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Al生成明显现在已经进入泡沫状态了。
和之前什么元宇宙啊,AR啊,还有什么区块链炒作后果都一样。
最后就是泡沫破裂,一地鸡毛。
炒股炒的就是预期。
我们买股票的话就要看这个公司的话有没有独特的护城河是其他人根本无法进入的。这个护城河是不可被别人用其他办法掐住的。
说句实话,我看市面上炒的沸沸扬扬的什么AI大模型,英伟达口水堆了几百万字,没一个狗屁专家懂ai本质到底是什么。
准确的说是国内这些机构的所谓狗屁专家,真的是狗屁不懂。
包括高校的什么教授,各大机构的什么首席研究员。
叨叨絮絮叨叨讲了那么多废话,肚子里半点干货都没有。纯是蹭热点。讲一堆废话,本质的边都没摸到。
没有一个说出英伟达本质是什么东西,连边都没摸到
英伟达他的护城河在哪里
英伟达说穿了本质上就是一个芯片设计公司。
没有自己的芯片制造厂。
英伟达显卡芯片基本上都是台积电代工的,用的台积电4纳米,5纳米的技术。
它的核心竞争力在于硬件芯片设计和软件的结合。
因为英伟达的显卡芯片本身的话就是简单的计算流水线,而且是非常多一模一样流水线并行计算流水线。
每条流水执行的就是单一的运算任务,而且是持续
单向运行。
这个就是这个就是GPU和英特尔的CPU最大的不同。
英特尔的CPU的话是执行的是多线程,多任务,随时断点切换的。
英伟达的GPU的话是非常庞大规模重复的并行单向运算流水线。
简单来说就是很多条一样的运算流水线。并排排成一大排,从一端很多条入口进运算物料出,从另外一头出运算结果。执行同样的工作任务。
这样的并行计算GPU芯片并不是说难到天际,别家做不出来,别家也是可以做的,至少相比CPU的复杂指令集要简单的多。
看到这里大家就理解英伟达核心技术在哪里了。也就是他的护城河在哪里。
因为GPU本质上来说是大规模并行的,很多条简单重复的计算流水线的集合
你提供给计算流水线的原物料是二进制代码,是一些简单的加减乘除运算。
因为GPU只会进行中简单加减乘除运算工作。
无法理解人提供出来的复杂任务。
所以需要英伟达写出硬件驱动和软硬件算法转化的算法平台。将人类提出的复杂工作转化为底层的加减乘除运算,提供给GPU核心进行计算。
这个算法运算转化平台,在英伟达内部叫做CUDA。
这个是英伟达累30年之功积累下来的核心竞争力和护城河。
CUDA算法转化平台就是英伟达的核心竞争力
我讲了那么多铺垫 就是解释了为什么现在人工智能必须要基于英伟达的芯片。必须要采购英伟达芯片来作为底层的硬件平台的原因。
人工智能本质上是个软件。包括最新的文生视频的Sora平台。回头有空的话,我从底层逻辑讲Sora是什么个东西,不要被外面吹的神乎其神的,那些狗屁不懂的文科生,媒体人,律师,大学文科教授忽悠了。
因为人工智能是个软件,本质上是一个含有几十万亿级别参数变量的软件,但归根结底他还是个软件。
工程师不可能自己用高级编程语言直接对接GPU。
Open AI的工程师都是基于英伟达的CUDA平台。开发软件跟硬件进行对接运行的。
其他家没有人提供这种软件转换平台的。
所以在人工智能时代,英伟达的GPU和CUDA成了唯一的路口。
独家生意能不发财吗
但CUDA这个东西,包括GPU的并行运算内核真有那么难吗,CUDA本质来说就是一个编程开发环境,就是一个程序啊。
难是肯定难的,可能需要大量的投资。
但是你不想想看,英伟达的市值已经2万多亿美元了,合人民币15万亿人民币。
这个量级的市场前景。这么巨大的财富。
别说是拿15万亿复制一家出来。
拿1万亿就足够在中国变出上千家公司了。
100个亿估计就能做出能跑的了
这不中国摩尔线程的话已经造出GPU硬件,和对应的数字硬件转化平台了。投资人才花了100亿不到。
那我们测算一下。我们继续再投1000个亿,甚至1万个亿。
做出50%甚至80%英伟达性能的GPU。
摩尔线程做出来的GPU显卡已经有英伟达晚三代左右性能。卖1000块一张。
这根本不是什么天上飘的东西。是实实在在在京东,淘宝上卖的显卡。
可是国内这些狗屁不懂的文科生,媒体人,大学文科教授是啥都不懂。
看到高科技这三个字,腿就直接跪下去了。
贻笑大方[大笑]
我坚信只要可以国内GPU企业足够的时间和投资
追赶英伟达不是什么技术难度。
只要只要有足够的底层硬件,开发出类似open AI的这种人工智能没什么难度,本质上就是软件嘛。
软件只要投入足够聪明的人和足够多的人,还有钱,什么搞不出来。
再说open AI最火的文生视频Sora平台。背后的核心研发团队有一半是来自中国的留学生,本科还是华中科技,上海交大毕业。
迟早能搞出来的。
回头有空的话,我再从一个设计师的角度讲讲Sora这个文生视频的软件本质是什么东西。没有什么神秘,设计圈类似的软件老早就有了。
业外的这些狗屁不懂的文科生,还有国内的这些各大机构学财经文科出生的所谓的专家分析师,理工科素养极差。一看到高科技的东西,膝盖就跪下去了。不但狗屁不懂,还信口雌黄。
下回写个文章好好科普一下Sora平台,给他们上上课。
$英伟达(NVDA)$
$赛力斯(SH601127)$
$比亚迪(SZ002594)$

