黄教主已经在CES上吹响了号角，准备好钱包了没有？大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲CES上，全村最靓的仔黄仁勋。黄教主都发布了一些什么东西？我们是不是要准备好钱包去买东西了，还是说咱们稍微冷静一下？

现在AI嘛，市值最高的公司英伟达，作为英伟达的老板，黄仁勋在整个的CES大会上一定是最靓的仔。其他做AI的人，可能还没有他这么风光亮丽。为什么呢？因为CES呢叫做消费电子展，那些做云计算的人，你们靠后站。黄教主是要来发布游戏显卡的，他是来玩消费的，这个还是有很大差别的。而且整个的AIGC玩了两年多，唯一挣着钱的就只有黄教主自己了，其他人都在这赔本赚吆喝呢。所以呢，人家一定要风光亮丽的跟大家做一个演讲。

咱们先看一下皮衣教主，因为他走到哪穿个皮衣嘛。他这个皮衣呢，这一次是一件新皮衣，不是以前穿过的这些旧皮衣。这个叫Tom Ford设计的一个皮衣，这个皮衣呢叫鳄鱼皮印花皮夹克。就是我们可以看到这个皮夹克上有很多非常大的花纹，这个东西呢叫鳄鱼皮印花。就是你如果买了什么鳄鱼皮钱包或者是鳄鱼皮的皮鞋，上面就是这种大花。我还真没见过鳄鱼皮夹克，他这个皮夹克呢应该不是鳄鱼皮的，应该是牛皮的，只是呢把这个大花纹给你印上了而已。

但是这个夹克也不便宜了，8,990美金一件夹克。但是这个对于现在全世界市值最高的公司的创始人和CEO来说，不穿这样的夹克，估计也真的压不住场子了。首先上来讲的第一个，肯定还是数据中心业务。虽然这是消费电子展，但是数据中心业务才是英伟达现在真正的核心价值。那么消费电子展呢，游戏显卡是跑不掉的，5090这个一定要上来好好跟大家show一下50系显卡。

然后呢，是整了一个非常奇怪的新品，叫project DigITs。这个东西长得像Mac mini那么大的一个超强算力的AI主机，因为看Mac mini卖的很好嘛。

所以，要出来跟大家show一下。后边呢，还做了一些软件部分的发布，这一部分基本上可以忽略不计。至于其他机器人的部分呢，2025年我们看到成品满街跑的，这个可能性也不大，所以我们就后边省略掉了。

首先，黄教主上来以后，先举着一个大盾牌，把一堆的芯片拼成盾牌那么大，就像美队一样，举着个盾牌就上来了。这个东西是什么呢？叫Grace Blackwell NV link 72。当然了，GBNV link 72呢，长得并不是真的这个样子，他只是说跟大家表演一下这个东西，把芯片铺开了应该是这样。

英伟达的显卡一般叫B开头的呢，就是它的GPU，就是Blackwell框架，黑井框架。说B200、B多少，这就是GPU；G开头的呢，实际上是CPU，叫Grace。这个东西呢，是ARM的CPU。所以呢，这个叫GBNV link 72呢，就是36个Grace CPU，加上72个Blackwell的GPU拼在一起，加上这种高速连接，整个拼一块儿以后，做的一个高性能运算的主机。大家可以在这个上面去训练模型。

它呢，现在只是把这些东西都拼成了一个盾牌的样子，给大家看一眼。如果真的是一个这个GB 72这种东西的话，它是举不上来的，那个机器拼在一起是1.5吨。但是消费电子展呢，给大家看这个意思不大，看过了就知道了。

现在数据中心是谁是老大？今天的真正重头戏5090、5090D、5080、5070，也就是50系显卡。前面的40系显卡、30系显卡，我电脑上是一个3060，我儿子电脑上是4070。什么时候会去长这个数呢？就是他的显卡的架构换了。40系的是A系的显卡，叫ADA的这个芯片；到50系呢，就是B系列的，就是Blackwell黑井系列的这个显卡。

它按照黑井系列整个架构重新设计的，所以呢，5090、5090D、5080、5070这些显卡，大家可以认为，跟我们现在去买的什么GB200或者B200这样的GPU吧，是一样的这个架构。

5090跟5090D的差异呢，就是5090的就是为中国生产的阉割版本。就跟原来美国制裁中国，说你们不可以去用4090了，中国就开始卖叫4090D。D呢，现在有两种说法，一种呢说是叫精简的，还有一种说法呢是Dragon，就是专门为龙设计的这个芯片。就是它里面的CUDA的核心数量、连接的这个速度，以及里面的这个内存的大小和连接速度，都是受到限制的一个设备。

当然，即使受到限制了呢，它也要比这个传统的4090还是要快的。这就是5090和5090D。然后5080和5070呢，要比5090 GPU的扩大的核心要更少一些，而且呢价格也相对来说比较便宜。现在呢，很多人就觉得天塌了，为什么？因为显卡这个东西呢，其实一直是作为一种金融产品，或者叫理财产品来去处理的，它有很强的金融属性。而这一次呢，黄教主干了一个事情，就是降价。他的5090呢，其实降的并不多，应该比4090还要贵一些的，但是呢，他号称说5070价格还是非常便宜的。对于原来那些囤4090的人来说，这个天就塌下来了。

