英伟达投资了诺基亚10亿美金，这到底又是要干什么？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲2025 GTC大会。GTC大会上，其他的消息其实没什么意思，比如Roboin芯片更快，能干什么呢？可以把这些数据拎回来，送到英伟达的这些GPU里边去进行快速的处理，效果很好。讲了这话以后，所有跟量子相关的股票都开始涨。黄仁勋也在上头讲，他们都说了：“我只要去讲量子计算，他们的股票就涨，所以我就在这讲。”但是呢，这些东西离我们马上要应用还是有一定距离的。所以这个里边，唯一需要讲一下的东西是什么？就是投资了诺基యా10亿美金。

10亿美金对于一个5万亿美金市值的公司来说，真的是好多好多牛的一根毛，非常少的一笔钱。投资了诺基亚10亿美金，他到底想干嘛？咱们呢主要聊几块：

• 诺基亚现在到底咋样了？
• 什么是边缘计算？
• 6G网络到底玩啥？

今天的诺基亚到底是什么样的？

其实已经不是原来我们熟悉的诺基亚了。我其实是从来没有用过诺基亚手机的，我的第一只手机是摩托罗拉，第二只可能也是摩托罗拉，但用了几只摩托罗拉以后就开始胡用了，再往后就开始是安卓机，然后就是iPhone了。松下、三星也用过，小米、华为都用过，唯一没用过的就是诺基亚。

诺基亚手机：品牌授权模式

现在的诺基亚呢，手机品牌还在，依然可以买到诺基亚的手机。但是呢，诺基亚的手机就跟那个南极人的衣服一样，什么意思呢？就是他把这个品牌授权给别人了，授权给了一家欧洲的小企业，他们定期会出一些诺基亚的复古机，就长得还跟以前什么E71，长得跟那玩意似的。但是呢量很少，算是小批量的这种怀旧吧。但是这个机器现在跟诺基亚公司已经关系不大了，他只是做了一个品牌授权。

主营业务：全球领先的移动运营商设备商

诺基亚现在呢，是世界靠前的移动运营商设备生产商，就做什么基站、移动运营商机房，他们做这玩意。2024年的营收呢是192.2亿欧元，还是很挣钱的。市值呢是370-390亿美金之间，它呢是在纳斯达克、赫尔辛基上市的一个上市公司。营收跟市场份额呢，在2024年其实都是有所下降的。它是世界第三大移动运营商设备制造商。

现在移动运营设备前几名都是谁？咱们数个前五名吧。

1. 华为：遥遥领先，占比百分之三十几，这是非常非常高的一个数字。
2. 爱立信：去年超过诺基亚，他们两家基本上都是百分之十几。
3. 诺基亚：世界第三。
4. 三星电子
5. 中兴科技

爱立信现在其实也不造手机了，他们造芯片，也造基站，造这些东西。如果不是咱们地缘政治原因，华为的设备被全世界去拆除，现在的话华为应该比这个量还要再高很多，占比一定会更高的。现在华为呢，除了在中国境内在使用之外，亚非拉国家还是用的不少的。

英伟达为什么要投资诺基亚呢？

原因一：钱太多

咱们再回来说，英伟达为什么要投资诺基亚呢？第一个原因就是钱太多，非常非常朴实的原因。英伟达是第一家市值达到5万亿美金的公司，第二名的话现在可能也就将将达到4万亿，中间这一段是空的。而英伟达自己呢，挣这么多钱，市值这么高，他其实不怎么花钱，他的基建跟研发支出都非常少。基建支出大概只占它整个市值的零点几，研发大概也是零点几，不到1%。那拿了这么多钱干嘛使？四处投资呗。投到OpenAI 1000亿美金，投其他的各种公司，只要跟AI相关的他全投。那现在说诺基亚，你们也跟AI相关了，那这我得占上。他也跑上来投一笔。

投资细节：10亿美金认购增发股份

这一次英伟达投资诺基亚10亿美金，咱们首先要把投资的方式搞清楚。你说我去买老股了，还是说增发新股了，还是发债了还是什么？这个是要稍微的区分一下的。买老股呢，就是钱没有到诺基亚手里去，是从其他股东手里头去买。但是这一次呢，他是10亿美金扔进去，直接认购增发的股票，就是诺基亚你现在增发一批股票，我把这个钱给到诺基亚公司去，诺基亚公司可以拿10亿美金自己去做研发。这10亿美金进去以后的话，英伟达会成为诺基亚2.9%的股东，2.9%真的不算多，所以未必能够进董事会。比较朴素的一级市场，董事会的入门门槛就是5%，二级市场的不好说，各个公司有自己的公司章程来规定你怎么进。

