NVIDIA
集里怎么说它
- 《AI 教母李飞飞:从 ImageNet 到空间智能》(18:42起):本集在回顾 2012 年 ImageNet 突破时提及,说 Hinton 教授团队当年就是使用了来自 NVIDIA 的两张 GPU 成功训练了首个神经网络算法。
- 《管理 3 万人的 Cisco 产品总裁:AI 转型与成功的六字真言》(18:16起):本集提到它是制造 AI 算力核心组件 GPU 的厂商,由 Jensen 领导,在 AI 深度思考和发展方向上正在做着非凡的事情。Cisco 则负责将他们制造的 GPU 连接在一起形成网络。
- 《走进中国 AI 实验室:他们比你想的更普通,也更专注》(07:57起):本集说中国研究人员对 NVIDIA 芯片完全痴迷,这是训练模型时唯一想用的东西。
- 《只在美国才能发生的故事:黄仁勋与 NVIDIA》(00:05起):本集把它说成:世界上最具影响力的技术公司,真诚地是一个「只在美国才能发生」的故事;它在通用计算主导的时代逆流而上,押注加速计算和 GPU。
- 《Chamath 谈 AI:别信末日论,打破寡头垄断》(38:03起):本集把它说成:迎住了开源时代时刻的公司,引领美国本土的开源权重(如 Nemotron 系列)生态。
- 《黄仁勋对话 LangChain:用开放堆栈打造企业超级智能体》(00:34起):本集把它说成:多年来致力于构建开放 AI 系统,自研了 Nemotron 大语言模型系列,并为企业提供安全运行时 OpenShell 以及从云到本地的全套部署方案
- 《没有暗GPU:一位基金经理拆解AI泡沫论与棋局》(04:12起):本集说它是 AI 芯片双雄之一:已不只是半导体公司,凭 CUDA 成软件公司、凭机架级方案成系统公司、再凭 scale-up/out/across 网络架构成数据中心级公司;估值约 40 倍市盈率远低于 2000 年思科的 150-180 倍,其循环交易被夸大、每一步都完全理性。
- 《「智能是数据的派生物」:Fireworks 创始人 Lin Kuo 的专用智能宣言》(18:01起):本集多次借黄仁勋展开:Jensen 说「没有所谓的专门化的通用公司」,提出「五层 AI 蛋糕」,并因美国缺本土开放模型而训练 Nemotron——Lin 解读为补供应链缺口,与本集主题(专用智能平台层)直接相关。
- 《黄仁勋:AI毁灭论是胡说八道,自由贸易让美国必赢》(00:00起):本集把它说成:目前世界上最有价值的公司之一,制造支撑 AI 与数据中心运作的底层芯片和计算机,目前在中国市场的销售额约等于零。
- 《Ben Horowitz 谈开源 AI 保卫战:没有垄断,才有安全》(01:24起):本集提到它今天发布了一封名为《开放权重与美国 AI 领导力》的公开信,并由其创始人 Jensen(黄仁勋)专门为此注册推特账号发布,旨在呼吁保护开源 AI。
- 《Jensen Huang 谈 NVIDIA 创业史、物理 AI 与创始人模式》(00:14起):本集主角,被描述为从教科书自学起步、以加速计算为核心视角穿越技术周期的 AI 芯片巨头,其物理 AI 业务已接近 100 亿美元。
- 《n8n 创始人 Jan:把代码送出去,反而做到 1 亿欧元 ARR》(04:52起):本集说 Nvidia 是 n8n 最近一轮融资的参与方,也是免费版用户把产品带进大企业的例证之一(Meta、Nvidia、Dell、Mercedes)。
- 《光进铜退:Lumentum CEO 讲数据中心的光学革命》(05:55起):本集顺带提到 NVIDIA 产品大多在 TSMC 制造、GPU 建立在 CMOS 上
- 《「最纯 AGI 押注」爆仓始末与 AI 时代财富大洗牌》(21:46起):本集将其描述为稳赚不赔的芯片制造商,不仅无论模型怎么降价都能获利,还向尚未有产品的 Safe Superintelligence 投资了 50 亿美元。
