HPC-AI市场有谁能挑战Nvidia吗
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HPC-AI 市场风云变幻,英伟达地位面临5个重要挑战?
不断膨胀的 AI 市场占据了人们的讨论话题,一些人担心它会耗尽 HPC 的活力,而另一些人则在等待 AI 泡沫破裂。
..+黄仁勋这下怕是没法安心过年喽!英伟达的股价好不容易才止住跌势,结果DeepSeek紧接着就发布了新模型,这时间点卡得真准! 感觉幻方量化这是在英伟达伤口上撒盐啊。 DeepSeek的新模型一出,对英伟达的冲击肯定不小。这梁文锋,出手够狠的!估计他早就盯上英伟达了,就等这个机会呢。 这波操作,简直是教科书级别的“精准打击”。 幻方量化这招,够漂亮!先用DeepSeek模型赚一笔,再把赚的钱继续投入研发,升级模型,然后继续“狙击”。这模式,有点像滚雪球,越滚越大。 不知道这算不算一种新的AI公司发展模式?是市场竞争的必然结果,还是另有隐情? 总之,幻方量化这波操作,让人不得不佩服。 祝愿幻方量化加班的员工们,新年快乐,身体健康!希望他们都能在工作之余,好好放松一下。 别累坏了身子。#幻方做空英伟达# #英伟达做空# #英伟达继续暴跌# #英伟达开源# #英伟达的应对# #黄仁勋财富# #AI算力新趋势# #求别投ce# #算力支持# #algc生产力#
..+27号英伟达跌17%28号反弹9%29号再跌4%30号再跌4%分析师和操盘手说在绝对力量面前任何技巧都是无效的散户也一样在绝对技巧面前任何资金都是无用的无论是技巧还是资金在绝对算力或者技术优势面前都是微不足道的东方大国人不会二选一我们有希望在未来的算力上超越对手并行不悖。 在市场波动中,英伟达的股价表现反映了投资者情绪的剧烈变化。根据市场数据显示,英伟达在过去一年中,股价经历了大幅上涨和下跌,显示出高波动性。特别是在AI和数据中心领域的竞争加剧,使得公司面临着更大的市场压力。 技术进步是决定未来竞争力的关键。根据IDC的预测,全球人工智能市场预计将在未来五年内以超过20%的年均增长率增长。这一趋势意味着,拥有强大算力的企业将在市场中占据主导地位,而技术创新将成为企业生存和发展的重要保障。 投资者在面对市场波动时,应更加关注公司的基本面而非短期价格波动。企业的研发投入和技术积累,将直接影响其未来的发展潜力。英伟达在GPU领域的领导地位,正是通过持续的技术创新和市场拓展实现的。 在全球科技竞争中,东部大国有着强大的技术储备和人才基础,未来有望在算力领域实现突破。通过加大研发投入和政策支持,有望逐步缩小与领先企业之间的差距,实现技术自主可控。 未来,科技发展将更加依赖于创新和合作,而不是单纯的资本竞争。有效整合资源、提升算力水平,才能在全球科技竞争中立于不败之地。 【免责声明】文章描述过程、图片都来源于网络,此文章旨在倡导社会正能量,无低俗等不良引导。如涉及版权或者人物侵权问题,请及时联系我们,我们将第一时间删除内容!如有事件存疑部分,联系后即刻删除或作出更改。
..+英伟达在竞争中选择合作确实是一种应对策略。黄仁勋的北京之行或许正是为了探寻新的合作与发展路径,毕竟在科技发展的浪潮中,适应变化、积极合作才能更好地生存和发展。 至于美国对DeepSeek的调查,目前来看,虽然有诸多关于DeepSeek非法获取数据和危害美国安全的说法,但这些大多是出于美国自身利益和霸权思维的无端指责。在全球化的今天,科技的发展和交流是必然趋势,以开放和合作的态度共同推动科技进步才是正途,而不是一味地打压和指责,所以美国是否继续这种不合理的调查,更多取决于其能否认清形势,摒弃霸权思维。 而国内那些攻击DeepSeek的所谓“殖人”,他们的行为实在令人费解。或许是受到外部错误思潮的影响,失去了客观判断的能力;又或许是别有用心,故意抹黑国产科技企业,以达到某种不可告人的目的。但无论如何,他们的行为都是不应该的,我们应该坚定地支持和鼓励像DeepSeek这样优秀的国产科技企业,共同推动我国科技事业的蓬勃发展。
