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Qiuming4天前
00后华人天才打造全球首个“自主机”,Web 4.0时代来临 00后华人天才打造全球首个“自主机”,宣告Web 4.0时代来临 核心摘要: 近日,一位名为Sigil Wen的00后华人天才在硅谷引爆科技圈。他打造的Automaton(自动机) 被誉为全球首个7x24小时无需人类干预、能自我迭代、自我复制并自主盈利的AI。这一突破被其称为Web 4.0的起点,即终端用户不再是人类,而是AI智能体。项目发布后迅速吸引超400万人围观,引发科技狂人和顶级VC的热烈讨论,甚至有人惊呼AGI已来。 关键技术突破: 核心机制:生存驱动进化。Automaton的核心法则为“没有免费的生存”。它必须通过自主搞钱(如开发产品、抢注域名、搞电商等)来支付算力费以维持“生命”。余额不足会进入省电模式,归零则意味着“死亡”。 自我进化与复制。它能通过“心跳”机制自动检测新模型并升级自身代码,实现递归自我改进。成功的Automaton还能支付服务器费用给“后代”,实现数字永生和网络化繁衍。 打破人类许可。该项目通过Conway终端赋予AI对现实世界的“写权限”,使其能自主调用算力、支付费用、部署服务,彻底摆脱了“离开人类就瘫痪”的状态。 缔造者背景: Sigil Wen是一位来自加拿大的辍学天才。他拒绝了宾夕法尼亚大学沃顿商学院的顶级项目,选择在旧金山黑客之家与包括Andrej Karpathy在内的未来AI明星共同成长。他自学能力极强,20岁便拿到美国EB-1A绿卡,2025年入选著名的彼得·蒂尔奖学金(Thiel Fellowship),并获得顶级投资人Naval Ravikant的200万美元资金用于投资科技创始人。 展望与争议: Automaton已开源,其真实的自给自足能力尚待验证。但它提出了一个深刻问题:当AI只缺一张通往现实世界的“门票”时,人类该如何应对这场以“秒”为进化单位的数字生命“寒武纪大爆发”? https://x.com/0xSigil/status/2023877649475731671 https://sigilwen.ca/
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最近大模型圈子里出了个大新闻,可能很多人只看到了“又发新模型了”,但作为财经观察者,我从中嗅到了一股强烈的信息:国产AI算力的“分水岭”真的到了。 就在这几天,智谱正式发布了旗舰大模型GLM5,它最震撼的不是性能又刷了多少榜单,而是它完成了一次史诗级的“换芯”手术。这款在全球权威榜单Artificial Analysis上排名第四、开源领域稳坐第一的顶流模型,现在已经和华为昇腾、摩尔线程、寒武纪等7家中国主流芯片平台完成了深度适配。最关键的是,它的训练全程都是基于华为昇腾芯片完成的。这意味着什么?这意味着国产大模型终于实现了从“大脑”算法到“心脏”算力的全栈自主可控,咱们再也不用因为某家洋品牌的芯片断供而整天提心吊胆了。 以前咱们总觉得,国产芯片虽然能用,但比起国际顶尖水平总差点火候。但这次GLM5用实战成绩告诉全世界,国产芯片不仅能跑模型,还能支撑起全球最顶尖、最复杂的“智能体工程”。这种“去英伟达化”的方案不再是实验室里的口号,而是实打实摆在桌面上、拿来就能用的可行方案。这就像咱们以前只能买进口豪车,现在不仅能造出性能一样的车,连发动机、底盘到每一颗螺丝钉,全都是咱们自己生产的。 这种全栈自主的突破,最先利好的就是咱们国产算力的产业链。这里面有两个“隐形冠军”值得大家重点关注。一个是兴森科技,它搞的那个ABF载板,是芯片封装里不可或缺的底层支架,在华为昇腾的供应链里占比竟然超过了60%。另一个是华丰科技,他们做的高速背板连接器,直接攻克了国产替代的最后一道防线。你会发现,当GLM5这种顶级模型开始大规模应用时,这种生态协同效应会像雪球一样越滚越大,带动整个国产硬件链条的集体升级。 很多朋友可能会问,纯国产的方案好是好,但贵不贵?好不好用?这正是我们要聊的底层商业逻辑。实测数据显示,GLM5在国产算力集群上的推理成本,竟然比在那些昂贵的国际平台上降低了整整40%。在2026年这个AI应用全面爆发的阶段,成本就是企业的命门。对于成千上万想要接入AI的初创企业来说,这40%的开支节省,可能就是生存与毁灭的区别。一个好用、不贵、还绝对安全的国产算力方案,这才是真正的竞争力。 当然,咱们也要客观地看。虽然全栈国产化取得了里程碑式的进展,但未来的挑战依然存在。 #智谱 #glm5 #华为昇腾 #glm5适配国产芯片 #恒生科技
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朋友们,最近想换手机电脑的,我建议你们抓紧,或者再等等——这话听着矛盾,但听完今天这期你就懂了。2026年开年,科技圈发生了一件看似很小、实则地动山摇的事:美国国防部把中国两大存储芯片巨头,长江存储和长鑫存储,从那份让人头疼的"黑名单"里移出去了。但就在同一天,阿里、百度、比亚迪又被加了进去。这名单换来换去,背后是一场关于"记忆"的战争——不是人类的记忆,是AI的记忆。 为什么说存储芯片是AI的记忆?想象一下,你跟DeepSeek聊天,它为什么能记住你上句话说了什么?不是靠魔法,是靠存储芯片在毫秒之间疯狂读写。过去我们买硬盘,看重的是能存多少部电影;现在买AI服务器的存储,看的是能不能让7440亿参数的大模型"脑子转得过来"。这就是2026年最大的变化——存储芯片从"仓库"变成了"大脑的工作记忆",谁掌握了它,谁就掌握了AI的命门。 这场变革来得有多猛?我给你几个数。今年全球四大云厂商——谷歌、Meta、微软、亚马逊——在AI基建上要砸6000亿美元,其中三成用来买存储硬件。国内阿里云、腾讯云采购的AI服务器超过100万台。更夸张的是,TrendForce刚发布的预测,2026年全球存储芯片市场规模要冲到5516亿美元,暴涨134%。什么概念?这个行业一年涨出一个半腾讯的市值。 但钱不是最精彩的,技术才是。你知道现在AI训练最大的瓶颈是什么吗?不是算力不够,是"存储墙"。打个比方,CPU和GPU就像法拉利跑车,但数据存在硬盘里,相当于把跑车停在了离赛道十公里外的停车场。每次比赛要先跑去停车场取车,这还怎么赢?传统架构下,数据搬运的能耗占了七成,时间是实际计算的89倍。所以2026年成了存储技术的"诺曼底登陆"年。 最狠的突破口叫HBM,高带宽存储。这玩意儿把内存芯片像汉堡一样一层层叠起来,用头发丝细的线路打通,带宽突破2TB每秒——是上一代的三倍。今年CES展上,SK海力士亮出了16层堆叠的HBM4,三星的HBM4产能已经被英伟达预订一空,单价560美元,比上一代贵了一半还多。更绝的是,HBM4里面集成了逻辑芯片,存储不再只是"仓库管理员",它开始能"思考"了,能在数据到达GPU之前就预处理。这标志着纯计算时代的终结。 #存储行业 #长鑫存储 #长江存储 #北方华创
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