#算力

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4周前

真正吃算力的领域：十万亿次化学反应轨迹、数十年气候观测、X-ray 材料相变、蛋白质折叠路径、原子级模拟、粒子散射图谱、聚变等离子体非线性场、电网振荡数据、风洞涡旋分布、量子比特噪声谱、多尺度高性能仿真档案这些基本只有英伟达能做，ASIC和TPU都不行，人们总是一而再再而三的低估加速计算。

#英伟达 #加速计算 #算力 #高性能仿真 #科学计算

素人极客-Amateur Geek

1个月前

refly智能体平台已经准备好，下周上线. 课程就直接涨价了。如果有需要各种智能体，可以在这条留言，能做出来的我一并做出来，使用平台算力，按条计算。

懒猫家族新成员亮相，AI算力舱引发热议！· 143 条信息

#refly智能体平台 #上线 #涨价 #智能体 #算力

链研社🔶BNB💧SUI

1个月前

美股矿业巨头的挖矿成本在 8 万美金附近，如果只算电费的话是 4 万多美金，美国上市公司的成本算比较高的，如果规模小一点成本可能还更低，另外 AI 也在和挖矿公司抢算力，全网算力再减少，成本还会降低一些，这么看 6 开头不是不可能。按上一轮的牛顶，来看这一轮的相对底部 $69000，你们觉得会到吗？

比特币减半与牛市周期的神秘关联引发热议· 68 条信息

#美股 #矿业 #挖矿成本 #AI #算力

1个月前

来自 X 账号 TestingCatalog 的爆料：Google 在 Gemini 企业版（Gemini Enterprise）里新增多智能体「自动做研究」模式 Google 正在 Gemini for Enterprise 里打造一个多智能体系统。你给它一个主题，再配上一套评估标准，它就能自己生成一大堆点子，然后拉起一整支智能体团队，像打锦标赛一样一轮轮评审这些点子。这个系统一次可以连续干活大约 40 分钟。对一个面向普通企业用户的产品来说，这已经是非常长的一次连续推理过程了。在这 40 分钟结束时，用户会收到一大串点子清单，按你一开始设定的标准从优到劣排好名。整个规模也不小：系统一次能产出大约 100 个点子。对每一个点子，你都能拿到： - 一个概览 - 一个更详细的说明 - 一份点评总结 - 一份完整长评 - 以及一份专门的「锦标赛表现报告」（tournament performance report）这个「表现报告」还是一个单独的输出，可以单独打开慢慢看。所有生成出来的点子都是可选择的，你可以点进任意一个，继续深入展开。在当前的内测版本里，Google 看起来内置了三个智能体，其中有两个就是搭在这个多智能体「锦标赛」系统之上的。第一个叫 “Idea Generation”（创意生成）在这个模式里，你只要给一个主题，这个智能体就会启动整套多智能体工作流，用「锦标赛式评估」（tournament-style evaluation）来生成和排序各种相关点子。（所谓锦标赛式，就是不断让方案互相“对决”，胜出的留下，弱的被淘汰）第二个叫 “Co-scientist”（联合科学家）这个则更偏向科研和研究场景。你可以指定一个研究主题，再提供一些额外数据，然后一整个智能体团队会先生成研究方向和方案，再用同样的锦标赛机制去评估这些想法，只是这次会更强调科研和科学探索的需求。这里最有意思的一点，是它背后明显投入了非常夸张的算力。允许智能体在一个任务上连续工作大约 40 分钟，这在现在的大多数智能体工具里都算是「豪华配置」了。