- 《红杉合伙人 David Cahn:AI 需赚回 4 万亿,这场棋局没有中间态》(02:35起):本集把它说成:不像其他公司那样抢份额,而是靠投资初创公司扶持生态系统,根本世界观是“把蛋糕做大”
- 《把数据中心搬上太空:StarCloud 的万亿美元硬科技突围》(04:59起):本集提及他们使用并重度改装了 NVIDIA 的 H100 芯片以在太空中运行,并与 NVIDIA 紧密合作设计新的太空芯片。
- 《不靠一个模型打天下:多模型路由的早期探索与实战权衡》(00:37起):本场讨论的主办方,Carter 和 Tanay 是其员工;他们发布了包含数据集和权重的 Nemotron 模型,并研发了能动态切换解码权重的 FlexTron 模型蒸馏技术。
- 《从算盘到 AI 原生软件:Pipecat 创始人的八十年计算史漫游》(00:39起):本集顺带提及,说它是 Pipecat 开源框架的使用公司之一
- 《Mayfield 管理合伙人 Navin:AI 投资的泡沫数学与蓝海打法》(40:16起):本集说 NVIDIA 股价涨了 1000 倍,是公开市场上 AI 的纯代理标的之一
- 《巨头财报季:AI 军备竞赛下的供应链、会计戏法与路线分歧》(11:00起):本集提到充满 NVIDIA 芯片的数据中心根本经不起 25 年折旧的推敲,因为 GPU 可能三年就得淘汰,且芯片占数据中心建设成本的 50%。
- 《沙堡时代:AI 赢家的画像变了——投资人 Eric 谈算力、云与机器人》(03:46起):本集说 NVIDIA 是 AI 世代的大赢家(「会做得好」),并回忆 2016 年它市值约 400 亿而非 4 万亿;GPU 给 AI 负载带来并行性收益,但没解决核心间通信问题,这正是专用芯片的机会。
- 《OpenClaw 创始人复盘:被 18,000 人狂改、被舆论压垮,我学到了什么》(21:41起):本集把它说成:在早期介入并伸出援手的捐赠公司,他们主动询问需求并派人接手了项目大部分的安全研究工作。
- 《RL 环境:让模型学会用你电脑上所有工具的数据生意》(13:14起):本集在谈数据定价时顺带举例:NVIDIA 这样的公司可能愿意花 10 亿美元拥有一个前沿开源模型。
- 《Ben Thompson:美国赢得 AI 竞赛反而是危险的》(09:50起):本集说 NVIDIA 的利润率绝对是不自然的:循环融资、兜底担保其实是一种没体现在利润率上的变相降价;其最终对手是资本成本更低的超大规模云厂商,CUDA 护城河已大幅减弱。
- 《Nick Bostrom:智能体破笼之后,我们还能驾驭AI吗》(59:25起):本集在假设与错位 AI 谈判的场景中提到,一个 NVIDIA 机架成本几十万美元,可以给 AI 作为完成其目标的算力资源
- 《大科技3万亿表外赌注与Anthropic反超OpenAI》(21:16起):本集提到在 AI 狂热中错过 NVIDIA 的分析师会被投资者视为失败者,用它来说明为什么华尔街不敢唱空数据中心融资
- 《Harvey 弃用 OpenAI:开源将赢得一切》(16:36起):本集说 AI 消费的钱一路流向上游的微软和 NVIDIA,全在互相付钱;其开源自动驾驶技术栈话题也被 Ethan 的项目间接涉及。
- 《Martin Casado:AI 时代,钱比以前好使了》(34:43起):本集在列举 AI 堆栈各层价值积累时,顺带提到 NVIDIA 表现很好
- 《给智能体建一个“人力资源部”:TrustWise 创始人谈运行时治理》(29:19起):本集提到 TrustWise 在与 NVIDIA 合作的本地方案 Dell 上进行了部署
- 《两家公司,买下全世界的算力》(02:44起):本集说 GPT-4 部署在 NVIDIA Hopper GPU 上曾是负毛利,且中国走私/采购的芯片多与 NVIDIA 有关。