..+🚀【对话英伟达 AI 大牛 German Ros:端到端技术将颠覆万亿市场,开源模拟才是胜负手!】🚀 🌟今天,我们有幸邀请到了英伟达 AI 领域的大牛 German Ros Sanchez!他不仅是 Embodied AI 基金会执行董事,还是英伟达模拟生态系统开发总监,更是开源领域的传奇人物。他的开源之路从 6 岁编程、10 岁接触 Linux 开始,一路走来,成就了如今自动驾驶和计算机视觉领域的多项突破! 🚗从开源到自动驾驶:CARLA 的诞生与成长 German Ros Sanchez 是 CARLA 模拟器的创始人之一,如今 CARLA 已成为自动驾驶领域的领军模拟平台,拥有超过 20 万用户!他分享了 CARLA 的诞生故事:从最初的感知训练平台,到如今支持多层次模拟需求的强大工具,CARLA 的成功离不开开源社区的支持。German 强调,开源不仅是技术的共享,更是社区的力量,它让技术能够快速迭代并应用于实际场景。 🌐端到端技术的崛起 German 认为,端到端技术是未来自动驾驶的关键。这种技术打破了传统分工的局限,让感知、规划和控制融为一体,极大地提高了效率。他指出,端到端技术不仅会颠覆自动驾驶领域,还将对整个万亿级的交通市场产生深远影响。通过端到端技术,开发者可以专注于解决驾驶问题,而无需被复杂的分工所困扰。 💡开源模拟的未来 开源模拟不仅是自动驾驶领域的核心,更是推动具身智能集成的关键。German 将开源技术比作“粘合剂”,它将模拟、系统和其他元素连接在一起,为开发者提供了高度灵活的工具。他预测,未来开源模拟将应用于更多领域,如太空探索、蛋白质结构解析等,甚至可以将整个世界建模为计算模型,满足各种复杂需求。 🤖自动驾驶的伦理挑战 随着自动驾驶技术的逐渐成熟,伦理问题也日益凸显。German 强调,安全是自动驾驶技术的核心。开发者必须将安全问题放在首位,制定严格的验证流程,并接受监管机构的独立评估。他提到,Waymo 等公司已经在特定区域内成功部署了自动驾驶出租车,但要实现大规模普及仍需谨慎推进。 🌐开源与商业的平衡 German 认为,开源与商业之间的平衡是未来的关键。他指出,许多开源项目虽然拥有庞大的用户群体,但难以转化为持续发展的动力。因此,探索可持续的商业模式至关重要。他提到,混合模式(如免费增值模式)可能是未来的发展方向,既能保持开源的灵活性,又能为开发者提供必要的支持。 💡给开发者的建议 在快速发展的 AI 时代,开发者如何保持竞争力?German 建议,开发者需要关注现有的开源工具,学会利用模拟技术加速开发流程。他强调,了解并精通你的工具,持续利用模拟技术来推动创新,是保持竞争力的关键。 🌟结语 German Ros Sanchez 的故事告诉我们,开源不仅是技术的共享,更是创新的加速器。端到端技术和开源模拟的结合,将为自动驾驶乃至整个 AI 领域带来巨大的变革。让我们一起期待开源技术的未来,为全球技术进步贡献力量! #AI#自动驾驶#开源技术#端到端技术#CARLA