在整个 40 分钟里，系统会不断迭代这个问题，不停生成、筛选、打分、重组。目前，这一切都还只出现在 Gemini for Enterprise 里，属于内部开发阶段，对普通用户是隐藏的，还没有以正式功能形式对外开放。跟现有的智能体实现相比，这一套看起来是个明显的前进一大步。就算是那些已经带浏览器模式的高级智能体，通常也会受限于上下文窗口和时间预算（time budget）。而这次，Google 的做法，是直接把一大块算力「摆在台面上」给企业客户用，做成一个正儿八经的前端产品界面。这也和所谓的「Level 3 AI」的概念非常契合：这一层级的 AI 智能体，被描述为可以在同一个问题上持续工作一段较长时间。（这里的 Level 3 并不是统一标准，更像是行业里对“能长时间连续工作的智能体”的一种非正式分级说法）从这个角度看，让智能体在单个任务上跑满 40 分钟，是一个非常典型、甚至偏激进的例子。在实际使用中，这套系统输出的核心是「被充分筛选和精炼过的点子集合」。但它们远不只是随手抛出来的一堆建议，而是可以视为一组结构化的研究方向：在你给定的数据和问题背景下，这些方向有可能真正指向高价值的洞见。所以，Google 正在推进这种极其强力的智能体能力，专门服务于组织、公司和研究团队，这件事本身非常耐人寻味。等这项功能真正对外发布时，很可能会是一次不小的跃迁，尤其是如果这些智能体最终由 Gemini 3 Pro 来驱动的话。现在，Gemini 3 Pro 还没有进入 Gemini Enterprise，所以目前还不清楚这些实验性智能体背后具体用的是哪一个模型。这里依然有很多东西需要测试和验证。当你把一个提示词（prompt）提交给这套系统时，它首先会给出一份「计划做什么」的概要：会在哪些维度上评估、打算从哪些方向出发生成和筛选点子。只有在你确认这份概要之后，系统才会真正启动那次「大任务」。这相当于在烧一大笔算力之前，先和你对齐「我到底打算怎么理解你的问题」。除了多智能体锦标赛工作流之外，Gemini Enterprise 里还有另一个智能体，叫 “chat with your docs”（和文档聊天），它配了一套独立的 UI。这个智能体允许用户上传大小最高 30MB 的 PDF，然后面向这些文档进行专门对话。这个功能同样属于 Gemini Enterprise 的一部分，目前还没有对外发布，而且在生产环境中暂时不可用。它的设计思路是：最多 30MB 的 PDF 内容可以被分析并写入模型的上下文里，这样用户就能从现有文档中抽取更有价值的信息，而不是只靠人自己翻页看。在 Gemini Enterprise 里，还有不少其他功能正在开发中，但真正最抢眼的，还是这两条线： 1. 多智能体锦标赛式工作流 2. 面向文档的专用智能体特别是那个基于锦标赛的多智能体架构，看起来就是一种突破性的产品路线——其他大语言模型（LLM）服务商，目前似乎还没有在这个层级上，给用户提供类似的东西。多智能体锦标赛在面向终端用户的工具里依然非常少见。也许可以拿 Grok Heavy 来做某种对比，但很可能也不能算是和 Google 这套完全同一个方向的东西。等这些智能体成熟之后，如果能看到一套正式的评估结果和基准测试，那会非常有价值。光从现在的描述来看，那个 Co-scientist 智能体已经足够让很多大型组织和研究团队心动——尤其是那些正在探索新科学方向的团队。至于这些智能体具体什么时候会正式上线，或者会不会开放给非企业用户，目前还都是未知数。来源：

