12 月 11
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英伟达突然被中国进行了反垄断审查，这事他冤吗？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，这家AI时代最赚钱的公司，在中国突然遇到审查了，究竟是怎么回事？
首先呢，英伟达不光是在中国受到审查，欧盟和美国也在对他进行反垄断审查。法国呢，主要是在今年7月份，对他去投资一个叫Coreweave的公司进行审查。Coreweave干嘛的？他是买了很多的英伟达的显卡，去做算力中心出租的。你说OpenAI，我用微软的就行了，或者谷歌用自己的，亚马逊也用自己的，但总还有一些小一点的公司说，我们想要零散的去租一些英伟达的算力，去进行模型的训练、微调或者推理。Coreweave就专门干这个的，而且他应该是在这一块做了最大的一家，英伟达在里边进行了大量的投资。法国政府说，我调查一下你里头有没有一些其他的问题。
12月7号呢，欧盟也展开了对英伟达的反垄断审查。审查的是什么？叫捆绑销售，就是你买了英伟达的算力卡，你必须要再买我其他的哪些东西。这个其实跟这一次中国对英伟达展开的反垄断调查基本是一个原因。美国商务部呢，对英伟达是提出了质询，但是呢并没有正式立案。原来呢讲说美国商务部对英伟达立案进行反垄断审查了，英伟达呢出来辟谣了，说他们质询了，我们愿意配合调查，我们有信心，完全都是开放的。大家选择我们的产品，是因为我们的产品质量好，因为我们的产品性能好，而不是因为我们进行了捆绑销售。
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12 月 04
范, 路中国故事 CPTPP, SaaS服务, 个人信息保护法, 中国立法, 中央政策, 云服务, 云计算, 互联网公司, 互联网法规, 产业结构, 产业链, 人工智能, 人才流动, 企业咨询, 企业治理, 全球影响, 全球扩张, 公共政策, 内容创作, 出口增长, 创新开放, 区块链, 原代码保护, 商业活动, 商务交流, 国际争端, 国际合作, 国际市场, 国际标准, 国际竞争力, 在线教育, 客户关系, 工业数据, 工业斯巴达, 市场准入, 市场开放, 平台经济, 政策改革, 数位化, 数字人民币, 数字信任, 数字市场, 数字技术, 数字服务, 数字经济, 数字网络, 数字认证, 数字贸易, 数字资产, 数据中心, 数据传输, 数据安全, 数据安全法, 数据本地化禁令, 数码, 文化娱乐, 文化输出, 新兴经济, 新型市场, 服务外包, 服务贸易, 未来发展, 法律法规, 海外市场, 潜在市场, 生态系统, 电信服务, 电信网络, 电商出海, 知识产权, 社交媒体应用, 科技创新, 移动支付, 程序员输出, 程序开发, 系统集成, 经济体系, 经济发展, 经济建设, 经济措施, 经济政策, 经济枢纽, 经贸组织, 网络安全法, 网络治理, 网络环境, 职业演绎, 行政与法律, 规则制定, 视频直播, 资源分配, 跨境数据流动, 跨境电商, 跨境贸易, 软件开发, 远程医疗, 金融服务
国家开始鼓励数字贸易了。这个也是CPTPP相关数据方面的要求。我们呢，也在进行一些回应。在CPTPP的电子商务这个章节中，要求数据可以跨境流动，要求成员国允许信息跨境传输，包括个人信息，以促进商业活动。禁止数据本地化，就是如果你要在我这里去建立服务，必须在本地设立数据中心。这个事呢，是在CPTPP里头明确禁止了。而且呢，有原代码保护，不得要求企业转让或暴露原代码，作为允许其软件进口销售的前提条件。中国是有这种要求的，因为像微软卖Windows，它们的原代码实际上都是向政府公开的。咱们会有专门的部门去审议这些代码，虽然它并不是一个真正的开源项目，但是呢，它的代码是需要进行政府审核的。
而这三条呢，基本上是针对中国来提的。CPTPP做所有的这些要求的目的是什么？是为了促进数字贸易。咱们这一块呢，跟中国的立法有一定的矛盾。咱们有网络安全法、数据安全法、个人信息保护法，这三个法呢，是跟刚才说的这些CPTPP的要求是有矛盾的。但是呢，大家千万不要以为我们有墙，就比其他地方封闭啊。这个地方跟大家想象的，其实还是有很大差异的。
中国的数字经济、数字服务在国际上的位置，跟大家想象的可能还不太一样。中国其实有很多先进的数字服务，比如说移动支付、电商、短视频直播电商、游戏、社区团购、砍一刀、互联网金融、线上教育、线上医疗、区块链，当然还有灰色的一部分啊，包括线上博彩、电栅以及线上色情服务这块。中国其实都已经遥遥领先了。咱不算灰色这部分吧，就是前面这些部分，实际上这些年来都在努力的出海，到全世界去为别人服务。
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9 月 06
Luke FanAIGC, 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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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 04
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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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