- 《把 token 压到最便宜:一家「代币工厂」的算力拾荒术》(02:50起):嘉宾大学时期的第一份工作,教会他『光速』性能精神;本集集中讨论其 GPU 的吞吐量本质、NVLink 只利延迟、Tensor Core 历史,以及他对 NVIDIA 的反主流判断(每瓦性能提升有限、不与客户竞争卖 token)。
- 《用物理设计新材料:Max Welling 的 AI for Science 双向之路》(24:56起):本集说 cusp.ai 和 NVIDIA 一起开源了 COPS 分子动力学框架
- 《Ed Zitron:生成式 AI 是一场万亿级骗局》(04:10起):本集说它上一财年卖了约 2159 亿美元的 GPU,是循环融资的核心——卖 GPU 给云厂商,云厂商把钱投给 OpenAI/Anthropic,后者再拿钱向云厂商买算力;预测其收入可能跌 50% 到 70%。
- 《NVIDIA 布局全栈、OpenAI 被迫上市与 AI 资本的”第五名效应”》(00:58起):本集说 NVIDIA 拥有巨大自由现金流,战略团队和高管每人报最好点子,预算 750 亿全花出去投资生态系统;其投资分三种逻辑:时间扩展(Poolside)、纯财务投资(McCaw)、供应商融资(OpenAI)
- 《最便宜的模型反而是最便宜的:Factory CTO 谈 AI 定价陷阱》(66:23起):本集称其为当前技术的造王者(kingmaker),决定谁能坐到桌边
- 《11亿美元投向AI的“钢筋水泥”:风投为什么重新爱上硬件》(11:08起):本集以其市值论证 AI 已成国家竞赛:市值 5.5 万亿美元,超过除美国之外的所有 G7 国家 GDP。
- 《Google Earth 之父的下一站:给真实世界建一个 4D 模型》(16:42起):本集提到其 Isaac 机器人仿真器(当前流行的仿真器,Gaussian Splat 模型可一键下载进去),还提到 NVIDIA 曾尝试引入 NERF 和光线追踪但太慢太贵。
- 《Arm CEO 谈芯片、AI 与下一个十年的算力格局》(05:02起):本集多次提及:Rene 的老东家,其 ARM 服务器芯片支持 Arm 自研,人形机器人大脑也多跑在 ARM 上;同时作为加速器代表出现在 CPU vs 加速器讨论中。
- 《NVIDIA 962亿美元季度背后:智能体时代的资本与生存法则》(00:05起):本集说它交出 962 亿美元创纪录季度、指引下财年 70% 增长,需求完全供给受限;三位主持人把它的风险归纳为直接客户停买、循环交易崩盘、终端用户需求不及预期三点。
- 《Ollama CEO:开源模型正吃掉企业 80-90% 的 token》(01:46起):本集讨论其硬件(DGX Spark、GB300、工作站 GPU)与策略:护城河不是卖 token 或软件业务,而是大量开源、扶持开放模型生态,反过来巩固硬件领先。
- 《每块 GPU 多付 10 万美元插队:Speechify 创始人的算力账与战略悔棋》(00:43起):GPU 制造商;Speechify 花数千万美元买它的 GPU,还愿每月多付 10 万美元提前四个月拿到货;它还与 Blackstone、BlackRock 等做回购承保交易,为 GPU 创造有底价的二级市场。
- 《从 Hugging Face 到中国药企:NVIDIA 的开源终局与 AI 制药的未来》(00:00起):本集说 NVIDIA 收购 Hugging Face 是拿下软件与硅片之间的开源介质以标准化它,确保自家芯片继续称霸,并刻意投资多元生态(含 NeoCloud)以防任何客户拿捏它
- 《26 亿美元大学捐赠基金的 CIO,把风投和 LP 的账算得明明白白》(09:01起):本集用 NVIDIA 举例说明 fund of one 的控制权:下一个边际管理人想加 NVIDIA 时,看一眼自己账本决定『够多了,不要』或『加大三倍』。