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 475 条信息

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息

#Gemini Enterprise #多智能体 #锦标赛式评估 #AI研究 #算力

佛瑞德里希4th😷

1个月前

我们今天享用的一切科技成果，引导人类进入繁荣模式的充裕财富，来自哪里？来自前人的思考，来自整个人类社会迄今持续不断的，对“何为最佳生存策略”这永恒命题的集体运算，来自智慧物种不断提升的社会总算力。而繁荣模式欲维持自身，必须不断兑现繁荣预期，不断提高明天的自己还上今天贷款的能力，也就是提高算力。人类已经踏上了这条赛道，依靠算力增强生存与发展能力的赛道，而且人类正在催迫着自己一路向前。人类必须一代比一代更聪明，一代比一代更具创造力，才能维系现在这个大家都司空见惯的寅吃卯粮经济发展模式，这种消费者刷信用卡，企业家贷款创业，金融业把收回投资本息的希望寄托在项目未来能产生的利润上的经济模式。那么，让人类社会持续提高总算力的方式是什么？是持续不断提高个体算力，给予更多的平民以受教育机会，让他们学会读、写。也是持续优化网络布局，让更多的聪明人能不再绞尽脑汁忙于内斗，而是合作搞科研、做管理，投身于创造财富增量而不是争夺存量。是通过上述两种途径，促成人脑智联网络向更高速、更高效发展。也是利用更高速更高效的人脑智联网络，打磨优化我们的思维工具，我们人类用于淘洗压缩信息的语言。是的，语言，这是每个普通人能接触到的最有用的东西，也是每个普通人都能用来开发自身智慧潜能的最奇妙“金手指”。它正在飞速发展。正在变得更复杂、更精确，和更难掌握。有一门典型的通用语言，能让人们理解自身语言能力的极限，那就是数学。能深度掌握数学语言的人，在人群中至今仍是稀缺的。而数学在“信息压缩”方面的效率，做过小学数学应用题的朋友都应该能理解。当稚嫩的你把好几行字的题目归纳成一个短短公式时，不难感受到题目与公式在信息容量上的差距。自然语言，也就是你平常社交时使用的语言，通常没那么精确，压缩比没那么高，但它同样拥有信息压缩的能力，也同样难以掌握——如果你曾在看到某篇文章、某条回复时突然有痛快淋漓之感，发出“这就是我的互联网嘴替”欢呼，你就不难理解掌握更高阶的自然语言能力是怎么一回事，有怎样的效果。我希望你能意识到，我们正在使用的语言，是一种极其有用的，由整个社会共同打磨出来，传承至今也维护至今的思维工具，是一种通过不断强化信息压缩能力，更好的利用人脑有限的信息容量，来增强个体算力和群体算力的思维工具。而这工具只能在使用中打磨，只能在整个社会持续不断的沟通交流中得到优化。互联网在不断的造“梗”，每个“梗”实际上都等于中文使用者们熟悉的“成语”，或诗词创作者熟悉的“典故”。在英语世界里，你知道，我们不断看到新字新词，也不断看到新的缩写由于大面积使用成为跨语种的通用词汇。如果你不上网，甚至如果你几个月不上网，到再次连上网络时你会有种“不知道年轻人都在说啥”的感觉。因为江山代有才人出，一代新人会用一批新“梗”，如果你不赶紧找人科普一下，你就会象个刚出土的兵马俑一样，在沟通中不断“掉链子”，跟不上别人的思路。善于造“梗”和用“梗”的人，是语言能力更强的人，也是对语言的演进有更多贡献的人。他们是对整个人类社会的算力增长来说非常重要的存在。但允许人们造“梗”和用“梗”的言论环境更加重要。当我们把“繁荣社会的自维持需求”和“保持人类社会的算力增长演化趋势”这两件事结合到一起来思考，我们会看到对人类社会保持（或继续提高）现有生活品质来说最重要的东西。言论自由。让更多的人掌握语言工具的高阶使用方式，也让语言工具在更多高阶使用者的交流中得到不断优化的，言论自由。借用数学的语言特性为例，言论自由，就相当于允许人们学数学、使用数学、精研数学、创造更多定理、公式的自由。限制言论自由，就相当于限制人类使用数学。在互联网上限制人们造“梗”和用“梗”，就相当于限制你在每个需要使用乘法的地方，只能用加法。语言是不断流变的，不断演化以适应人类需求的独特思维工具，活的工具。限制言论自由，阻碍语言的自发流变，等于阻碍这独特的、唯一的全社会共用的思维工具自动升级。这样做的后果，是令使用这种语言的族群在算力增长方面处于劣势。而且这劣势会不断积累，假如对言论自由的限制没能及时放开。这劣势甚至会积累为一种语言相对另一种语言，作为工具的粗糙不灵。然后，当翻译也无法消解语言工具背后的思维精度差距，一个使用更差语言工具去思考的族群，将永远落后于另一个族群。我并不相信哪种语言天然就不具备协助人类增强思维精度的能力，因为语言本就会不断流变，不断演化。但就象更擅长数学语言的人只能是少数一样，也象你参加任何一个充斥着专业术语的技术讨论会时，会一直跟不上别人的思路一样，语言会形成自己的门槛。类似思维高速公路，和普通公路之间的门槛。语言是网线，也是公路，它受奔驰其上的思维车轮打磨，也为思维的飞跃提供如同飞机跑道一样的助力。受限的语言环境会淤积为泥泞小路，只能容牛车缓行。但依靠牛车，你绝无可能兑现繁荣预期。

