8 月 12
Luke Fan互联网商业故事 13代CPU, 14代CPU, AI, AI业务, AI时代, AMD, ARM CPU, ARM PC, BIOS, CUDA, Facebook, G1, G2, Google, GPU, IDM2.0模式, Intel, iPhone, M1, M2, M3, M4, Microsoft, NVIDIA, OpenAI, 下个季度指引, 主板厂商, 乔布斯, 互联网泡沫, 产业链, 传统, 全球, 内在矛盾, 出货量, 制程工艺, 台积电, 基辛格, 安卓, 市值, 市值蒸发, 微代码, 性能瓶颈, 投资, 持续下滑, 故障检测, 故障率, 数据中心, 新公司, 新兴领域, 显卡, 显微镜, 晶体管, 智能手机, 未来走势, 极限, 氧化问题, 泡沫, 渲染, 游戏, 游戏开发商, 游戏本, 潮流, 电信企业, 电压限制, 科技巨头, 科技股, 移动互联网, 算力核心, 美国公司, 股价暴跌, 苏妈, 英伟达, 英特尔, 苹果, 营收, 蓝屏问题, 裁员, 谷歌, 财报, 超薄本, 超频, 逆风翻盘, 金融机构, 长远, 预期, 频率限制, 驱动, 骁龙X Elite, 高通, 黄仁勋
刺破AIGC泡沫的难道是英特尔吗？大家好啊，这里是老范讲故事。今天咱们来讲一讲英特尔崩了。
英特尔崩的原因其实非常非常多。有些人说，财报不及预期，亏损加大了；还有人说，下个季度的指引更差。什么叫下个季度的指引呢？就是你每次发财报的时候，会有一堆的金融机构说，我预期他要达到多少多少。你现在不超过预期，就认为是不及格，你就要去下跌。如果你超过了预期，但超过的不够多，也是不行的。如果你超过了预期，超过的姿势和方法不太对，或者各种的比例不太好，大家也不乐意。
下个季度的指引是什么呢？一般情况下，这个公司发当季的财报的时候，会说：“我下个季度大概是一个什么样。”这叫下季度指引。在下季度指引发之前，肯定还有好事者说：“来，我也给你预期一下，你下季度怎么样吧？”英特尔的下季度指引呢，更差，比这个季度亏的钱还多。
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6 月 19
Luke FanAIGC, 芯片的故事 2纳米光刻机, AIPC, AIPC市场前景, Apple Intelligence, Apple M系列芯片, ARM CPU, ARM协议, GPU, NPU, NUVIA, PC厂商, Surface系列电脑, TPU, Windows ARM, WWDC, X86芯片, 专利费, 低发热, 低耗电, 公版核心, 内存升级, 华为, 台积电, 安卓手机, 微软, 技术许可, 显卡, 显存, 架构设计许可, 核显, 海思, 独显, 算力核心, 统一内存, 联发科, 联想, 芯片专利, 芯片代工, 芯片价格, 芯片兼容性, 芯片创新, 芯片制造, 芯片功耗, 芯片发热, 芯片市场份额, 芯片市场分析, 芯片市场动态, 芯片市场机会, 芯片市场竞争, 芯片市场需求, 芯片市场预测, 芯片性能, 芯片技术前沿, 芯片技术发展, 芯片技术挑战, 芯片技术趋势, 芯片投资预测, 芯片授权费用, 芯片标准, 芯片生产工艺, 芯片研发, 芯片行业动态, 芯片行业新闻, 芯片行业竞争, 芯片许可协议, 芯片设计, 芯片设计公司, 芯片销售, 英特尔, 苹果A系列芯片, 苹果官网, 苹果操作系统, 苹果电脑, 计算核心, 高通, 高通Xelit, 高通与ARM争端, 高通垄断, 高通收购, 高通独家协议, 高通芯片, 高通芯片设计, 高通诉讼
大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天我们来讲一讲AM作妖，让苹果的M系列芯片可以继续在AIPC领域里头独霸天下的很长一段时间的故事。刚刚结束的WWDC，大家还看到了Apple Intelligence。有些人觉得在挤牙膏，有些人觉得很震惊，但是有一点是确认的，就是苹果演示了大量可以在本地顺畅运行的模型，以及这些模型可以跟操作系统结合在一起，极大地改进用户体验。这件事情大家还是觉得非常棒的。