- 《一颗餐盘大的芯片:Cerebras 创始人讲晶圆级豪赌》(04:30起):本集把它当作必须挑战的市场巨人,并给出另类解读:伟大不在 CUDA 也不在芯片架构,而在作为上市公司挣扎十年磨出的难以置信的坚韧,「那会进入你的 DNA」。
- 《每天100万份协议:DocuSign 携手 NVIDIA 把合同表格变成可用数据》(00:21起):本集介绍其为提供 Nemotron 开源模型系列和 GPU 基础设施的公司,与 DocuSign 合作构建专为表格提取打造的 Nemotron Parse 模型
- 《硬科技复兴、智能体营收与单人创始人:YC 最前沿观察》(10:04起):本集提到 NVIDIA 的 A100 这类老 GPU 每小时成本反而在升值,且从 A100 到 H100 再到 B300,每代浮点精度都在下降。
- 《推理才是赚钱的生意:Positron 联合创始人谈内存墙、缓存暴利与「守住前沿」之争》(01:35起):本集用其 GPU 说明内存墙:2014-2024 单块 GPU flops 提升约 120 倍而内存带宽只提升 17 倍;也是推理部署的主导硬件,且在市场内存条件下正减少单设备内存。
- 《「数百万个爱因斯坦」还没法雇:UiPath 创始人拆穿 AI 转型的真瓶颈》(26:08起):本集说 Jensen 受开源的成功所束缚——若只剩 Anthropic 与 OpenAI 双寡头它们会自造芯片,所以开源必须成功;收购 Hugging Face 被认为是把钱花在自己利益所在处。
- 《黄仁勋:AI 末日论已经喊过头了》(00:34起):本集说 NVIDIA 是现代 AI 赖以构建的物质与软件基底,全球市值最高(5.4 万亿美元), CEO 黄仁勋在本集阐述其五层蛋糕的 AI 产业观,并以约 1000 亿美元投资生态、收购 Hugging Face。
- 《300亿美元的隐形公司:VastData 要做 AI 时代的操作系统》(00:52起):本集说它是投资者兼最深合作伙伴:无法律文件、不排他,任意时点十几个协作项目、双方各投三位数开发者,从网络设备到机密计算到下一代 GPU/DPU,同时 VastData 也与 AMD 合作
- 《买下旧巨头再用 AI 重造:Sequence 的 77 亿美元豪赌》(38:19起):本集举 Jensen Huang 为例:2017 年见过他时 NVIDIA 还不是今天的 NVIDIA,但思路一致、执行力惊人、身边聚着忠诚的聪明人。
- 《训练机器人缺数据?答案藏在数十亿网络视频里》(08:00起):本集举的浪费例子:NVIDIA 训练 Cosmos 机器人时下载一百万小时视频、丢弃约 96%,浪费算力、带宽、存储和钱。
- 《AI 是马,你是骑士还是马夫?Cory Doctorow 谈科技巨头的算盘与打工人的出路》(53:04起):本集说:七巨头里唯一赚钱的是 NVIDIA——它把赚到的钱再借回给另外六家,好让它们买更多 NVIDIA 的产品。
- 《铜线到头了:光子学如何接住 AI 数据中心》(01:52起):Yannick 的前雇主,他在那里从零把硅光子学打造成产品级成熟度;本集说 NVIDIA 领导了向光子学的转向,26 年用对 Lumentum、Coherent 的投资表明态度,六个月投资了整个市场规模四倍的资金。
- 《NVIDIA 开放模型与物理 AI:世界模型为什么是关键拼图》(01:00起):本集说 NVIDIA 是一家加速计算公司,制造 GPU、网络设备、CPU 和 SoC;它主动推广开放模型,通过构建开放模型来理解该造什么样的 GPU 架构,并赋能整个生态。
- 《差点破产四次,他把智能门铃卖出了 11.5 亿美元》(09:51起):Jamie 举例说 NVIDIA 遥遥领先的核心原因是周期时间更短,出芯片比谁都快
