3 月 04
Luke Fan AIGC , DeepSeek大模型 545%利润 , 557.6万美金 , AI优化 , AI优化技术 , AI公关策略 , AI公司争斗 , AI利润计算 , AI商业模式 , AI商战 , AI基准价格 , AI市场格局 , AI开源项目 , AI成本分析 , AI投资策略 , AI推理市场 , AI推理未来 , AI数据中心 , AI服务器管理 , AI生态小厂 , AI硬件 , AI自由市场 , AI行业内幕 , AI行业梗 , AI行业盈利 , AI话题营销 , AI资源分配 , AI量化交易 , AI量化模型 , AI高峰时段 , API定价 , CUDA , DeepSeek , Deepseek V3 , DeepSeek开源库 , DeepSeek计算精度 , GPU全天运营 , GPU租赁成本 , GPU负载均衡 , H100芯片 , H800 , MAAS厂商 , MAAS盈利模式 , MAAS竞争 , R1价格 , 中国AI企业 , 中美AI价格差 , 中美AI市场对比 , 云服务厂商 , 云计算 , 华为云 , 商业逻辑 , 大模型服务 , 大模型训练 , 字节跳动DeepSeek , 并行计算 , 开源协议 , 推理利润 , 推理效率 , 推理系统 , 数据参考价值 , 数据水分 , 数据逻辑 , 模型优化策略 , 模型即服务 , 深度学习 , 硅基流动 , 腾讯DeepSeek , 腾讯IMA , 芯片性能 , 训练成本 , 路深科技 , 达芬奇架构 , 阿里云投资
DeepSeek也玩“one more thing”，突然公布了它的推理利润达到545%，就像当初557.6万美金的训练成本那样，再次震惊了行业。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，DeepSeek结束了连续5天的开园周之后，到礼拜六玩了一次“one more thing”。这个“one more thing”呢，应该是当年乔布斯的梗。他每一次开发布会到最后的时候呢，都要说“还有一件事，等一等”，而且这一件事呢，往往是特别重要、特别颠覆性的事情。那么这一次又来了，DeepSeek公布了它的V1和R3推理系统相关内容，及大规模部署的成本和收益数据。就是说我部署了这东西以后，到底是挣了多少钱？非常非常让人震惊，因为所有人做这个东西都说我不挣钱，我亏钱，结果等到他这好，545%的利润，所有人都傻了，说你到底咋干的？
具体的实现方法呢，就不再跟大家详细分析了。简单来说，第一个负载均衡，你想他有这么多的GPU，这么多的核心，在他这种MOE的架构下，他把每一层的模型里边每一个专家，分配到不同的设备上面去进行运算。这个呢，就是一个负载均衡，尽量让所有的芯片都动起来，不要说有的芯片闲着呢，有的芯片在那排队。第二个，并行计算。并行处理是什么呢？所有的芯片一起来干活，这个速度肯定会变快。另外呢，一边干活的时候，另外一边呢，再同时进行数据的读写。你不能说我这需要数据了，你给我读，然后处理完了以后你再去写，这样就变慢了嘛。所以基本上在做这样的事情，负载均衡和并行处理。
另外还有一个什么样的事情在做呢？就是有一点点叫“驴粪蛋表面光”。这个也算是老北京的一个俏皮话，什么意思呢？就是这个驴粪球外边是很光滑的，但是里边呢，就是一堆的没有消化好的碎草。DeepSeek也是如此，他把很多的计算精度呢进行了调整，他尽可能的能够达到大家的要求，但是很多细节上的这些你看不到的环节呢，就给你忽略掉了。
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11 月 19
范, 路 AIGC AI Agent , AIagent , AI创新 , AI发展路径 , AI商业化 , AI商业探索 , AI工具 , AI市场 , AI平台 , AI技术 , AI方向 , AI模型调用 , AI生成 , AI竞争 , AI节目主持 , AI落地应用 , AI行业 , AI行业评论 , AI视觉生成 , AI革命 , AI项目 , IRAG , IRAG系统 , OpenAI , Scaling law , Sora , Token计费 , YouTube频道 , 中国AI , 中国式创新 , 云计算 , 产品发布 , 创新保守 , 创新挑战 , 前沿科技 , 发展趋势 , 商业逻辑 , 图像RAG , 图像技术 , 多模态 , 大企业应用 , 市场策略 , 市场需求 , 幻觉问题 , 快手 , 技术发展 , 技术定向 , 技术路线 , 抖音 , 搜索增强生成 , 政府应用 , 文心一言 , 文心智能体 , 文心研 , 无代码工具 , 智能体 , 智能体平台 , 智能技术 , 智能生成 , 未来展望 , 未来技术 , 李彦宏 , 消除幻觉 , 涌现 , 爱奇艺 , 现有需求 , 百度 , 百度AI战略 , 百度AI技术路径 , 百度世界大会 , 百度发布会 , 百度应用 , 百度战略分析 , 百度技术展示 , 百度智能眼镜 , 百度的未来 , 百度视频平台 , 确定性创新 , 科学家质疑 , 科技前沿 , 科技评论 , 秒哒 , 老范讲故事 , 规模法则 , 视觉数据库 , 视频模型 , 超级APP , 超级智能体
百度为什么不做Sora？是不是吃不到葡萄就说葡萄是酸的呢？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。