整个的性能来说的话，我觉得我们就没有必要去跟大家讲说，它到底有多少CUDA核心，怎么算呢，这个其实没什么意义。它里边做了一个新的东西，叫大力水手4DLSS 4，可以在显卡内部进行更多的这种直插帧的运算。游戏原来输出的比较低的帧率、比较低的这个分辨率的这个图片，它可以通过插帧、插分辨率的这些功能，让我们看到一个非常非常高帧率、非常清晰的一个画面，是他们真的这个新功能。而大力水手4必须在50系显卡上才可以走，而这个40系显卡最高可以看到大力水手3.5。如果想使用大力水手4，你就要老老实实的去买50系的显卡。

也是很多人在去批判，说黄教主你这个刀法实在是很精准，也是如此了。有多少人需要去买5090呢？其实原来买4090的这些人，在挖币已经过时之后，他们到底能不能把这个4090的钱挣回来，其实是很难说的。

虽然他有金融属性，但是原来主要是拿他挖币。以太坊已经不用4090去挖币了，人家换了新的这种凭证方式了。那么4090可能也就是说，第一个打游戏用，第二个呢，拿它去做一些本地的渲染，或者是本地的大模型，比如说Stable Diffusion。我在本地跑一跑，也就干一些这样的事情。

那么现在上5090到底有没有这个需求呢？其实这一块的需求和动力是不足的。为什么呢？就是你在本地去用这样的一个设备，你真的需要那么大的分辨率、那么高的刷新率，然后有那么好的游戏吗？其实没有。游戏跟显卡之间呢，都是矛跟盾的两面，要来回翻来翻去的。首先是游戏更新了，然后说OK，我们现在需要更好的显卡，否则的话这个游戏跑不到最高帧率。

现在这几年呢，其实游戏并没有这样的东西出来。可能大家可以去期待一下GTA6，当然GTA他们一般优化做得还可以，所以呢，未必需要这么高规格的显卡才能带得动他。可能3060、3070都可以跑得起来，因为做游戏的人他也想清楚说，如果我做一款游戏只有5090才能玩的话，那我这游戏能卖几套？而且呢，游戏如果帧率太高的话，其实人眼已经看不到了，所以这个帧率是有极限的。而这个分辨率呢，其实你到4K也算是到极限了，你再往上其实已经做不上去了。

所以现在呢，其实在游戏这一块上说，需求动力不是那么足。至于说从大模型或者这一块来说呢，更多的人还是愿意去使用像A100、H100这样的专门的算力卡，而不是说来去使用这种游戏显卡。因为游戏显卡其实它的设计侧重还是不一样的，你拿这种东西去做大模型的话，并不那么划算。

50系列呢，到1月30号，5090的这个显卡就可以在外面买到了，可能要到3月份5080、5070的这些显卡会逐步的面世。再往后一段时间呢，会出笔记本用的50系显卡。现在呢，像什么ROG，这个叫败家之眼，他们已经在开始官宣他们搭配50系列显卡的这些笔记本了。

我估计在买到差不多得到年中了吧。5月份才能买到，而且以英伟达这个显卡升级的速度的话，我觉得可能过一两年再去买这个东西，也还是来得及的。一般是说显卡提升了以后，这帮做游戏的再想一想，说：“哎，我是不是可以再去做一些更复杂的游戏出来？”慢慢地去淘汰这个低端显卡，一般是这样的一个情况。这是今年的重头戏。

5090再往后呢，就发布了一个很奇怪的东西，叫project DigITs。这个东西呢叫做数字项目或者数据工程。我估计黄教主呢也是看旁边苹果整的Mac mini M4出尽了风头，这么小的主机，这么强的算力。很多人把它买回来去做大模型，甚至把几台M4 mini的这个主机拼在一起，还可以跑一些更大的模型出来。黄教主说：“这个我也行的。”这种设备呢，从结构设计上，甭管是谁设计的，但是从生产上来说呢，一定是台湾或者是大陆的这些果链企业去生产的。所以黄教主说：“你们谁去给我整个这玩意出来？”这个应该并没有什么难度。

黄教主这个时髦肯定还要改一下。那么它这个里边使用的芯片是什么呢？叫GB10。G就是CPU，它里头是有ARM CPU的；B呢是Blackwell的这个算力芯片，也都在里面。但是呢，GB10是没法去打游戏的，它没有这个图像渲染的能力，或者说它图像渲染的性能并没有那么好。大家主要还是要用它去做数据分析，去做大模型的训练和推理。

