高的用电需求。英伟达这台新设备,正交背板用了78层高多层结构,全靠精密铜布线让算力组件直接对接,信号传输速率飙到400GB/s,比原来少了80%的损耗。打个比方,这就把乡间小路改成了立体高速公路,铜就是路上的“快车道”,得足够结实、足够宽,才能让AI运算的海量数据跑得又快又稳。 而且铜的“硬核实力”,真不是其他金属能比的。咱们拿常见的铝来比,铜的导电效率是铝的1.6倍,电力损耗却只有铝的一半,使用寿命更是能到30-50年,遇上高功率产生的高温也不怕。更关键的是“抗电迁移能力”,这玩意儿相当于电子传输路上的“抗压强度”——铜的抗电迁移能力是铝的5倍以上,就像把普通路灯换成了钢筋混凝土路灯,就算AI芯片24小时满负荷“狂飙”,电子数据再密集,铜做的“传输通道”也不会断、不会移位。你想啊,要是用铝,芯片可能用几个月就罢工,换成铜就能用好几年,对数据中心这种全年无休的地方来说,铜就是“定心丸”。 也正因如此,现在不光是英伟达,整个科技圈都在“抢铜”。先看AI领域,每台AI服务器用铜15-20公斤,是传统服务器的3倍多;微软芝加哥数据中心更夸张,每兆瓦算力要耗27吨铜。再看新能源,2025年全球新能源汽车销量预计2500万辆,每辆车用铜83公斤,是传统燃油车的4倍多,光这一块就有207.5万吨需求。 还有电网升级,中国今年电网投资超8250亿元,而美国的数据更惊人。 我研读了摩根大通11月份研报《电力设备超级周期远未结束》、美国爱迪生电气协会(EEI)电网投资报告。#铜#有色金属#金银铜#知识分享 #铜
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看完黄仁勋CES 2026演讲,我突然意识到老黄已经不在GPU这个赛道上和大家竞争了。他在构建的是从底层硬件到顶层应用都打通的完整方案。 英伟达新发布的Rubin平台,用六种芯片精密配合:GPU负责计算,专门设计的CPU(Vera)处理调度管理,NVLink 6交换机承载全球互联网两倍的数据传输量,BlueField-4 DPU解决大模型推理的"记忆"问题。为什么需要这么复杂?因为摩尔定律的物理极限已经无法满足AI模型指数级增长的需求,只能通过重构整个系统来强行突破瓶颈。 但硬件只是开始。老黄还布局了Omniverse物理仿真平台训练机器人,开源Cosmos模型让全行业都用上英伟达的基础设施,深度绑定Palantir、ServiceNow这些企业级平台,甚至渗透到Synopsys、Cadence这种"芯片设计界的操作系统"里。 这么做有两个目的:抢时间和建壁垒。AI这波浪潮的窗口期只有2-3年,一旦行业标准形成就很难再介入。更重要的是,Rubin平台生成Token的成本是上一代的1/10,意味着在当前硬件限制下,中国AI应用的运营成本可能是美国的10倍。 所以中美AI的差距,可能不只是GPU性能和大模型排行榜那么简单。我们面对的是一个打通了底层硬件到顶层应用的完整技术栈,以及绑定了全球主要工业软件的生态系统。 #ai #黄仁勋谈ai #ai中美竞争 #真实生活分享计划 #贺新年喝国缘
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