那大家有没有想过，所谓的Apple Intelligence，这些可以在本地运行的模型，它的底层到底是什么啊？它的底层就是苹果的M系列芯片。所谓的苹果M系列芯片，是苹果专门为了应对PC工作，在AM的许可标准下，自己定制的一款芯片。现在我们有M1、M2、M3、M4啊，最新的是M4系列芯片。这个芯片呢，跟传统的手机芯片不一样，它的算力会更强，但是跟X86芯片也是不一样的。X86芯片的话，它的耗电啊，它的发热都是很厉害的，而M系列的芯片啊，它的耗电，它的发热都是有极大的改善。因为这种芯片本身是为移动设备开始设计的，所以很省电。在没有非常大的算力要求的时候，它可以关闭大量的核心，非常非常省电。那么省了电它就肯定不发热了嘛，你也不需要再去散热。
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6 月 04
Luke FanAIGC, 英伟达，黄仁勋的故事 1.8万亿参数, 2.7万亿美金, AI, AIPC, AI工厂, AI工厂时代, AR, Blackware, COMPUTEX, GPT-4, GPT4, GPU, GPU技术大会, GPU核心, GTC, H1, H100, MoE, NVIDIA, NVlink, RTX, scoring low, SERVER, stable diffusion, TOKEN, TX, VR, 云计算, 人工智能, 内存, 军备竞赛, 分析, 参数, 参数量, 台积电, 合作伙伴, 商业, 垄断地位, 大模型, 工程师, 市值, 应用开发, 开发者, 微软, 戴尔, 技术大会, 投资人, 推理, 推理能耗, 支架, 数据中心, 显卡, 机器人, 机箱, 模型, 模型训练, 游戏助手, 版本, 生态链, 用户, 硬件, 科技, 移动互联网, 竞争, 竞争对手, 竞争者, 算力, 算力成本, 算力芯片, 缩放定律, 股价, 能耗, 芯片, 英伟达, 苹果, 行业秘密, 计算机, 计算机大会, 训练能耗, 设计, 谷歌, 贷宽, 超威, 车载芯片, 软件, 铁皮, 黄仁勋
大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天，咱们来讲一讲黄仁勋在COMPUTEX上的狂欢。COMPUTEX是一年一度在台湾举行的计算机大会。黄仁勋，作为现在真正AI时代的当红炸子机，可能是唯一靠AI赚了大钱的人。虽然微软也在赚钱，但是微软整个靠AI挣的钱并没有那么多。真正靠AI赚了大钱的公司只有他一家——英伟达。刚才我看了一下，英伟达现在市值2.7万亿美金。大家知道，再往前就是微软的3.2万亿，第二名是苹果，2.9万亿，还差那么一点点。可能稍微一哆嗦，英伟达就有可能成为世界第二市值的公司了。那么，黄仁勋上面都讲了什么呢？作为网红，肯定还要先暴露一下行业秘密，别人都不知道他知道的事情。上来先说一下他现在讲的是什么——就是GPT-4到底有多少参数。GPT-3.5大家知道是1,700多亿参数，就是一个170多亿级别的模型。但是到GPT-4的时候，OpenAI就再也没有出来说它到底有多少参数。很多人说你是不是超过万亿了，对OpenAI来说，这个数据不是很准确。我来辟谣了，但是具体有多少，从来没有讲过。黄仁勋在前面的GTC，就是GPU技术大会上，每年一次的英伟达自己的开发者大会上，上面也讲了……
说起来1.8T，这个1.8T指的是什么呢？其实就是1.8万亿参数，而且它是一个Moe模型。当时OpenAI并没有对此多说什么，但这一次，在《Computer Text》上，他们又反复强调了这个事情，明确指出GPT-4的训练参数达到了1.8T。这让人们意识到，想要达到GPT-4的水平，还有很长的路要走。尽管现在大家都在努力研发号称能达到或接近GPT-4水平的模型，比如几百亿参数的模型，比如梅塔的拉马3可能会有一个400亿参数的模型，国内也出现了很多一两百亿参数的模型。但事实是，即使提到的1.8T参数，如果考虑到是Moe模型，分成八份来看，那么单个模型可能也就相当于200多亿参数的水平。
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