这个机器有128G的统一内存，这个还是很贵的一个东西。因为像我们在苹果上买统一内存，那玩意简直像金子做的一样，非常非常昂贵。你说我升硬盘，这个价格还可以接受，但是你要想给苹果的Mac mini或者是MacBook这种容易升内存，那真的是肉都疼。它这个里边128G的统一内存，4T的存储，这块不太值钱。然后里边的操作系统呢，是英伟达自己定制的一个操作系统，在乌班图的基础上去改的一个Linux操作系统。据说呢是可以跑200B的模型，这个已经是非常非常吓人了。

像我现在的MacBook只能跑三十几B的，72B的已经跑不起来。他这可以跑200B的模型，如果把两台连接在一起，就直接可以跑405B。因为现在我们有一个405B的模型，就是Llama3 405B，你们两个串一块就可以跑了。这个还是很吓人的。

当然，价格呢，肯定也得对得起它这些高端配置，3,000美金可真的是一点都不便宜。Mac mini应该是500美金还是600美金开始吧，最高的这个款式大概可能到不了2,000美金。他这个直接上来就3,000美金，这个大家自己看着办。

但是呢，发布会上有一些东西是没说的。什么东西没说呢？就是这个设备的功率和散热到底怎么样，他没说。英伟达向来不是以省电著称的，英伟达一直都是非常非常耗电的。像我们前面讲的5090什么这种东西，经常是可能五六百瓦。但是他这样的一个GB10的芯片，塞了这么点的一个机器里头，到底是有多少功率？到底是需要配多大的风扇？这个东西能有多吵，大家可能心里要有一个准备。

当然了，你想3,000美金我都花了，如果想动小了的话，可能很多人会觉得我这个钱没有花到地方。我花了钱以后，第一个重量要够。这个英伟达的老黄还是非常非常有经验的。你们去看那个4090也好，5090也好，那个显卡那么老大个，你把这个显卡拿起来，也是贼沉贼沉的。为什么？因为都是巨大的散热铜管以及风扇，还有很多的金属散热片。所以那个东西非常非常的重。

现在它发布了这样的小型主机，这个到底有多重？到底有多么吵闹？大家自己去思考一下。还有一个问题他没说是什么呢？就是这个东西到底能不能出口中国，这事不知道。刚才5090的时候我们讲了，专门得设计一个叫5090D的东西，是可以出口到中国的。5090的咱们中国的游戏玩家们就别想了。project digITs到底能不能到往中国出口，还得要再等一等，看这个东西也没有那么快了，应该还要再等几个月。

现在我们就是看一个形状就可以了。那么好了，大家是不是应该把钱包掏出来看一看了？我们到底是不是应该要去买这些东西了呢？什么人真正适合去买这个 Project DigITs 呢？

第一个，如果你是有钱人，这个不需要理由，只管买就完了。哪怕买完了以后，你从来都不开机，供奉在那里没毛病。你说我为什么供奉这么个东西在那呢？为你这个仓里边的满仓英伟达股票去祈祷一下不好吗？英伟达这个发布会发完了以后，老黄直接身价上升了，因为股票在暴涨。他已经是世界市值第一的公司了，基本上股票还在三个点几个点蹭蹭涨上去，这是多么神奇的事情。

那你有钱人说我买一个摆家里供起来，没毛病。至于其他的人呢，就真的没必要买这东西了。为什么呢？首先要注意，它里边用的操作系统是一个拿乌班图修改过的定制操作系统，一个用户量不大的操作系统，各种兼容性问题可以把普通用户折腾死。如果你说我不是一个专门的工程师，我就是一个使用 Mac 的用户，或者使用 Windows 的这种桌面用户的话，你就别用这玩意了，这个不是一般人能搞得定的，只有工程师才可以使用这种定制操作系统。

为什么呢？因为它各种的软硬件的配套以及升级，还有这种兼容性都很麻烦。如果真的需要进行大模型训练或者数据分析，这些人说是不是应该去买呢？因为老黄在上面讲了说，我们就是为他们设计的。建议呢，你们还是老老实实的去买通道式服务器。就算你想在家里干这个事，你也去买那个通道式服务器。

为什么呢？因为通道式服务器和 Project DigITs 这种东西，它都是非常非常吵闹的。你要想发挥出这么多算力来，你再怎么设计，它这个功率还是在这的，还是要去散热的。那你干脆就用通道式服务器就完事了，就把它塞到车库、地下室、阁楼，反正这种地方，因为这样的东西，它不适合放在卧室、起居室或者是客厅里边，因为太吵了。而且呢，做这种大模型训练的人最好是用云端的服务器，不要放家里头。

就算是你的数据非常非常的保密，非常敏感，也不建议你在家里边去部署这种东西。为什么呢？因为咱们使用这样的设备呢，都是临时性的，不可能说我一天24小时不停地算这个东西，从来不停，这个事的可能性非常非常小。你可能连续算一周，或者算两周，算完了以后呢，你还是要停下来的。

如果用云计算的这个机房，你只需要为这一两周的时间买单，就可以了。剩下的时间你就不用管它了。那么云计算的这些服务商，就可以把这个主机租给别人了，这个还是非常开心的一件事情。那你说：“哎，我把这东西买回来搁这了。”那你如果不用的时候，难道不是觉得心疼吗？