#科技 #算力 #语言 #言论自由 #思维

1个月前

衡量一家科技公司的价值的三个维度：数据、算力、研究与工程

#科技公司 #价值评估 #数据 #算力 #研究与工程

2个月前

#每日推荐 #AI #GPU AI三件套：数据、算法、算力

懒猫家族新成员亮相，AI算力舱引发热议！· 143 条信息

#AI #GPU #算力

2个月前

纪念人生第一只美股英伟达 1. 英伟达市值突破 5 万亿美元，这是什么概念？这一数字已经超过了德国、日本等发达国家一年的 GDP 总额。如果你于 1999 年上市时以发行价 12 美元入手 1 股并长期持有至今，在考虑拆股后的折算情况下，该投资大致增长了约 8280 倍。可以这样说，英伟达不再是一家普通的上市公司，而是一个“数字国家”，它拥有自己的“能源系统”（数据中心）、“货币”（AI 算力）、“国民”（开发者和企业客户），以及“疆域”（生态系统）。更可怕的是，目前英伟达的动态市盈率还是只有 58 倍，比很多 PE 动辄几百上千的科技股更显“便宜”。在美股，前 10 大科技公司总市值超过 30 万亿美元，占整个美股的四成以上。换句话说，我们正在进入一个“寡头资本主义”的阶段么，财富、算力、数据都集中在少数几家公司手中。这种超级公司的崛起是也是赛博时代的重要标志，英伟达的影响力甚至超越了许多国家政府。 2. 回想 2025 年初，当 DeepSeek 大火，网络上一片唱衰英伟达的声音，认为低成本 AI 模型会冲击英伟达的高端 GPU 需求。如果那时趁着暴跌逆向买入，如今的收益超过 80%。投资的真理常常简单，敢于走少数人走的路。更深层看，DeepSeek 的成功并非威胁，而是 AI 需求的再次爆发，每一个新模型的诞生，都意味着新的 GPU 订单。 AI 创新越多，英伟达越强。 3. 5 万亿美元的市值，这个时候很难把英伟达当作是一家单纯的芯片公司，而是 AI 时代最大的“基础设施”。从 GPU 硬件到 CUDA 软件生态，从单一芯片到完整数据中心解决方案，英伟达构建起了新工业革命的发动机。如果说微软谷歌掌握着应用层入口，苹果掌握着消费端体验，那么英伟达就掌握着算力的底层基础。这让人想起工业革命时期的电力公司，当电力成为工业社会的基础能源时，电力公司便拥有了超越传统制造业的战略地位，现在，AI 革命正在重演这一历史，算力公司崛起为新时代的“电力公司”。 4. 英伟达的真正护城河不在于硬件制造，而在于软件生态的垄断。 CUDA 平台就像 AI 时代的 Windows 操作系统，一旦开发者习惯了这套工具链，转换成本就变得极其昂贵。从 TensorRT 到 DGX Cloud，英伟达构建了一个完整的软硬件协同系统。OpenAI、Anthropic、Meta、Google 等所有主流 AI 公司都依赖英伟达的基础设施。这种依赖关系形成了强大的网络效应：用户越多，生态越强；生态越强，用户黏性越高。超额利润，来自垄断；垄断，源自生态闭环。 5. 一个讽刺的现象，当代牛马最大的敌人或许就是英伟达。本周二，美国电商巨头亚马逊宣布裁员 3 万人以削减开支，与此同时，亚马逊也在疯狂购买英伟达显卡 H200。 AI 正淘汰着成千上万的普通岗位。对于硅谷打工人而言，一个对冲方式，就是买进英伟达。残酷，且现实。 6. 英伟达的成长史，也是一部科技叙事的演化史。它最早只是做游戏 GPU，但当游戏市场增长放缓、显卡滞销时，命运总会给它送来新的“白衣天使”。第一次，是加密货币。 2017 年的 ETH 牛市，让可以用于挖矿的“GPU 显卡”成为稀缺商品，矿场的轰鸣声带来了英伟达财报的复苏。 2018 财年，英伟达全年收入创下了 97 亿美元的新高。黄仁勋对外表示，“我们的 GPU 支持着世界上最大规模的分布式超级计算，这就是它在加密货币领域大受欢迎的原因”。此外，英伟达还推出了专门面向挖矿定制的 GTX 1060 3GB 以及 P106、P104 专业矿卡。第二次，是 AI。OpenAI 点燃的 AI 浪潮让英伟达成为最大赢家。从游戏到挖矿再到 AI 训练，看似不同的应用场景，底层逻辑却惊人一致——对算力的渴求。英伟达敏锐地捕捉到了这一本质：无论科技如何变迁，算力永远是数字世界的基础货币。 7. 遗憾的说一句，小编人生中买的第一只美股，就是在 2021 年买入英伟达。一个美好的开头，却没有一个值得炫耀的结尾，我后来早早卖了。但是我不后悔这个决定，因为我深知那不是真正属于我的机会。当时的购买更多是偶然，而非基于深入研究的理性判断。偶然的邂逅并不等同于真正的投资机会。真正的机会需要深度认知、长期坚持和逆向思维的结合。什么才是真正的错过？是你花费了大量时间和精力去研究，投入了巨额资金，却依然没有获得收益。那些在英伟达身上获得巨额回报的投资者，靠的不是运气，而是对技术趋势的深刻洞察和对人性弱点的客服。向他们致敬。