精彩讨论

价值趋势龙头战法03-08 20:24

中国人最擅长的就是骗自己。

快兔充电03-08 19:56

原先英伟达中国的团队出来自己独立创业,建立的公司叫摩尔线程,从GPU内核的设计,代工生产包括的话显卡整体的设计制造。硬件驱动程序的开发,还有游戏的优化。全程都已经跑通了,已经在市面上大量在卖了。大概性能比英伟达落后三代。核心点是他们也搞了一个类似于英伟达的CUDA的软硬转换平台,而且的话整个显卡的设计是从内核到指令集是另起炉灶。跟英伟达是完全不一样的路线。实际上证明的话显卡的门槛没有想象中那么高,包括CUDA平台。

Timetrotter03-08 20:06

半导体领域技术落后半代就是技术失败,落后一代就是商业和金融市场上的失败,落后三代我都不知道怎么形容 而且往往等你赶上了对手,他又继续往前推进了,压根对这个领域赢家通吃的残酷性不了解

快兔充电03-08 18:46

你们没有了解过摩尔线程这个公司的背景。这个团队本来就是英伟达中国区的团队。从英伟达出来以后,完完整整,另起炉灶。用完全不一样的技术路线实现了GPU的基本功能。GPU的技术门槛没有想象的那么高。也同时证明摩尔线程的话这个团队还是有东西的。

Timetrotter03-08 19:28

你跟他瞎掰扯什么呢,这人连“GPU是用于简单计算,所以技术门槛低于CPU”和“英伟达不从事芯片制造,迟早被研发制造一体化的企业干翻”这种话都讲的出来,还好意思嘲笑文科生,先去买一本浪潮之巅自我科普下半导体硬件行业发展史再说吧

全部讨论

原先英伟达中国的团队出来自己独立创业,建立的公司叫摩尔线程,从GPU内核的设计,代工生产包括的话显卡整体的设计制造。硬件驱动程序的开发,还有游戏的优化。全程都已经跑通了,已经在市面上大量在卖了。大概性能比英伟达落后三代。核心点是他们也搞了一个类似于英伟达的CUDA的软硬转换平台,而且的话整个显卡的设计是从内核到指令集是另起炉灶。跟英伟达是完全不一样的路线。实际上证明的话显卡的门槛没有想象中那么高,包括CUDA平台。

看看gpu硬件架构设计有多复杂吧,上层应用就有计算,光栅,光追,ai,视频编解码几种特殊任务的定制管线,而且彼此可以异步配合,比如游戏可以光栅 + 计算 + 光追。这些管线能在gpu上跑起来比cpu难的可不是半点,首先为什么cpu驱动兼容性一般都很好,可以直接操作系统集成?因为cpu指令描述基本运算操作即可,软件层写代码驱动指令。gpu驱动呢,你需要确定上层开发者想调用的管线,把图形的shader或者计算的cuda代码翻译成各种gpu内core,engine的调用逻辑,甚至是图片,三维模型数据依赖输入,我觉得你大部分写的都很有逻辑,但是肯定不是深度使用gpu公司的研发人员,理解太浅薄了

你们没有了解过摩尔线程这个公司的背景。这个团队本来就是英伟达中国区的团队。从英伟达出来以后,完完整整,另起炉灶。用完全不一样的技术路线实现了GPU的基本功能。GPU的技术门槛没有想象的那么高。也同时证明摩尔线程的话这个团队还是有东西的。

所谓的互联网领先是怎么定义?星链去年营收破100亿美元还没有打烂你们这群劳保的脸?有路径且规模效应明显的产业“胜利”了就来线性外推以后AGI一样复制了?我会保存你们的发言~继续看演进就好

英伟达就是一个芯片设计公司。强的地方在于软件平台CUDA。国内的芯片设计公司和软件难道比美国差很多吗?不要说设计和软件了,就硬件的芯片生产国内的话都比美国差不了多少了。很可能以后就是设计软件研发和芯片生产,国内一条龙全搞完了。

你确定淘宝京东1000块的GPU可以做AI?

国内劳保自嗨真的叹为观止,请阁下一直如一的自嗨下去

哈哈哈,看了你的解说,真的是如蠢到爆了,坐井观天却不自知啊,那么多聪明资金胜过多少倍你,你算哪根毛啊?

有道理,但同样做手机,小米的市值为什么和苹果差这么多

03-08 19:12

还追上英伟达 你快点醒醒吧 你在追的时候 人家在睡觉吗 一点脑子都没有