像这样的主机，正常情况下，如果没有那么高负载的时候，可能也很安静。但是你一看到这个东西很安静的时候，你就想：“哎呀，我这3,000美金是不是花亏了呢？”家里的骡子和马都歇了，这事不行。他会有这样的心理矛盾在这里。

即使你真的是数据科学家，也必须要配一个IT维护工程师，否则你真的没法使这种设备。你就想吧，各种软件的安装，硬件的兼容，这个是很麻烦的。如果我们在云主机上用这个东西，我们是怎么来干这个事的？我们是使用刀客各种镜像来干活的。

这个什么意思呢？就是我们随时需要云主机的时候，我们去跟服务商说：“来，给我搞台新机器来。”然后他把新机器给你了，你就告诉他说：“请按照什么什么样的方式，给我把这个环境搭建好用。”用完了以后呢，说：“现在请回收这台主机。”这个主机就又变成干干净净的了。你下次什么时候再用，你再去跟他说：“哎，给我再去整一台空机器出来。”他再给你整一个干干净净的机器，重新部署。

这个是我们使用云主机的方式。但是我们要想一想，我们用桌面电脑是什么样的方式？那个电脑多长时间格式化一次，多长时间重装一次系统？像我们用麦克的这些人，可能三五年吧，会重装一次系统，这个是正常的。为什么呢？因为这个系统变化相对来说比较少，不会天天的变来变去的。但是这些数据科学家，可能今天我需要用一个这个插件，明天需要用一个那个组件。

这个东西还不停地升级。那你这个玩意儿怎么弄？你就需要不停地格式化电脑，不停地重装电脑。如果没有一个IT工程师跟着你的话，根本搞不定这个事情。就算是正常开机的云主机，我们多长时间格式化一次？可能真的是每个月或者每周，你都会去格式化它。为什么？因为我们需要去维护这个电脑，需要去升级系统。那升级系统你再看看，哎呀，这个升级的东西跟那个兼不兼容，不费劲啊，整个格式化干净，重新整一次就完事了。这是使用云主机的方式。所以没有工程师去维护的话，这个东西摆家里一点意义都没有。

那么最终的结论是什么呢？就是光鲜亮丽的小废物。这个project Digits就算是一个光鲜亮丽的小废物，非常非常贵。如果我们赶个时髦，整一个放家里头，摆起来供起来，平时也没有什么任务让它跑，这个没毛病。你只要有这个钱，没有人能够说你什么。如果你真的想用它，那就算了，趁早打消这个念头。

至于说5090这些东西呢，我觉得你如果真爱的话就去买。现在应该没有什么游戏是必须要5090才能跑起来的。如果你说我一定要去玩stable diffusion，去画一些画，或者我要去做一些渲染的话，哼，也建议用云主机，不要用5090这样的东西出来跑。

所以呢，现在英伟达发布的这些东西，建议大家谨慎购买。至于软件的部分，虽然现在英伟达也在努力的开源，就是他现在新出了一些东西，都是open source的，但是呢，英伟达的软件除非像CUDA那样，一开始在非常小众的领域里头深耕很多年，否则不建议大家去碰这个玩意儿。为什么呢？因为英伟达的软件，用户交互这块是比较差的。英伟达向来不以用户交互这个事情见长，他们都是一帮资深的黑客，一帮这样的工程师范的人。他们认为所有人都应该是工程师。你像刚才我们讲的这个project Digits，这样的东西，如果不是工程师，你根本搞不定这个东西。如果是我整这么一个东西，可能我也得平时把它放在柜子里。

需要去做一些模型。微跳模型训练的时候，把它请出来。机器格式化，整个重装好，然后把一个任务跑完了以后，再重新盖到盒子里头，装柜子里头完事。这个才是他的正常使用方式。等下一次再把他请出来的时候，重新再隔热化机器，重新装系统，这个才可以去正常工作。

所以呢，因为他向来不是给普通用户来用的。就算是你说：“哎，我游戏显卡，难道不是给普通用户用的吗？”是，但是你玩的是显卡的吗？不是，你玩的是游戏。游戏跟显卡之间还是通过各种SDK、各种程序接口在打交道。我们普通人，是不跟那个玩意儿打交道的。而且呢，所有短平快在热点上搞的软件，都不是英伟达擅长的事情。

所以软件呢，跟今天咱们讲的CES消费电子展，这个事就没有什么关系了。就算你说：“我是玩大模型的，我是科学家，我是工程师。”这个事情呢，你可以去进行部署，可以去使用。但是英伟达做的相应的软件呢，特别是在这种热门的领域里头，也建议大家先去使用其他家的，先别用他们家的。因为这些年来，在大模型里头推出的各种软件，其实都没有怎么流行起来。现在大家使的，其实依然是CUDA这个东西。一抽遭蛇咬，十年怕井绳。CUDA大家使习惯了以后，最后就没有办法被他绑架了，必须要使，因为大家继续使下去。