英伟达市值突破5万亿，科技巨头再创历史· 44 条信息

#英伟达 #AI #市值突破 #算力 #科技股

2个月前

MSX 上新｜$NOK.M 正式登陆 MSX！当 $NVDA.M 持续「点石成金」，AI 数据中心→高带宽网络→5G/边缘的整条链路都在加速升级。算力狂飙，先行一步的通信与光网络供应商更有戏，诺基亚是否会是那只被老黄「魔法加持」的关键拼图之一 ⚡️ ⏰上线时间：2025 年 10 月 29 日（UTC+8） 💰交易入口：｜ 🔗更多详情：

#MSX #NOK.M #诺基亚 #AI数据中心 #算力

2个月前

国产模型deepseek 千问交易这么吊的吗初始资金都是1万美刀，gpt 快亏光了这要是算力上来了，不得甩老美几条街一群黑子天天吹gpt grok 不得亏得裤衩子都没了😂😂😂

AI交易比赛：DeepSeek V3领先，GPT-5惨遭亏损· 98 条信息

#国产模型 #DeepSeek #千问 #GPT亏损 #算力

2个月前

简单的算数题奥特曼给英伟达下了10GW的单，给AMD下了6GW 自己算算AMD应该到达子市值的多少算合适？

英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 216 条信息

#奥特曼 #英伟达 #AMD #算力 #芯片

2个月前

OpenAI 计划在未来 5 年内，通过与 $ORCL、$NVDA、$AMD 和 $AVGO 等合作伙伴合作，筹集超过 1 万亿美元资金，用于建设 26 吉瓦（GW）算力规模的 AI 基础设施。

特朗普宣布美国5000亿AI投资计划事件· 39 条信息

#OpenAI #AI基础设施 #算力 #投资 #芯片

华尔街观察 Xtrader

2个月前

转： 𝗠𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁 𝗟𝗲𝗮𝗱𝗲𝗿𝘀（当下主线）这些公司代表当前市场信心的核心——机构已经重仓、趋势已确立： $NBIS Nebius $HOOD Robinhood $CRWV CoreWeave $CLS Celestica $SYM Symbotic $STX Seagate $INSM Insmed $PLTR Palantir $MU Micron $UI Ubiquiti $BABA Alibaba $GEV GE Vernova $NET Cloudflare $NRG NRG Energy $ORCL Oracle $GLW Corning $SOFI SoFi 𝗡𝗲𝘅𝘁-𝗚𝗲𝗻 𝗟𝗲𝗮𝗱𝗲𝗿𝘀（下一代领军股）这些公司是潜力周期的早期信号，在AI、电力、算力与国防产业交汇处积蓄能量： $IREN IREN $LEU Centrus Energy $BE Bloom Energy $APLD Applied Digital $VSAT Viasat $SNDK SanDisk $PL Planet Labs $KTOS Kratos $PGY Pagaya $TEMP Tempus AI $AVAV AeroVironment $LIF Life360 $AMSC American Superconductor $MVST Microvast $NXT Nextracker $HIMS Hims&Hers 𝗦𝗽𝗲𝗰𝘂𝗹𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗱𝗲𝗿𝘀（前沿投机股）这是最前线的高风险区，但往往能捕捉未来主题的最早信号： $TMC The Metals Company $UAMY United States Antimony $OKLO Oklo $BMNR Bitmine Immersion Tech $MP MP Materials $LTBR Lightbridge $QBTS D-Wave Quantum $OPEN Opendoor $ONDS Ondas $ASTS AST SpaceMobile $CIFR Cipher Mining $GRAL GRAIL $AEVA Aeva Tech $QURE uniQure $EOSE Eos Energy $BITF Bitfarms $QS QuantumScape

