不卖货了,晚上给你们分享一篇干货 《技术人怎么卖货》 下面是我,这个技术人,做十年销售的实战经验,免费分享给大家 1. 60分就要开始卖:产品做到60分就要开始卖,因为60分的时候吐槽最多,但是也是市场机会最多的时候。越早推向市场越早占领市场。很多技术人喜欢做100分再卖,等到100分的时候,市场早已是别人的了,而且你认为的100分往往是偏执的结果,一个人的视角不一定对,根据客户的吐槽,从60分改进成100分才是最佳的产品迭代策略 2. 太容易受喷子影响:你要懂的一个道理,没有任何一个产品会让所有人喜欢。道理简单的就像一个人,永远不可能有100%的人喜欢你,有人喜欢你就有人讨厌你。技术人卖货特别受那些本来就不买你的东西,专门来砸你场子的喷子影响。经常别人恶意的连续喷你,就容易让你怀疑自我,“我是不是做错了?”, 不,你一点都没错!只是他根本不是你的客户。做销售的心态就是,手中要抛起100个球,跟100个客户同时聊,总有人买你的产品,把精力放在真正感兴趣你产品的客户身上,而不是喷子身上。举个例子,教让你快速断绝和喷子沟通:杨志卖刀遇到牛二,牛二全程挑刺说,我就要看你这把刀怎么个 “杀人不沾血”,你明明知道对方不买刀,你就不要和牛二理论。第一遍说 “感谢老板”, 第二遍说 “你说的对”, 如果对方还要纠缠,直接拉黑就可以了,时间和注意力才是卖货人最宝贵的资产 3. 勇敢的宣传自己:那些买了的客户,就要真心对待,他们拿金钱支持你,他们的意见往往都是你产品需要改进的方向。如果客户夸奖你,你就勇敢的分享出来 “你们看,我们的产品客户非常喜欢”,要勇敢的夸自己的产品,不要不好意思,你做为创始人卖自己家产品还不好意思?踏踏实实赚钱,堂堂正正做人,那些不喜欢看你家产品介绍的人往往也不喜欢你,你为啥要受别人的影响,觉得说自己产品是不好的呢?勇敢的宣传产品,只要真实有价值就值得说 4. 拿着小本本:当然,也有客户说你产品不好的,这个时候就要拿着小本本一个一个的记住,一个一个的改进,这个虽然对短期销售没有帮助。但是你事事有回应的态度,会让产品长期更有竞争力。而且改进好了,客户参与了产品设计,有了参与感,客户才放心把你的产品推荐给他的朋友,他的家人。而这些推荐才是你的长期利润所在,也就是我们经常说的品牌 5. 平常心享受生活:当然你365天全程卖货,内容就会没意思。所以你平常旅游、陪家人或者工作中遇到的有趣事情和感想,只要不影响你商业机密的东西,尽量分享出来。不要一天到晚绷得很紧,因为你认真有趣的生活琐事分享,也是大家最爱看的东西。他们就喜欢看你故事,学习你的经验,时间长了自然相信你是一个靠谱的人。当大家都觉得你靠谱的时候,你卖东西,大家都会支持你一下的,平常唠嗑就是一种信任。所有商业的基础都是信任 最后一点,最重要,平常心生活,人有趣,才会制造出有灵魂的产品! 好了,感谢客官,喜欢我分享的,别忘了点赞转发 喜欢我家产品的,私信我有优惠,AI时代,领先从拥有一台懒猫AI算力舱开始!