现在老黄就算是摆出再怎么人畜无害的这种表情来，也没有人敢用他们家东西，而且真的不好使。所以在这一块里头，有非常非常多其他公司的这种替代产品、替代的架构可以去用。

好，这就是今天咱们讲的英伟达。黄仁勋穿着他的印花鳄鱼皮夹克，给大家发布的这些东西。然后钱包呢，捂好了，稍微关注一下。特别是project Digits这样的东西，3,000美金对于我来说是比较贵了，可能对于很多人来说好像也不是很贵。但是你先想想你用的了这玩意不？你说如果我摆着，就是为了让英伟达的股票好好的再涨一涨，那你去买，其他的就先别买这东西了。

好，这期就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛。

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扎克伯格跟黄仁勋凑一块，除了换皮衣，还讲了点什么呢？他们是在SIGGRAPH大会上进行的访谈。黄仁勋是访谈主持人，而扎克伯格是被邀请的嘉宾。因此，在他们的访谈中，扎克伯格是逗哏的，黄仁勋是捧哏的，这一点首先要搞清楚。

这一次访谈，主要是扎克伯格在输出。SIGGRAPH大会是一个历史非常悠久的大会，叫计算机图形图像特别兴趣小组（Special Interest Group on Computer Graphics），小组成立于1967年，1974年第一次开会。今年是第50届，参会的人中有90%都是博士。当我看到这个消息时，一开始想，黄仁勋应该是个博士吧？扎克伯格是中途退学的。后来查了一下，发现并不是。黄仁勋是硕士，而扎克伯格是2002年入学于哈佛的心理学和计算机科学专业，2004年辍学，实际上上了两年学，之后在2017年被哈佛授予了荣誉法学博士学位。他好像跟某位伟人的学位差不多。

正常来参加这种活动的人，主要是引擎公司，比如Unreal、Unity，图形软件的公司Photoshop、Adobe，以及显卡公司AMD、英伟达。原来Meta也参加过，大概参加了有十几年了，他们以前是作为VR、AR公司来参加的。这一次则是出来抢AI的。

老黄跟扎克伯格算是天作之合，为什么呢？因为只有开源模型，才是英伟达显卡的绝配。

那你说微软不也买了好，OpenAI也在用，对吧？但是呢，大厂的必元模型啊，它是有能力去招聘一帮叫适配工程师或者叫配置工程师。他们可以绕过扩大算法这个事，是可以跑的。增加的这点成本对于他们来说是可以去承担的。只有开源模型的应用者，通常是支付不起这些配置工程师的工资的，所以他们会老老实实地使用英伟达的显卡，是吧？所以他们俩绝对是天作之合。

扎克伯格自己访谈的资格，也是因为买了足够多的H100才换来的。他是号称拥有60万块H100的男人。老黄就问扎克伯格说：“你是怎么来的呀？”而我是作为VIP客户，专门被黄日勋邀请来的，就是显卡买太多啊，被请来了。而且他在恨苹果这件事上来说，俩人绝对有共同语言啊。就是黄仁勋也好，扎克伯格也好，现在所有的CEO里头，所有的这种创业者里头，最恨苹果的两个大概就是他们了，找不出其他人了。

扎克伯格在会上飙脏话啊，直接说了一个f word，甚至说有可能直播都会被掐掉的这种脏话。其实骂的不是OpenAI，骂的其实是苹果。为什么要去骂苹果？OpenAI做了半天，未来有没有可能伤害Meta，伤害扎克伯格，有可能，但是现在其实没有给扎克伯格带来任何的伤害。而苹果当时是差点没把Facebook给玩死。扎克伯格自己也讲，Facebook最早是个网站嘛，我们是完全开放的啊，没人管，我们在里头爱干嘛干嘛。然后移动时代呢，发现要到苹果上面去啊，发布软件。

苹果这也不让你做，那也不让你做。关键是把他们进行精准广告推送所需要的用户信息给他屏蔽了。以广告收入为基本收入的 Facebook 差点没被他弄死。扎克伯格痛定思痛，说：“我一定要去做一个新的平台，绝对不能靠 APP 这种东西，而让苹果把我掐死。”所以他才做元宇宙，才把公司从 Facebook 改名叫 Meta。他做了所有这些事情，实际上都是为了应对苹果。这是扎克伯格为什么恨苹果，为什么恨这种封闭的大平台。

说英伟达为什么恨苹果呢？就是英伟达跟苹果之间是有恩怨的。英伟达给苹果提供过一款显卡，后来这个显卡不是特别稳定，被苹果直接起诉了。一开始苹果要他退钱，老黄不退，后来苹果直接起诉了老黄。苹果是在所有的应用里头都不使用英伟达显卡，而这个梁算截下来了。

而这一次，苹果直接给大家演示了用谷歌的 TPU 去训练大模型。这个消息传出来以后，英伟达的股价直接崩了。当然，英伟达的股价崩掉了，还有很多原因在里头，包括老黄自己在疯狂的套现，以及他到 120 以上的这个价格，大家觉得确实有泡沫了，直接崩掉了。但是英伟达昨天晚上涨了 13%，整个又窜起来了。