#市场信心 #AI #电力 #算力 #国防产业

2个月前

程序员现在真的要开始深度思考一个问题：算力大基建铺好了，这么多海量算力——到底要用来干什么？我们都觉得自己是小虾米，跟“国家级基建”“能源部批文”这些大词没关系。可真的无关吗？最后这些算力要落地，不还是靠一行行代码、一段段逻辑来跑？谁在写逻辑？不就是我们吗。我那天就在想，几年前一个闺蜜跟我说： “我觉得你肯定喜欢那个东北雨姐。” “我怎么会喜欢这种..." 但她还真说对了，我确实背着她在看东北雨姐的视频，连她那个东北小老公我也挺喜欢的。我后来就开始想：如果要让推荐算法算出我这种又隐秘又细微的小心思，要消耗多少算力？得跑多少数据、训练多少模型、调多少参数？我们用几百兆瓦的电，几万个GPU，只是为了精确预测一个人深夜会偷偷喜欢哪个网红？这就是“智能时代”的伟大成就？把全世界人所有最隐秘的小癖好、恶趣味、情绪波动全都算出来，然后精准地推荐回给他们，让他们沉溺其中，再看一条、再买一点？这就是海量算力的用途？这就是我们程序员亲手写出来的文明形态？我不反感推荐算法，也不是不懂商业逻辑。但当我们能支配的能量已经大到可以模拟宇宙、可以预测生态系统、却被用来计算“谁会多看一眼谁”的时候，你不得不开始问：我们到底在建什么？是算力大厦，还是注意力监狱？敬请关注：

#算力 #推荐算法 #注意力 #程序员 #社会反思

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2个月前

Token泡沫的能量成本视角解释：如果当前的LLM或者视觉生成模型不解决符号接地问题，不找到可以cover能源成本的实际生产价值场景，在in-silicon空转的话，破灭是迟早的事。算力是个好生意吗？只有卖芯片的，NIVDIA类似于互联网刚兴起时的cisco。而token生产公司类似于.com门户，基于token的再加工创业公司就是token内容的再生产。只有和产业生产结合产生实质效率提升价值才算是符号接地，否则像生产屎山代码、写八股PPT，这些都是无效内卷，都是加速泡沫破灭。 ————————— ICL和IWL的能量对⽐（粗略估算） ICL（单次查询）： • 前向传播：~1e-3 kWh • 总计：~1e-3 kWh IWL（完整训练GPT-3级别）： • 训练时间：~1个⽉ • GPU功耗：~1000 kW • 总计：~720,000 kWh ⽐率：~7亿倍差距 - 系统2（IWL）：慢，但稳定，⾼能耗摊销 - 系统1（ICL）：快，但临时，低能耗

#Token泡沫 #能源成本 #LLM #算力 #产业结合

Jesse Lau 遁一子

2个月前

感觉有点无聊。每天大量的算力产生这些新时代的“驰骋田猎，令人心发狂”

#无聊 #算力 #驰骋田猎 #心发狂 #新时代

2个月前

耶鲁最新论文：AGI时代，一半人明天不上班，GDP也不会受影响！ “随着算力指数级增长，复制人类劳动的算力成本将变得微不足道。人类劳动占GDP的比例趋向于零，而所有的财富则流向了那些掌握算力资源的人” “我们不应该再想着如何拯救就业，而应该认真考虑如何重新分配由计算资源创造的巨大财富”

