黑龍江
英偉達老黃又放大招了。
我知道新產品肯定會像慣例一樣，至少性能翻倍。
沒想到這次竟然翻了5倍，更恐怖的是他們給這顆性能怪獸專門研發了專用CPU以及專注于“極致低延遲Token生成”的LPU架構，說人話就是有了這個東西以后與AI交互的速度將會大幅提升，他能更快的讀懂人類究竟想要它干什么。
一頭組合拳下來，新一代產品的能效比相比前代提升了足足10倍。
于是我想到國產最強的昇騰910C跟Rubin一比，究竟是個什么水平。
我專門去問了AI。
豆包還算保守，說384卡昇騰集群≈11.5張Rubin。
Kimi更狠，說384卡只等于4張Rubin！
看到這數字我人都麻了，100倍的差距，這還有比較的必要嗎？
這就相當于用一個營去打人家一個班，還不一定能打贏。
AI給出的數據或許不是那么精準，但就算用最保守估計，二者之間的性能差距也在20倍以上。
黃仁勛這個人確實牛逼，早在2008年就力排眾議推出了CUDA生態，養了十幾年，把全球幾百萬開發者綁在上面。每年幾百億美元的研發費用燒下去，才讓英偉達現在一騎絕塵，不見來者。
你看現在的科技巨頭，哪個不想把自己綁在英偉達這輛戰車上。
甲骨文，openAI，meta，亞馬遜，谷歌，Anthropic，只要叫的上號的AI巨頭，都繞不開購買英偉達的芯片。
2026科技巨頭2026年AI支出將達6600億美元，英偉達獨占80%市場份額。
有這么多金主排著隊送錢，怪不得黃仁勛說2027年英偉達的營收將破一萬億美金。
與Rubin逆天的性能相比，很多人第一反應就是咱家的產品那跟垃圾有什么區別。
從絕對硬件參數來看910C不及英偉達遠矣。
但人們忽略了生態和場景。
華為在昇騰上砸的錢不比英偉達少，MindSpore、CANN、ModelArts 軟件棧已經搭起來了。只是受限于工藝制成，無法發揮全部實力，這就像一個武林高手被束縛住了一手一腳，還要強行站上擂臺跟別人打架，天然就處于劣勢。
但是中國也不是全無優勢。在中國，應用場景多、落地快，智慧城市、自動駕駛、金融風控、醫療診斷，多應用場景的落地，海量的訓練數據，讓中國AI產業走出了自己獨特的道路。
以應用驅動創新這個玩法，才是讓AI快速落地的辦法，畢竟英偉達只是讓AI有了一個最強大腦，但是這顆大腦不去正確的，廣泛的訓練學習，也無法將其實力發揮出來。
美國走的是力大磚飛的道理，就跟他們的汽車一樣，而中國迫于現實考量走的是實用主義道路。
但是物理極限是存在的，美國只是更快的接近極限，但總有到達終點的時候，我們雖然走的慢一點，但是當我們也跨過終點的時候，一切都將改變。
全球AI格局目前來看只有兩個玩家：美國和中國。
印度人想白嫖不想研發，歐洲人光要臉沒實力。看看他們，再看看中國，被卡脖子還得硬著頭皮往上沖，容易嗎？
印度那個AI峰會我去看了，簡直笑話。買了個"宇樹機器狗"，打磨掉logo，硬說是自己研發的。這種操作也就騙騙辛格專員。
歐洲更搞笑，"數字主權"喊得震天響，實際上就是給美國打工。用英偉達的芯片，跑美國的框架，做美國的應用。要臉有什么用？核心技術沒有，還不是只能當配角
日本韓國更不用提了，美國說一他們不敢說二。
所以盡管我們的產品目前性能與最前沿的產品還有差距，但是真正能跟美國打擂臺打的，只有中國。
最后說說AI未來。
誰也不知道發展AI是對是錯，但當下這個節點，不發展就是死路一條。
至于什么AI統治人類，我倒無所謂。科幻小說里還寫過意識上傳互聯網呢，真要能實現機械飛升，變相實現永生，也說不上是什么壞事。
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