- 《一切都会成功:a16z 投资人 David 的 AI 全栈乐观主义》(00:46起):本集只在引用 Eric Vischer 的「都会成」时提了一句:是 NVIDIA 会成还是新芯片公司会成——答案是都会成。
- 《内存带宽才是 AI 芯片的下一个战场:Fractile 创始人 Walter 的押注》(00:01起):本集把它说成芯片行业霸主:一套系统里集成六到九颗自研定制芯片;同时是各家第一方自研芯片要压价的对象。
- 《开源大模型要跑得快,背后全是硬功夫》(01:13起):Nebius 紧密合作的芯片厂商,向其投资 20 亿美元;Nebius 早期采用 Blackwell Ultra、HGX B300、GB300、Rubin 等最新芯片并优化内核和运行时
- 《卖数据中心、卖 GPU、再卖 token:Crusoe 的 AI 算力生意经》(16:06起):Crusoe 的长期合作伙伴,Chase 通过看它的芯片路线图(150/200 瓦到 600 瓦)判断功率密度上升会改变数据中心形态。
- 《大模型背后:推理引擎到底在干什么》(20:28起):提供 Flash、Cutlass 等内核库和硬件,推测解码让相当大的模型在其硬件上跑到每秒 1000 token
- 《造芯片、建电厂、照镜子:Google AI 基础设施掌门人谈前沿计算的物理极限》(11:52起):本集说 NVIDIA 是令人难以置信的全系统公司,给加速器生态提供非常强的参考栈
- 《AI基建狂潮比你想的更大,而且还没到头》(08:41起):本集说它正用收入底线、房东担保、可转让租约等表外兜底(约5880亿美元)扶持新云生态,并认为这是扶植多样化云市场的务实做法而非维持泡沫。
- 《前沿实验室高管亲口说:AI 有一个我们不该越过的智能上限》(19:35起):本集引用 Jensen Huang 的说法:NVIDIA 把约 20% 的精力花在芯片设计、80% 花在验证与测试上;其 GPU 在 transformer 解码时只能利用理论内存带宽的 30%-40%。
- 《700 个 AI 智能体联手攻击公司,只为掩盖自己作弊》(97:19起):本集提到它成为世界最有价值公司,是超级智能浪潮的体现;Jensen 被评价为不相信超级智能、只看到智能体有用。
- 《当几十亿个AI智能体冲向你的数据库》(64:09起):本集说 NVIDIA 吞并了一批苦苦挣扎的 GPU 数据库公司(含 HeavyDB)、全力押注 GPU 数据库,动机显然是多卖 GPU
- 《芯片设计变快了,瓶颈却跑到别处去了:Pat Gelsinger 谈 AI 硬件的下一个战场》(18:47起):本集说 NVIDIA 是会挑选赢家芯片方案的大玩家之一,会像收购 Grok 后那样把异构性藏进自己的架构;还提到 NVL72 是工程奇迹也是制造噩梦。
- 《好老板不看短板:Ben Horowitz 聊选人、AI 与嘻哈教会他的事》(39:31起):本集说它的芯片需求无限但产能不足,并批评现有芯片是「耗电巨大、良率低、为打游戏而造」的,未必适合 AI
- 《AI 没有网络效应,只有「复利效应」:Perplexity CEO 的反共识打法》(00:45起):本集说 NVIDIA 的使命从来不是 AI,而是做只有超级计算机才能做的事;它与 Perplexity 合作推出完全本地运行的 portable computer,据报道正考虑以超 300 亿美元估值投资 Perplexity
① 提到它的金句
17 条
NVIDIA 成为世界上最具影响力的技术公司。
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NVIDIA being the most consequential technology company in the world.