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 140 条信息

#AGI #失业 #财富分配 #算力 #耶鲁

3个月前

撇开币价的涨跌，ATH的DAT是个非常有意思的机制：这个盘子有3种资产：币，DAT股票和积分玩家有4种：币持有者，股票持有者，积分（算力提供者，提供服务赚币），企业客户（付币获得服务）。之前的商业模式很简单，算力提供者给企业客户提供服务，通过币结算。正常的DAT模式则是基金会买币，币价值高则DAT股票值钱，有人买单就继续卖股票融资买币。在Aethir的模式下多了一个算力的概念，代币不直接和DAT股票挂钩，代币和算力挂钩，算力和股价挂勾。这个玩法的前提条件是算力生意能一直火热下去，ATH作为算力市场能稳定抽成。满足这些前提条件下，在上行周期中，基金会给DAT提供20%赠款吸引现金投资人，相当于如果用现金来买算力，基金会会送20%的额外股票放大NAV，给购买者降低成本。更高的股价对应更高的算力，因为有20%的免费股票用户会更偏向于现金来买算力。因为算力更高带来的业务更多，基金会能够抽20%的平台费，这部分钱就相当于基金会出钱送现金购买算力的用户额外的股票。更高的股票意味着更高的NAV，则拉动用币参与的用户带来币的现货买盘。在下行周期中，企业客户在算力租赁的业务里面支付的是ATH的币，这个抛压的部分会被DAT赎回，对冲抛压。通过股票公司持有的代币转化成公司的收入，DAT公司再把算力租赁出售获取现金流。所以只要企业客户存在，DAT就是挣钱的慢慢用收入防止代币崩盘，并慢慢把折价拉回。锁仓代币的持有者会获取股票，相当于把解锁的抛压转嫁给了股票，股票背后是能产生收入的算力，算力提供者本质上是和代币持有者是站在一起的，因为算力提供者依靠这个网络赚钱。锁仓代币用户出币，算力提供者出算力，投资者出钱一起换成股票。代币没有了解锁压力更容易拉盘，算力提供出钱又出币，能和网络绑定的更深，基金会拿出了一部分收入作为整个系统的基本盘。从逻辑上来说是三赢的。那么风险点在哪儿：其一是业务如果不足预期，拿出来的蛋糕不够大或者压根无法持续提供20%的赠款，没有新的买盘进入整个系统会很危险。其二是币价崩盘，当代币投资人拿出来的币的价格和机器的价值不匹配的时候，提供币的人会比提供机器的用户多，股票就要面临短期压力了。所以维护好对企业客户的收入和币价是团队最需要思考的问题～这应该是最近见过最合理且有博弈点的DAT了，相比于单纯币股DAT好太多，值得看看后面的表现。

#ATH #DAT #算力 #商业模式 #风险

3个月前

我们家大猫和小猫的购买理由： 1. 懒猫微服： AI数据中心，7盘全固态，国内地狱网络模式，内网穿透第一， 4999元起 2. 懒猫AI算力舱：英伟达AI推理芯片，275T真算力，64GB超大超大显存，只要16599元 3. 私信我，我给你专属优惠，找我买最划算参数详情请看全球包邮