..+#英伟达是否会被LPU技术取代# 这个问题DS是这样来回答的! 关于英伟达(NVIDIA)是否会被**LPU技术**(例如由Groq提出的**Language Processing Unit**,或其他新兴专用芯片)取代的问题,需要从技术特性、市场需求、生态系统和行业趋势等多个维度综合分析: **1. LPU技术的定位与优势** LPU(如Groq的架构)是一种针对**大规模语言模型推理**优化的专用芯片,其核心优势在于: - **低延迟、高吞吐量**:通过硬件级并行化和简化指令集,专为生成式AI的连续token生成优化。 - **能效比提升**:在特定任务(如LLM推理)上可能比通用GPU更高效。 - **垂直场景适配**:例如实时对话、搜索增强等对延迟敏感的场景。 但LPU的局限性也很明显: - **通用性不足**:难以覆盖AI训练、图形渲染、科学计算等GPU的传统优势领域。 - **生态依赖**:需依赖软件栈和开发者支持,而英伟达CUDA生态已形成事实标准。 **2. 英伟达的护城河** 英伟达的竞争力远不止硬件本身: - **CUDA生态壁垒**:全球数百万开发者依赖CUDA工具链,迁移成本极高。 - **全栈AI布局**:从硬件(GPU、Grace CPU、DPU)到软件(AI Enterprise, Omniverse),再到云服务(DGX Cloud),形成闭环。 - **通用计算能力**:GPU不仅是AI芯片,还支撑游戏、自动驾驶、元宇宙等多元场景。 - **持续创新**:Blackwell架构、Hopper GPU等迭代保持技术领先,同时通过收购(如Mellanox)强化数据中心能力。 **3. 市场格局:互补而非替代** - **专用芯片的崛起是必然趋势**:LPU、TPU(Google)、NPU(苹果/华为)等专用芯片在特定场景更高效,但需与通用计算平台共存。 - **异构计算成为主流**:未来数据中心可能整合GPU(训练/复杂任务)、LPU(推理加速)、CPU(通用逻辑)等多元算力。 - **英伟达的应对策略**:通过Grace Hopper超级芯片、NIM微服务等方案强化端到端AI能力,同时开放架构支持第三方加速器(如通过NVLink-C2C互连)。 **4. 潜在挑战与变数** - **成本敏感型市场**:如果LPU在推理成本上显著优于GPU,可能分流部分客户(如云服务商)。 - **开源模型小型化**:若未来LLM可通过量化、蒸馏等技术在通用GPU上高效运行,专用芯片的差异化优势可能减弱。 - **地缘政治因素**:供应链限制或区域市场政策可能加速替代方案(如中国市场的国产芯片替代)。 结论:长期共存,生态制胜** - **LPU难以全面取代英伟达**:其更适合作为AI推理的补充,而非替代通用GPU。 - **英伟达的转型关键**:需在保持硬件优势的同时,通过软件定义架构(如NVIDIA AI)兼容更多加速器,巩固生态主导权。 - **行业趋势**:算力市场将走向“CPU+GPU+LPU+其他加速器”的异构融合,单一芯片垄断的可能性极低。 简言之,LPU技术会在特定领域挑战英伟达,但后者凭借生态、全栈能力和持续创新,仍将是AI计算的核心玩家。未来的竞争更可能是“共存协作”而非“颠覆替代”。
..+探讨AI的未来 AI的未来有着无限的可能性。当下,它已经深入到生活的各个角落了,就好比在医疗领域,IBM Watson为癌症研究助力;在教育方面,AI能够提供个性化的教学服务。在过去的十年间,其性能每两年就会翻一番,发展速度十分惊人。 从AlphaGo战胜李世石,再到ChatGPT掀起热潮,AI一直在不断地拓展自身能力的边界。全球的AI产业规模已经超过了1.7万亿美元,在经济方面有着巨大的影响力。 然而,AI的发展也存在着隐患。它有可能取代人类的工作,从而导致失业,还有可能被用于制造武器,进而威胁到安全。不过,即便存在风险,AI的发展大趋势是不可阻挡的,它会持续改变我们的生活,我们唯有积极地去适应它,并且引导它朝着对人类有益的方向发展。#容易被ai取代# #AI未来在何方# #AI发展计划# #谈谈当前的AI# #AI发展与缺陷# #AI领域新贵# #ai是未来趋势# #一起探讨AI吧# #AI与深度思考# #AI驱动未来#
