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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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中文社区AI长文泛滥,但也没有什么不好的。
自我感觉最近阅读速度也在飞速提高,特别是一目十行的跳读滤噪能力。
当老夫的视线扫过这些AI低熵句式结构时,大脑前额叶皮层对后续内容的预测准确率已经接近100%。
一定要相信老钟无条件适应环境的能力。
动态清零一百年,小区里的人也会长出翅膀。
AI探索 | Hermes/OpenClaw|优质资源|优质信息
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黄仁勋今天亲自写了一篇很重要的文章。
他说 AI 的下一个瓶颈,正在从 GPU 转向土地、电力和数据中心。
重点来了:NVIDIA 过去几年一直在提前锁定晶圆、先进封装、HBM 等关键资源,现在黄仁勋准备把同样的打法复制到 AI 基础设施。
这次 NVIDIA 联合 SB Energy,在俄亥俄州锁定了一个超大型 AI 工厂基地,OpenAI 将作为租户使用。
首期规模达到 4.25GW,未来整个园区可以扩展到 8GW,而且将专门部署 NVIDIA 的计算平台。
真正夸张的是后面的数字:
首期每一代 NVIDIA AI 工厂系统,大约可以部署 150 万块 GPU。
黄仁勋预计,仅一代设备就可能给 NVIDIA 带来约 1500 亿到 2000 亿美元收入。
而土地、电力和机房可以使用 20 年,里面的 GPU 却可以不断更新换代。
也就是说,同一块 AI 基础设施,可以反复承载 Blackwell、Rubin 以及未来更多代 NVIDIA 系统。
更大的数字来自 OpenAI。
按照黄仁勋披露的数据,OpenAI 到 2030 年现有和计划中的 NVIDIA 算力规模大约为 12GW,未来可能扩展到 16GW。
对应的 NVIDIA 计算基础设施机会,大约是 6000 亿美元。
所以这篇文章真正重要的地方,是 NVIDIA 的边界再次扩大了:
GPU
→ 服务器系统
→ 网络
→ CUDA
→ AI Factory
→ 土地、电力、机房
→ 基础设施融资和信用支持
NVIDIA 正在从一家卖 GPU 的公司,逐渐变成 AI 时代的全栈基础设施平台。
黄仁勋在文章里有一句,基本概括了他的整个商业逻辑:
“In the AI economy, compute is revenue.”
算力越多,能够生产的智能越多;智能越多,产品、用户和收入就越多。
而 NVIDIA 现在想控制的,已经不仅是生产 GPU 的关键资源,还包括 GPU 最终能够部署在哪里。
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他说 AI 的下一个瓶颈,正在从 GPU 转向土地、电力和数据中心。
重点来了:NVIDIA 过去几年一直在提前锁定晶圆、先进封装、HBM 等关键资源,现在黄仁勋准备把同样的打法复制到 AI 基础设施。
这次 NVIDIA 联合 SB Energy,在俄亥俄州锁定了一个超大型 AI 工厂基地,OpenAI 将作为租户使用。
首期规模达到 4.25GW,未来整个园区可以扩展到 8GW,而且将专门部署 NVIDIA 的计算平台。
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建议尽量避免从事没有成长性的工作,可以一边打工一边找机会卖产品。开始卖东西后,你会更快地成长,看到更真实的社会
打工之余,可以尝试创业,踏入更真实、更客观的社会模式
链接:https://pan.quark.cn/s/c6deeb6f4d62
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支持 Idea2Video、Script2Video、Novel2Video 三种工作流,分别吃一句创意、完整剧本和长篇小说。Web 工作区(React 19)与交互式 CLI 共用同一套运行时和配置。
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它可以操作电脑文件,自动完成一些跨应用任务
现在 AI 正从 聊天回答问
变成 直接帮你直接干活了
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