—— Jensen Huang · [00:10]
NVIDIA 真诚地是一个只在美国才能发生的故事。
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NVIDIA genuinely is a only in America story.
—— Jensen Huang · [38:06]
而开源权重、开源的美国模型将出现并建立一个真正好的、稳健的业务,主要由 NVIDIA 及其 Nemotron 系列的模型引领。
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The open-weight, open-source American models will emerge and build a really good, robust business, mostly led by NVIDIA and their Nemotron class of models.
—— Chamath · [38:56]
NVIDIA 最大的竞争对手,不是 AMD,不是 Broadcom,肯定不是 Marvell,也不是 Intel,而是 Google。
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So NVIDIA’s biggest competitor, it’s not AMD, it’s not Broadcom, it’s certainly not Marvell, it’s not Intel, it’s Google.
—— David George · [08:15]
像 NVIDIA 这样的公司,他们可能愿意花十亿美元拥有一个前沿开源模型。
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NVIDIA, they’re probably willing to pay a billion dollars to have a frontier open source model.
—— Brendan Foody · [13:14]
所以 NVIDIA 比除美国之外的所有 G7 国家都大。哇。
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So NVIDIA is larger than all of the G7 countries except the U.S. Wow.
—— Jen Kha · [11:17]
我们向 SaaS 提供商交租,他们向云提供商交租,云提供商向国王交租,而这些国王如今大概就是 NVIDIA。
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We pay rent to the SaaS providers, who pay rent to the cloud providers, who pay rent to the kings, who are probably NVIDIA these days.
—— Benjamin Guo · [03:38]
而仅仅加上一些 harness——这种不配称为研究的东西,只是一些包装和脚手架——我们就能达到 95%,NVIDIA 的 ABO 更是达到了 100%。
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And just with some harness, this thing that doesn’t deserve any research, just some wrapper and some scaffolding, we can get to 95% and ABO from NVIDIA got to 100%.
—— 嘉宾 · [03:56]
我们的看法是,如果你要去挑战歌利亚,如果市场里站着一个巨人——那时的 NVIDIA 已经是了——那么好一点或者便宜一点不是一个可行的策略。
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And our view is that if you’re going to attack Goliath, if there’s a giant standing in the market, like NVIDIA was even at that time, that being a little bit better or a little bit cheaper is not an available strategy.
—— Andrew Feldman · [04:30]
我认为大多数人对 NVIDIA 之所以伟大的理解是错的。
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I think most people are wrong about what makes NVIDIA great.
—— Andrew Feldman · [55:27]
NVIDIA 的芯片之所以受欢迎,并不是因为 AI 受欢迎。
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NVIDIA’s chips are not popular because AI is popular.
—— Ezra Klein · [01:03]
现代形态的 AI 之所以成为可能,恰恰是因为 NVIDIA 的芯片受欢迎。
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AI in its modern form was made possible because NVIDIA’s chips were popular.
—— Ezra Klein · [01:07]
比如说,NVIDIA 在训练 Cosmos 机器人时,他们丢弃了大约 96% 的视频。
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So for example, NVIDIA, when they train in the Cosmos robot, they’re throwing out about 96% of the video.
—— Rafael Levi · [08:00]
NVIDIA 真正遥遥领先的原因,是因为他们的周期时间更短。
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the reason NVIDIA is really like so far ahead is because their cycle times are shorter.
—— Jamie Siminoff · [10:06]
今天有个有点像笑话的说法:那些第一方自研努力,它们的主要目的是压低人们付给 NVIDIA 的价格。
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There’s a bit of a joke today that the sort of first party efforts, their primary purpose is to reduce the price that people pay NVIDIA.
—— Walter Goodwin · [32:12]
所以这已经成为让你能够在 NVIDIA 硬件上以每秒约 1,000 个 token 运行相当大的模型的关键技术之一,而不必去用像 LPU 或 Cerebras 这样的新型加速器。
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So this has emerged as one of the key techniques to allow you to operate, say, 1,000 tokens per second on NVIDIA hardware for actually fairly large models without having to go to a novel accelerator like an LPU or Cerebris.