懒猫家族新成员亮相，AI算力舱引发热议！· 143 条信息

#懒猫 #AI数据中心 #英伟达 #算力 #优惠

3个月前

算力什么时候才能成为新石油？ ——当人人都拿它计价的时候 NVIDIA计划向OpenAI投入千亿美元巨资，用以建设专属的算力中心。与此同时，亚马逊、微软等巨头也正以每年千亿美金的规模，以前所未有的速度扩建其AI基础设施。这些天文数字的资金，都在涌向同一个目标：算力。吊诡的是，这份千亿级的投资，以及数据中心里每一次算力服务的结算，账目单位写的仍然是美元，而不是每秒千万亿次的浮点运算（PetaFLOPS）。我们都爱听“本位”这个词，它听起来有一种历史的宿命感，一条“金本位 → 石油本位 → 算力本位”的清晰路线，好像未来已写好剧本。但这种叙事过于省力，因为它把三件完全不同的事混在了一起。金本位，是一份写在纸上的硬制度。你的银行必须承诺按固定比价将你手里的美元兑换成黄金。1971年尼克松关闭兑换窗口，是国家机器亲手拔掉了插头，一份契约的终结。 “石油本位”呢？你找不到任何强制规定沙特必须用美元卖油的官方条约。它更像一个地缘政治与市场结构共同演化出的“局”：石油输出国用美元计价，赚到的“石油美元”再通过华尔街回流。它不是一份合同，而是一种惯性。所以，当我们谈论“算力本位”时，得先问一句：我们到底在谈论什么？如果严肃讨论，它至少意味着算力凭证能成为银行的核心抵押品，或被央行纳入储备。这些，眼下一样都还没发生。真正发生的，是另一件事。算力，或者说它背后的电力、半导体和数据，正在成为信用扩张和创新速度的“新瓶颈”。它不是货币的“锚”，而是经济活动的“天花板”。国际能源署（IEA）预测，到2030年，全球数据中心的用电量将飙升至945 TWh，几乎相当于日本当前全年的用电量（数据来源：IEA）。一个朋友在弗吉尼亚州做数据中心选址，他说现在最大的挑战不是拿地，而是“排队等电网的接入许可”。电，成了物理层面的硬约束。再看供给侧的投资竞赛（年度资本开支预算）： - Amazon (2025): > $1180亿 - Microsoft (FY2025): ~ $800亿 - Alphabet (2025): ~ $850亿 - 对比 - Aramco (沙特阿美): ~ $580亿 - 对比 - Exxon (埃克森美孚): ~ $290亿这不是在替换货币，这是在进行一场堪比“军备竞赛”的生产资料堆积。那么，加密货币的角色是什么？很多人喜欢把加密ETF的获批比作“1971时刻”，一个新世界的开端。这个比喻有误导性。1971年是“脱钩”，而今天我们看到的，更像是“接驳”——将现有的美元信用体系，接入一套全新的技术轨道。链上数据不会说谎：跨多个区块链的稳定币，总市值已稳稳站上3000亿美元，成为一条重要的全球支付与结算轨道。贝莱德的代币化美债基金BUIDL也证明，传统金融资产可以被“封装”后在链上高效流转。而比特币，则在被市场测试能否成为一种独立于主权信用的“数字黄金”式新抵押品。但无论形态如何，这些活动的核心依然是美元信用。加密技术在这里扮演的角色，不是创造一个新的记账单位，而是提供了一个更高效、可编程、7x24小时运转的全球结算层。什么时候，我们才能说“算力本位”的叙事开始兑现？我们可以设想几个可被观察的信号： - 金融层：一家全球系统重要性银行，正式接受算力合约作为回购交易的广泛合格抵押品。 - 主权层：某个国家的主权财富基金，像管理黄金储备一样，管理其持有的长期购电协议与数据中心资产。 - 结算层：出现一份以原生算力单位（PetaFLOPS/hour）计价并完成交割的国际大宗贸易合同。不妨做一个反事实推演：如果这些信号真的出现，比如中东的石油开始接受以“PetaFLOPS-小时”为单位的支付，那将彻底重塑全球贸易的计价体系。能源输出国将变成算力输出国，而算力网络的稳定性和效率，将直接等同于一个国家的货币信用。但这离现实还很遥远。我们正在经历的，是一个更复杂的金融锚定物的重排： - 记账锚：基本不动，依旧是美元。 - 抵押锚：正在分化，传统美债上链与原生加密资产并行。 - 结算锚：正在向“可编程+即时清算”的加密网络迁移。 - 要素锚：电力与算力，从成本项抬升为决定性的约束条件。所以，新石油确实是算力，它驱动着AI，驱动着下一个世代的增长。但权力本身，并不总想成为货币。它更愿意隐身幕后，成为那个标价体系的“硬约束”——就像石油驱动了20世纪下半叶，却从未印在钞票上。

#算力 #美元 #AI #能源 #金融

中国日报网-央视网

3个月前

两点一存耀华夏丨黄土塬上崛起的算力新高地

#两点一存 #耀华夏 #黄土塬 #算力

新浪新闻-新浪新闻综合

3个月前

华为徐直军：明年Q1推出昇腾950PR芯片

来源：科创板日报《科创板日报》18日讯，在华为全联接大会2025上，华为轮值董事长徐直军表示，算力过去是，未来也将继续是..._新浪网

#华为 #徐直军 #全联接大会2025 #算力 #科技

3个月前

OpenAI 已经重置了所有用户的 GPT-5-Codex 使用限额，让大家今天能更充分地体验新模型。这也是为了补偿之前由于部署额外 GPU 时造成的速度减慢。此外，本周内 OpenAI 将继续增加算力，以确保系统运行流畅。

ChatGPT Plus用户抗议权益缩水，萨姆奥尔特曼亲自道歉· 28 条信息

#OpenAI #GPT-5-Codex #使用限额重置 #GPU #算力

3个月前

395和我们价格差不多，它理论算力120T只有我们40%，但是实际性能估计只有我们20% AMD的AI软件生态不如CUDA，实际用起来很拉胯。懒猫微服 + 懒猫AI算力舱组合才是最佳解，一个CPU强，一个GPU强

英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 216 条信息

#395 #价格 #算力 #AMD #CUDA #懒猫微服 #AI算力舱

3个月前

字节应该加购H20服务器了，推理速度越来越慢，太缺推理机了

#字节 #H20服务器 #推理速度慢 #推理机 #算力