NVIDIA Rubin CPX:解耦推理革命與 GDDR7 重塑記憶體供應鏈 1. 核心理念:解耦推理(Disaggregated Inference) - 背景:AI 大模型推理分為兩個階段: 預輸入(Prefill/Context)階段:運算密集型(FLOPS 重),但記憶體頻寬利用率低(<10%)。傳統 GPU 使用昂貴 HBM 處理此階段,造成資源浪費。 生成(Decode/Generation)階段:記憶體頻寬密集型(>90% 利用率),適合 HBM。 - Rubin CPX 創新:專為預輸入階段設計,強調 FLOPS 計算(單晶片達 30 petaFLOPS NVFP4),而非高頻寬。單一單片晶片搭載 128GB GDDR7(頻寬約 2 TB/s),成本僅 HBM 的 1/2,製造成本估計為標準 Rubin R200 的 1/4。 - 效益:解耦後,預輸入成本降低,ROI 達 30~50 倍。整體系統效率提升 3~7.5 倍(如 Vera Rubin NVL144 CPX 機架達 8 exaFLOPS)。 - 補充:NVIDIA 官方表示,此設計支援長上下文(>1M tokens)工作負載,如影片生成與程式碼編寫,整合 NVENC/NVDEC 影片編解碼器。 2. 技術規格與設計靈活性 規格項目: Rubin CPX (預輸入專用) | 標準 Rubin R200 (通用) 計算性能: 30 petaFLOPS NVFP4 | 33.3 petaFLOPS NVFP4 記憶體類型: 128GB GDDR7 (2 TB/s) | 288GB HBM4 (20.5 TB/s) 封裝設計: 單片晶片 (Monolithic) | 雙晶片封裝 互聯: PCIe Gen 6 (無 NVLink) | NVLink 適用階段: Prefill (運算重) | Decode (頻寬重) 成本優勢: 每 GB 成本 < HBM/2 | 高端但通用 - 機架整合:Vera Rubin NVL144 CPX 機架混合 Rubin GPU 與 CPX,支援異質部署(e.g., 144 顆 GPU + 36 顆 Vera CPU)。雙機架方案允許獨立擴展,調整 Prefill/Decode 比例。 - 軟體支援:整合 NVIDIA Dynamo、TensorRT-LLM,提升吞吐量並降低延遲。 3. 對產業路線圖的重塑 - NVIDIA 優勢擴大:此為 GPU 發展「新方向」,拉大與競爭對手的機架級差距。AMD(MI400)及 ASIC 供應商(如 Google TPU、Meta MTIA)需重新投資預輸入專用晶片,否則 TCO(總擁有成本)更高。 - 競爭壓力:AMD 等先前追趕 NVIDIA 機架方案,現須加倍開發專用硬體。ASIC 雖高效,但缺乏靈活性(無法適應算法變化,如 Transformer 轉量子計算)。 - 市場影響:預輸入成本降,需求增(類似摩爾定律效應),整體推理市場擴大。NVIDIA 預估每 $1 億投資產生 $50 億 tokens 收入。 - 補充:有投資者視此為 NVIDIA 對 ASIC 威脅的「第三條路」(非純 GPU/ASIC),強化 disaggregated computing。 4. GDDR7 重塑記憶體供應鏈 - 需求激增:Rubin CPX 減少 HBM 依賴(系統成本中 HBM 佔比降),轉向 GDDR7。RTX Pro 6000 已下大規模訂單,CPX 將放大此趨勢。 - 受益者:三星電子(Samsung) 最大贏家,獨佔 NVIDIA 大批量 GDDR7 訂單(產能靈活)。SK Hynix 與 Micron 產能被 HBM 佔用,無法跟上(非技術問題)。 - 供應鏈變革: - GDDR7 利潤率低(技術門檻低、競爭激烈),但需求爆發將擴大市場規模(成本降 > 需求增)。 - HBM 需求不會崩盤(仍主導 Decode),但總市場轉向 GDDR7 平衡。SemiAnalysis 預測:整體記憶體市場成長,HBM 佔比降但絕對值升。 - 補充:Rubin CPX 上市(2026 年底)將重塑 AI 記憶體需求,GDDR7 訂單已翻倍。有人指出,三星 GDDR7 供應鏈將受益於 NVIDIA 的「突然湧現」訂單。 結語與展望 Rubin CPX 不僅解決推理效率瓶頸,更象徵 NVIDIA 從「通用 GPU」轉向「專用生態」策略,迫使產業跟進 disaggregated 設計。供應鏈方面,GDDR7 的崛起將緩解 HBM 短缺,但加劇三星 vs. SK Hynix/Micron 的競爭。預計 2026 年底上市後,將加速 AI 推理「經濟性」革命,ROI 潛力巨大。