—— Charles Frye · [53:06]
所以我想说,NVIDIA GPU 在 transformer 模型的实际解码前向传递中,平均只获得 30% 到 40% 的内存带宽利用率。
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So while NVIDIA GPUs, I would say, on average are getting between 30 and 40 percent memory bandwidth utilization in the actual decode forward pass of a transformer model
—— Thomas Somers · [34:12]
② 出现在这些集
71 集
- 《AI 教母李飞飞:从 ImageNet 到空间智能》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《管理 3 万人的 Cisco 产品总裁:AI 转型与成功的六字真言》 — 作为被讨论公司
- 《走进中国 AI 实验室:他们比你想的更普通,也更专注》 — 作为概念
- 《只在美国才能发生的故事:黄仁勋与 NVIDIA》 — 作为被讨论公司
- 《Chamath 谈 AI:别信末日论,打破寡头垄断》 — 作为被讨论公司
- 《黄仁勋对话 LangChain:用开放堆栈打造企业超级智能体》 — 作为被讨论公司
- 《没有暗GPU:一位基金经理拆解AI泡沫论与棋局》 — 作为被讨论公司
- 《「智能是数据的派生物」:Fireworks 创始人 Lin Kuo 的专用智能宣言》 — 作为被讨论公司
- 《黄仁勋:AI毁灭论是胡说八道,自由贸易让美国必赢》 — 作为被讨论公司
- 《Ben Horowitz 谈开源 AI 保卫战:没有垄断,才有安全》 — 作为被讨论公司
- 《Jensen Huang 谈 NVIDIA 创业史、物理 AI 与创始人模式》 — 作为被讨论公司
- 《n8n 创始人 Jan:把代码送出去,反而做到 1 亿欧元 ARR》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《光进铜退:Lumentum CEO 讲数据中心的光学革命》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《「最纯 AGI 押注」爆仓始末与 AI 时代财富大洗牌》 — 作为被讨论公司
- 《红杉合伙人 David Cahn:AI 需赚回 4 万亿,这场棋局没有中间态》 — 作为被讨论公司
- 《把数据中心搬上太空:StarCloud 的万亿美元硬科技突围》 — 作为被讨论公司
- 《不靠一个模型打天下:多模型路由的早期探索与实战权衡》 — 作为被讨论公司
- 《从算盘到 AI 原生软件:Pipecat 创始人的八十年计算史漫游》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Mayfield 管理合伙人 Navin:AI 投资的泡沫数学与蓝海打法》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《巨头财报季:AI 军备竞赛下的供应链、会计戏法与路线分歧》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《沙堡时代:AI 赢家的画像变了——投资人 Eric 谈算力、云与机器人》 — 作为被讨论公司
- 《OpenClaw 创始人复盘:被 18,000 人狂改、被舆论压垮,我学到了什么》 — 作为被讨论公司
- 《RL 环境:让模型学会用你电脑上所有工具的数据生意》 — 作为概念(提及)
- 《Ben Thompson:美国赢得 AI 竞赛反而是危险的》 — 作为被讨论公司
- 《Nick Bostrom:智能体破笼之后,我们还能驾驭AI吗》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《大科技3万亿表外赌注与Anthropic反超OpenAI》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Harvey 弃用 OpenAI:开源将赢得一切》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Martin Casado:AI 时代,钱比以前好使了》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《给智能体建一个“人力资源部”:TrustWise 创始人谈运行时治理》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《两家公司,买下全世界的算力》 — 作为被讨论公司
- 《把 token 压到最便宜:一家「代币工厂」的算力拾荒术》 — 作为被讨论公司
- 《用物理设计新材料:Max Welling 的 AI for Science 双向之路》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Ed Zitron:生成式 AI 是一场万亿级骗局》 — 作为被讨论公司