为什么苹果可以用 TPU 去干活呢？就是它是自己大厂，我只要招够足够的工程师，我就可以去改底层算法，让这些模型在 TPU 上运作。苹果演示了这件事情以后，谷歌、OpenAI 上都可以往这个方向走。这对于英伟达来说就是非常危险的。

英伟达一定要来找一个更恨苹果的人，找到Meta，找到扎克伯格。说来咱俩聊一下。扎克伯格呢，就是因为被卡过脖子，所以必须开源啊。看到别人作弊源啊，想要成为新的基座平台，就open i想做这个啊。那么想做规则的制定者啊，所以只能气得骂街了啊。这就是两个最恨苹果的人，天作之合，凑在一起。

那么Meta呢，对于大模型的开源是有非常大的贡献的。当然，最大的贡献并不是拉玛。咱们一直都说啊，拉玛1、拉玛2、拉玛3算是奠定了开源大模型的基础，但是Meta做的最大的贡献是另外两个东西。一个东西呢，PyTorch。PyTorch是现在非常主流的一个大模型，本地把它架起来的一个架构框架，这个东西是Meta开源出来的。现在在很多的服务器上，大家开始进行本地部署的时候，都是用的这个东西啊。

PyTorch的基金会里头大佬云集，哎，大型的开源的项目都是有基金会的。他们的大佬里头，Meta自己是啊，他贡献了代码，那么他是大佬。第二个呢，就是芯片厂商都在里头，英伟达、AMD、英特尔都在里头。然后所有云计算厂商都在里头啊，谷歌云、微软云、亚马逊云都在里头啊。再往后，新生的AI社区与工具，Hugging Face、Lighting AI啊，都在里头。

还有两个全能型拳手在里头，一个叫IBM啊，他所有的都做，也做云也做主机，也做芯片，什么他都干，所以他也是基金会的高级会员啊。还有一个高级会员是大家所熟悉的，遥遥领先啊，华为。

就PyTorch基金会里头，唯一的一个中国会员就是华为。在这一点上，我觉得华为做的还是很厉害的。它在各种开源的基金会里头，老老实实地交钱，老老实实地去遵守规章制度。它不像国内很多的公司，比如百度，使用所有的开源东西，但却偷偷使用，使用完了以后直接一闭源，啥也不看了，然后下一个。

Meta对AI做的贡献是什么呢？OCP（Open Computer Project）叫开放计算工程，这是什么呢？就是自己有大量的服务器，而这些服务器应该如何构造、如何去建设、如何去连接，这也是一个开源项目，这是Meta开源出来的。现在英伟达推出的NVIDIA HGX，就是在这个模块上去拓展出来的，已经都用上了。这是对整个开源事业真正做的两大贡献。

第三大贡献，才是刚才我们讲的拉玛模型，拉玛1、拉玛2、拉玛3、拉玛3.1，这才是第三大贡献。而且我觉得他所谓的拉玛模型的贡献，真正改变的其实是中国，彻底追上来了。可以拉着中国的一众小伙伴，把这OpenAI打翻在地，这个我觉得是可以的。

扎克伯格也为未来指明了方向，而且他指的这些方向，我觉得还是非常有价值的。第一个，他讲到了一点是原来我们很多人没有想到的，就是要去修改推荐算法。因为互联网的最底层其实就是推荐算法。推荐算法是什么？就是过滤与排序，你到底应该看这个还是不应该看这个，谁排前头，谁排后头。

这就是整个互联网的底层逻辑。在信息过载之后，我们只能依靠推荐算法来工作。在推荐的时候，它只能是说：“我按照一些大家的喜好，或者做协同过滤，做一些传统的AI的推荐。”现在就不一样了，它可以通过Transformer的模型，通过嵌入来重构整个算法，这是一大创举。而且这个东西真正运转起来以后，可能我们会看到完全不同的信息流。

在推荐的时候，他们也希望直接在信息流里进行总结与归纳。原来我们在Facebook和Instagram里看到的所有信息都是用户生成的，那么以后可能我们看到的一些信息就是归纳的一些信息。比如说，你最近有三个朋友感冒了，你最近有五个朋友感冒了，而这些朋友你可能连名字都想不起来。如果真的给你发一条说这个朋友感冒的信息，在信息流里你也不想看到，但是你又希望知道这朋友里边感冒的人多不多。

会把信息分层处理。什么叫分层处理？就是跟我关系最好的人，你们要把这个信息完整地展现出来。大家讲的就是150个人之内的，我们可以互相叫出名字，可以知道他的喜怒哀乐。这些我们可能希望知道他所有的信息。然后朋友的朋友就是中层圈子，可能只是需要知道一个概况就可以了。再往外层的话，可能有一些大事件发生的时候，我们需要知道一些国际大事，也就可以了。它需要分层处理，那么分层处理就可以对这些内容进行总结归纳，并可以发出来。