11月12号，百度世界大会上就透露出来说，百度从来就没有想去过做Sora这样的世界模型，或者叫视频模型，从来没想过。百度呢，是一直希望走自己的多模态道路，不希望去跟OpenAI这样的公司卷入世界模型的竞争。虽然到现在为止，Sora也没出来，但是跟在后面跑的人还是很多的，特别是抖音、快手，都推出了各自的视频模型，还有很多国际上的厂商也在视频模型上争先恐后地往前跑。
但百度说，我不干这个事，我有更重要的事情在做。这是百度李彦宏亲口说的。那么，百度努力的方向到底是什么呢？百度努力的方向是消除幻觉。大模型都是有幻觉的，百度呢说，我们作为一个中国公司，你可以不说话，但是说错了是很麻烦的，所以我们不能产生幻觉，保证我们说的都是对的。而且这个是在各种角度上，所有的评判标准来看，都得是对的，不能有任何问题。因为有的时候，你说的你觉得对了，但别人觉得不开心，这也是不行的。
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9 月 06
Luke Fan AIGC , 英伟达，黄仁勋的故事 4090显卡 , A800显卡 , AIGC , AI差距 , AI进步 , B W 200 , BAT , Blackwell芯片 , Daniel Naily , EFC , GPU采购 , H20显卡 , H800显卡 , IBM , IOE , Oracle , Scaling law , SemiWiki , 中国企业 , 中国电信 , 中国移动 , 中美AI对比 , 云计算 , 云计算机房 , 人才 , 光缆 , 全球GPU市场 , 半导体自媒体 , 半导体行业 , 华为 , 台湾 , 台湾显卡市场 , 合规成本 , 商业逻辑 , 大基建 , 央企 , 字节跳动 , 小公司 , 巨头 , 带宽资源 , 应用场景 , 微信聊天记录 , 技术升级 , 技术维护 , 政府拨款 , 政策解读 , 数据中心 , 数据中心建设 , 数据训练 , 数据质量 , 文学作品 , 新加坡 , 新加坡显卡购买 , 显卡需求 , 比较优势 , 电信运营商 , 百度 , 短视频 , 算力云 , 算力分散 , 算力卡数量 , 算力市场 , 缩放法则 , 美云计算 , 腾讯 , 英伟达显卡 , 英伟达股价 , 资源整合 , 转租显卡 , 阿里云
到底有哪些企业在购买英伟达的显卡？这个跟大家想象的可能不太一样。中国只有这些显卡吗？跟大家想的可能也不太一样。另一方面，中美之间的AI差距到底在什么地方？
大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。最近网上流传了一张图，直接把大家给看懵了。这张图写的是什么呢？就是到底哪些数据中心买家在买英伟达的显卡。我们不算是大家打游戏去买4090，或者是普通的一些小公司买了一堆4090去干活，这不算。我们算的是数据中心的，这到底是什么人在买？
在这个图上显示，在2023年Q2、Q3到Q4，实际上每一个季度，中国人从英伟达买的显卡数量都是快速上升的。到2024年呢，有所下降。2024年Q1的话，大概比2023年的Q2还要再少一些，但是到Q2继续在上升，应该是达到2023年Q2的一个同等水平了。
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7 月 26
Luke Fan AIGC 230亿美金 , AI/ML/CV , AIGC大模型 , Docker镜像 , Term Sheet , wiz , 上市估值 , 上市计划 , 云主机 , 云端安全 , 云计算安全 , 亚马逊云 , 代码扫描 , 以色列创业 , 以色列安全团队 , 保密条款 , 创业惯例 , 创始人背景 , 商业头脑 , 商业逻辑 , 安全公司 , 安全漏洞 , 安全解决方案 , 客户端安全 , 容器安全 , 容器隔离 , 对赌协议 , 市场份额 , 市场竞争 , 市场需求 , 市场预期 , 微调调用 , 微软云 , 微软蓝屏 , 投资人 , 投资意向书 , 收购价格 , 收购失败 , 数据安全 , 数据扫描 , 数据泄露 , 替代解决方案 , 未来展望 , 特拉维夫 , 犹太裔创始人 , 病毒库 , 盈利点 , 私有数据 , 精算 , 纽约办公室 , 股东大会 , 股市表现 , 股票增长 , 自由创业 , 英伟达 , 萨斯系统 , 虚拟机 , 计算机安全 , 谷歌云 , 谷歌收购wiz , 静态镜像 , 风险检测
GPT5如果再不出的话，可能就没有机会了。大家好，这里是老范讲故事的YOUT5频道。今天咱们来讲一讲OpenAI现在身上的压力到底有多大。再不出GPT5，可能真的要出事儿了，因为前面吹过的牛实在太多了，特别是Sola这样的模型，号称可以直接生成长的视频出来，到现在已经半年了，还没有真正拿出来，只是每个月放出几个视频而已。而其他各个公司，按照Sora方向做的产品，已经都开始在公众测试了，这对他们来说一定是巨大的压力。
前一段时间发布的Aceropic Claude 3.5 Sonnet，也把压力给到了OpenAI，因为这个模型的效果已经非常好，而且极其便宜。更不要说昨天刚刚发布的LlamaB这样的一个开源模型。前面咱们讲的Aceropic的模型还是闭源的，而Llama可是个开源模型。405B的话，在各个层次上，都赶超了OpenAI的Chat GPT-4。老大的位置有可能会丧失。
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