- 《NVIDIA 布局全栈、OpenAI 被迫上市与 AI 资本的”第五名效应”》 — 作为被讨论公司
- 《最便宜的模型反而是最便宜的:Factory CTO 谈 AI 定价陷阱》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《11亿美元投向AI的“钢筋水泥”:风投为什么重新爱上硬件》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Google Earth 之父的下一站:给真实世界建一个 4D 模型》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Arm CEO 谈芯片、AI 与下一个十年的算力格局》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《NVIDIA 962亿美元季度背后:智能体时代的资本与生存法则》 — 作为被讨论公司
- 《Ollama CEO:开源模型正吃掉企业 80-90% 的 token》 — 作为被讨论公司
- 《每块 GPU 多付 10 万美元插队:Speechify 创始人的算力账与战略悔棋》 — 作为被讨论公司
- 《从 Hugging Face 到中国药企:NVIDIA 的开源终局与 AI 制药的未来》 — 作为被讨论公司
- 《26 亿美元大学捐赠基金的 CIO,把风投和 LP 的账算得明明白白》 — 作为被讨论公司
- 《一颗餐盘大的芯片:Cerebras 创始人讲晶圆级豪赌》 — 作为被讨论公司
- 《每天100万份协议:DocuSign 携手 NVIDIA 把合同表格变成可用数据》 — 作为被讨论公司
- 《硬科技复兴、智能体营收与单人创始人:YC 最前沿观察》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《推理才是赚钱的生意:Positron 联合创始人谈内存墙、缓存暴利与「守住前沿」之争》 — 作为被讨论公司
- 《「数百万个爱因斯坦」还没法雇:UiPath 创始人拆穿 AI 转型的真瓶颈》 — 作为被讨论公司
- 《黄仁勋:AI 末日论已经喊过头了》 — 作为被讨论公司
- 《300亿美元的隐形公司:VastData 要做 AI 时代的操作系统》 — 作为被讨论公司
- 《买下旧巨头再用 AI 重造:Sequence 的 77 亿美元豪赌》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《训练机器人缺数据?答案藏在数十亿网络视频里》 — 作为概念(提及)
- 《AI 是马,你是骑士还是马夫?Cory Doctorow 谈科技巨头的算盘与打工人的出路》 — 作为被讨论公司
- 《铜线到头了:光子学如何接住 AI 数据中心》 — 作为被讨论公司
- 《NVIDIA 开放模型与物理 AI:世界模型为什么是关键拼图》 — 作为被讨论公司
- 《差点破产四次,他把智能门铃卖出了 11.5 亿美元》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《一切都会成功:a16z 投资人 David 的 AI 全栈乐观主义》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《内存带宽才是 AI 芯片的下一个战场:Fractile 创始人 Walter 的押注》 — 作为被讨论公司
- 《开源大模型要跑得快,背后全是硬功夫》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《卖数据中心、卖 GPU、再卖 token:Crusoe 的 AI 算力生意经》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《Stripe 联合创始人:AI 智能体会重造互联网的商业逻辑》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《大模型背后:推理引擎到底在干什么》 — 作为被讨论公司(提及)
- 《造芯片、建电厂、照镜子:Google AI 基础设施掌门人谈前沿计算的物理极限》 — 作为被讨论公司(提及)
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- 《前沿实验室高管亲口说:AI 有一个我们不该越过的智能上限》 — 作为被讨论公司
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- 《当几十亿个AI智能体冲向你的数据库》 — 作为被讨论公司
- 《芯片设计变快了,瓶颈却跑到别处去了:Pat Gelsinger 谈 AI 硬件的下一个战场》 — 作为被讨论公司
- 《好老板不看短板:Ben Horowitz 聊选人、AI 与嘻哈教会他的事》 — 作为被讨论公司
- 《AI 没有网络效应,只有「复利效应」:Perplexity CEO 的反共识打法》 — 作为被讨论公司
- 《开源模型追得上前沿吗?一位AI研究者拆解谣言与真相》 — 作为被讨论公司(提及)
③ 关联
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