..+ds已经赚了一波走了,他是一个量化公司。据说,这波英伟达空头吃了100多亿美元。幻方量化估计也分了一杯羹。这时间卡得真准,明摆着是精心策划的。现在那些收费的AI,其实不赚钱。大模型用户付费意愿低得很。就算OpenAI,也赚不到用户的钱。说白了,他们赚的是投资人的钱。DS这波,肯定有不少投资者。 这就像股市里的“割韭菜”。庄家先放出消息,吸引散户进场。等散户接盘,庄家就跑了。AI现在也差不多。投资人砸钱,公司估值飞涨。等风头过了,泡沫破了,投资人赚了,散户就傻眼了。 有人说,AI是未来。可这未来,谁知道什么时候来?现在的大模型,就像个烧钱的机器。用户不买账,公司没收入。全靠投资人输血。DS这次,就像提前看到了结局。在泡沫破裂前,先撤了。 100多亿美元,可不是小数目。这得多少散户的血汗钱?DS这波操作,真够狠的。不过,股市就是这样。有人赚,就有人赔。愿赌服输,也没啥好说的。 想想OpenAI,估值那么高,用户却没几个付费的。这就像一个华丽的空壳。看着漂亮,里面没货。DS这波,估计是看穿了这个真相。与其等泡沫破裂,不如先下手为强。 这就像赌马。DS押中了黑马,赚得盆满钵满。其他人,只能看着眼红。股市风云变幻,谁也不知道明天会发生什么。DS这次赢了,下次呢?
..+英伟达昨天暴跌今天又涨回来了,完全是借机炒作割韭菜。deep seek横空出世,对英伟达来说,这可不是坏事,反而是好事! 为啥这么说呢?deep seek这种开源模式,会刺激更多人开发AI大模型。 你想啊,全世界那么多聪明人,都会想着用deep seek的思路,自己搞个大模型出来。这需要大量的GPU,对英伟达来说,订单肯定蹭蹭往上涨啊!而且客户分散了,风险也小了。 真正受冲击的是那些烧钱的大佬,比如OpenAI、Meta、马斯克的X AI,还有国内的几个大模型。他们之前的模型投入巨大,如果下一代产品没法完爆deep seek,那可就悬了。 想象一下,成本低、效率高的deep seek模式普及,那些高成本的大模型会不会被挤垮? deep seek就像一颗炸弹,炸开了AI模型开发的门槛。以后可能遍地都是基于deep seek的AI模型,这才是真正的AI平民化。 对英伟达来说,这波是躺赢。 #英伟达的应对# #英伟达AI联盟# #聊聊deep# #英伟达跨界#
..+梁文峰曾在采访中评价英伟达,认为其技术上很简单,复制其技术很容易,只是需要不断创新,因为英伟达也在这么干。 英伟达之所以能做到这些,主要是依靠大资本+科技巨头联合封锁的结果。不得不承认,英伟达的产品确实优秀,但也有虚高的价格。不能说英伟达现在不赚钱,但也不能说现在不赔钱。现在最主要的是市场的一片火热,似乎是看到了2021年那种百家争鸣、你追我赶、竞争开放的景象。只要是市场火热,就会有人投钱进去,就会形成规模,就会出现泡沫。这也是市场经济的特点。英伟达很善于捕捉收割机会,而不是像某些公司在亏损的时候喊着“还没盈利”的假噱头。梁文峰老师的观点非常客观,虽然他一开始看英伟达比较高,但这次回归理性了。而且他本身实操能力也很强,能在资本市场上取得如此骄人的成绩,不得不佩服
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