而且在这个过程中，推荐算法就会有更大的权利。这是什么意思？原来肯定是看你关注了谁，你跟谁是好友，你可以看到谁的信息更多。不可能，你虽然关注了一个人，但你未必看得到他的信息。如果你们之间很少互动，他就认为这可能就是一个普通的朋友。他的一些大事你知道一下，小事你可能就不需要知道了。他会通过这样的方式来过滤你的信息。

包括我们现在在推特里边也是这样的，可能看到一些大事的时候，我们会看到，那一些小事可能就看不到了。后面的话，Meta准备统一他的推荐系统。原来推荐系统是什么呢？就是各个分支，比如我要先看到朋友的，然后看到这个朋友的朋友的，再看到国际大事的和重要媒体的，所有的这些推荐的东西搁在一起，然后再进行混合。以前是这么工作的，而现在上大模型，我们要让整个的系统用统一的模型进行推荐，一次性给你推出来。

这个也是一个很大的创举，可能以后我们就会看到一个完整的模型推荐出来的图文信息、视频信息都混在一起的，而不像现在似的，Instagram就是Instagram，Threads就是Threads，Book就是分开的。以后，我们可能就在一个统一的信息流里看到所有的一切了。这是真正会改变互联网底层逻辑的事情。Meta、谷歌、Twitter、TikTok基本都是靠这个东西活着的。如果真的能够把大模型应用到推荐算法里边去。

我们可能就真的会看到新的一次AI革命，真正能够产生效益了啊。这是非常重要的啊。 这是讲的第一点啊。第二点是什么呢？就是AI studio啊。他也要上一个AI studio，因为AI studio谁都上啊。微软有AI studio，谷歌有AI studio，Meta也做了一个AI studio。而Meta做的AI studio就干一件事啊：给每一个人做一个自己的AI助手。使用社交媒体的时候啊，直接用Meta自己的内容进行训练，微调一个小模型，再配合RAG或者叫做本地知识库，可以不断地补充新的信息，拿这个小模型去替我们回答问题啊。

像我现在，我每周会去处理一次大家的评论，周三下午一般会处理。处理完了以后跟大家念一遍。如果我有了这样的一个工具，我就可以随时随地地处理大家的评论。我出去玩的时候，AI机器人都可以给大家回复啊。我们的Disco群有这么多的分支，我没有办法在里边去照顾到每一个分支。这样，我就可以让我的AI助手在里边去回复。哪怕说他不回复，我过一段时间总结一下，最近大家都在聊这几个事呢，你是不是要去参与一下啊？或者他可以来征得我的同意，或者在我的授权之下进行回复啊。

这件事我就替你回答了啊。那件事情你准备怎么回答，还是说就不说了。这样的话，我就可以更多地千手千眼、无处不在地参与到各种社区的讨论里头去。这个真的是我很需要的一个东西啊。

每个人呢，其实都需要分饰不同的AI角色，有不同的AI助理模型。你比如说，在Facebook的回答问题里头有一个，在Discord里头有一个，是不是在Twitter里应该再有一个？这个可能才是真正我需要的东西。甚至未来我可能照了照片以后，就直接把这些照片都放在优酷里，让它自己去挑选好的照片，给我发到Instagram上去，这个不也是一个挺有趣的事情吗？这个是非常有用的。

那么在所有的平台里边，就会成一个新的风向，就是大家开始把这种AI机器人用起来。以后是什么呢？就是所有的平台都会变得热闹起来，因为每个平台都有我们的替身在替我们回答问题。所有的平台都会产生信息大爆炸，所有的平台也就都失去壁垒。

我们经常有人说：“哎，你有Telegram没有？你有微信没有？你有这个Twitter没有？”那以后这些东西我都有。你们在任何地方提了问题，我可能都可以去回答。这是多么有趣的一个事情！他们就不可能说再把一个人限制在某一个特定的小平台里头。当这些小平台失去壁垒之后，这些大平台就可以依靠成本和变现能力直接把小平台都挤死，对吧？这也对于Meta来说是有商业利益的吧。

在网络上，每一个人都可以依靠这种小模型的帮助，成为超人。这也是在不久的将来就可以实现的东西。扎克伯格也讲了，未来他的这种AI触手不会是文字，而应该会成为虚拟形象。你们以后可能再去聊天的时候就发现……

长坐着一个长得像老范一样的人，在这跟你回答各种问题了。甚至他可以开出这样的直播，挨着把大家的评论都点出来，挨着跟大家解释。这也是一个很有意思的事。

这是第二点。第三点是什么呢？第三点是开源是未来，不受限制的构建，恢复开放的黄金时代。这是他讲开源的内容，我们就不在这里详细去讲开源到底好在哪，坏在哪。这对于中国的AI行业来说，没有拉玛，就没有中国AI现在的风起云涌。如果没有PyTorch，中国的整个AI体系也是难以发展的。

