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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。
$英伟达(NVDA)$
$赛力斯(SH601127)$
$比亚迪(SZ002594)$

全部讨论

芯片生产比得过台积电?你可能有点小瞧这个世界芯片代工厂了🤔pytorch tensorflow 底层就支持 cuda,最多算上 amd 的 Rocm,更别提老黄的刀法,手上还按着半桶牙膏请看 H200

03-09 16:13

摩尔线程京东评价也就不到3000,某一规格的显卡硬件规模可能达到了3060水平,但是驱动软件适配问题,整体性能可能也只有1650,可以支持国产,实际怎样还要看市场检测。

一开源就自主,不开源,就嗝屁

03-08 18:38

似乎有点道理……咱不懂的看看戏好了,希望如你所说,中国能跟的上……

03-08 19:37

井底之蛙,跳梁小丑

03-08 19:36

GPU本来设计难度就是比CPU要低。GPU本来就是特化出来的某一型特特化的芯片。它相比CPU有强大的并行计算能力,主要的运算是做浮点运算。你说的这些书我都看过,文科生最核心的问题是对一个事物他不理解他的本质,因为不懂本质内容逻辑,最多只能看到表象,很容易被表面东西所带节奏,人云亦云,因为不懂物理原理和运作逻辑,只会被一些感性的词语来感动,然后自我感动。所以说为什么马斯克学物理出身的,他的第一性原理这么坚持?因为这社会上人云亦云的人太多了。

03-08 19:07

在我评论下面激动的反驳的各路人马。除了这种喷下三路的东西,还有没有技术含量的东西跟我辩论呢,拿出点干货跟我辩论哈,英伟达它的核心技术是什么?难点在哪里?国内有没有类似的公司?国内公司做的怎么样,有没有做到类似的产品?这些产品有没有投入实际商用,商用卖的怎么样?反馈如何?一手资料都不不知道,原理不懂怎么跟我讲

03-08 20:07

严重赞同,大大的泡沫

挺佩服你的。全部看多,任何时候需要空头提醒。也许你是对的

03-09 00:46

就这认知还出来丢人现眼了,认为英伟达是个简单的芯片企业?