它开的这个叫Open Compute Project，对整个中国的互联网云建设都是有重大意义的。再往后一个讲的是模型不会一家独大，从小到大的模型都有应用场景。OpenAI就认为你都应该在我这儿用，不要用其他人的。虽然它有GPT-4O Mini这样的模型出来，但它还是说你都要在我这儿用。

现在Meta就讲了说没必要，405B的模型我们就是做这种相对来说比较复杂的任务。当然，405B也给英伟达提供了一个非常大的考验，因为405B这种模型在英伟达的单块显卡上跑不起来。你还是要用NV Link这样的成熟技术，才可以把这些显卡连接起来，把这个405B跑起来。黄仁勋也是乐得嘴都合不上，跑405B就老老实实到英伟达来买显卡来。

势币的基本上处理各种业务是够的，因为我前一段时间也是使用各种大模型，基本上到70B。

绝大部分的问题都可以解决了。8B的在各种的AIPC里就可以用了。微调之后可以成为各种专材，比如说编程的，法律咨询，AI客服，绝对够了。今天谷歌还新发了两币的模型，叫JMAR2，两币，这个叫2B，在AI手机上完全可以跑起来，效果还不错。

这是讲的第二块，就是不同步大小的模型，大家自己去用。而且大家要去用八臂的模型，去训练各自的专用模型。只要这样，才会有不同的模型去完成不同的事情。

然后呢，讲的是叫segment everything two。是这样的，一个大模型又更新了，更新到第二版。这个模型叫做分割一切。这个segment everything呢，在去年是发布过一版，做的事情就是你给他一张照片，不需要标注，不需要训练，他就可以把照片里的所有物体都识别出来，挨着个儿给你列出来。

而everything to呢，它是可以把所有视频里的内容直接都给你分拆出来。说这个是牛，那是马，这个是猪，那是羊，他都给你认得清清楚楚的。扎克伯格还在现场炫富，他说：“你看啊，现在认出了一个视频上面这些牛，叫考艾岛牧场的牛，是扎克伯格自己牧场上的牛。”对吧，把这些牛认出来以后，伯格跟这个黄仁勋准备把这个牛杀掉了，好好吃一顿。

这种可以分割和识别视频内容的大模型，未来是有非常大的应用场景的。而且注意啊。

Segment Everything Two是开源模型，大家现在就可以当下来使用了。扎克伯格在现场举的案例是什么呢？就是监控能力可以极大提升。以前，公司丢东西的时候，我是去看过监控的，那经历实在是太可怕了，对吧？你需要长时间盯着监控去找这个片段，这非常困难，因为视频是线性的。

现在，当你有了这种分割一切模型以后，你就可以直接问模型：“什么时间点你看到有人进来了？”或者“什么时间点这个门动了？”他就可以直接通过语言和文字对视频进行检索。这是非常强大的，很多工业上的东西可以被极大赋能了。

前一段时间，马斯克其实也演示过一个视频，在他的推特账号里，演示了用AI模型观察一个咖啡店。他会算好哪个店员在聊天，哪个店员做了几杯咖啡，哪个店员在休息，对吧？店员和顾客之间是如何沟通的，这看起来有点吓人。

当然，这种模型肯定会被中国的厂商第一个拿来用。用完以后，就可以让这些牛马们老老实实地干活，没有任何私下里的自由空间，这完全可以实现。所以，中国一定会快速应用起来。

再往后，两个老直男讨论了一下时尚问题。为什么讨论时尚呢？因为扎克伯格去做智能眼镜了，眼镜上有摄像头。他说这个东西很漂亮，而且可以不停地换衣服，始终穿一件，但这个眼镜可以换来换去。

这就是两个老直男对于时尚的理解吧。这一次呢，他们两个人还是换了皮夹克。黄仁勋标准款的皮夹克给了扎克伯格，扎克伯格呢，这一次用的是自己那种很厚的半长的皮衣，戴帽子的这种，比较宽松。这就是两个直男对于时尚的所有观点。

最终的总结是什么呢？就是扎克伯格还算是为AI指明了方向。而且扎克伯格指明的这几个方向，都是AI未来有可能挣到钱的地方，有可能能够在这块有正常的商业模式的地方。这个是非常可贵的，它比山姆·奥特曼的那种大空话还是要落实得多。

那么新的时代就要到来了，互联网的底层真的要被AI重构了。原来互联网底层是没有被AI去改变的，还是推荐算法。现在AI要进入互联网底层了。一个人都可以被AI赋能，这也是非常棒的一件事情。所有的场景都可以被AI渗透，对世界的理解也可以进一步给各种系统赋能。当然，也可以给中国这血汗公司赋能，或者给中国政府赋能。

我发现做监控这件事情上，中国如果说是第二，全世界没有任何国家敢说是第一。这块我们还是做得最好的。全世界大概绝大部分的监控摄像头都是中国人造的。最终呢，大家都去买英伟达的显卡，都去用Meta的开源系统。这就是他们两个进行了一晚上的访谈所得出的最终结论。好，这就是我们今天讲的第二个故事。