那你说英伟达这么有钱，为什么不多投点呢？有钱人也有有钱人的烦恼，你投多了以后，他会被反垄断调查的。你四处都进去当董事，监控各个公司的运行，这事是有问题的。你像腾讯，这头是拳头社的董事，那头是e宝的董事，就是Epic，就直接被美国警告了反垄断竞争了。你在两边都当董事，两边的事你都知道，这事是不行的。所以最后腾讯说那算了，Epic的董事我就不当了，虽然我在里边占40%，但我就不当了。英伟达也有类似这样的烦恼。

那么认购股份呢，它就会有一个认购价格。它是按照6.01美金一股的价格去认购的10亿美金的股票。这宣布以后，诺基亚马上涨了20%多，肯定是谁沾上AI，谁沾上英伟达谁就涨。现在的话一股已经是7美金左右了。这也是有钱人的另外一个烦恼，10亿美金扔进去，现在就已经变成12亿了，什么都没干呢，直接股票就涨了。但是这种投资一般肯定会有锁定期的，不可能说我这头投进去，涨了以后我赶快把它卖了，10亿进去，12亿出来了，这事不能这么玩。

原因二：抢占未来标准

英伟达进去要干的活呢，就是统一标准。原来咱们经常讲叫一流企业做标准，二流企业做品牌，三流企业做产品。中国企业就经常在这做产品，都是为欧美厂商去打工。最顶尖的就是我定个标准，大家来执行就完了。英伟达这两年之所以这么火，就是因为它有一个叫Cuda的标准，谁也绕不过去，必须要用你这个Cuda标准才能去训练大模型，这才造就了今天的英伟达。

Cuda其实它是一个事实标准。标准这东西分了好多种，你比如说像5G这种东西，4G、5G，他呢有这个标准委员会，大家一起来制定标准，制定完了以后一起来遵守，这样的话我们才能保证说造出手机来可以全世界四处乱跑，不会说我拿个手机跑到美国，他上不了网了，或者拿着手机跑到印度上不了网，他不会有这样的事，你必须要有标准，这个呢是有标准委员会来维护的。还有一些标准呢，它没有那么严格，你比如说像W3C的标准，就是咱们在浏览器里边用的，这些标准呢没有5G网络这样的标准那么严格，很多的浏览器厂商虽然都是W3C委员会的这种委员，但是呢很多的浏览器里边都会自己做一些这种小花活出来。还有一些标准呢，就像Cuda这样的标准，它属于叫事实标准。AMD、英特尔、华为什么的都不遵守这个标准，但是你不遵守，那你就没有我这个好用，就是这么简单的一个问题，所有的程序员都已经习惯了我这套东西了，你就要去用。Cuda标准是没有任何强制力的，也没有开放，那你也没办法，他也统治市场了。

咱们讲回来，移动运营商是一个最讲标准的地方，因为他要保证他的设备通用。你说我买了华为的设备了，5G的基站，我现在把它替换掉，换诺基亚的、换爱立信的，你也得能用。你必须得要统一的一个标准去使用。而且现在这个5G的标准里头，有大量的专利都是属于华为的，他们现在造这玩意，得上华为交这个专利费。移动运营商一定是一个标准最严格的地方，它的标准是很强制的。所以这个英伟达说我得上来，这个后边有6G的事，我得上来去把这个标准站住了，站不住的话，这整个一大块蛋糕我是吃不到的。而6G这个事的话，英伟达我们擅长，待会咱们再讲6G玩什么。

诺基亚手里边呢，除了做移动运营商的设备之外，除了做基站之外，还有些其他的技术是什么呢？数据中心的网络设备，特别是光通讯模块这块设备，这个呢也是英伟达自己需要的。四处出去建这些数据中心，里边这些通讯设备、通讯标准直接买诺基亚的就可以了。但是呢，咱们今天主要要讲的不是机房里边这些东西，是外边的东西，就是边缘计算，这个才是英伟达去投资诺基亚的一个核心原因。

什么是边缘计算？

5G的关键：不只是快，更是低延迟

那什么叫边缘计算呢？咱们问一个问题，3G、4G、5G这些网络到底有什么差别？对于普通人来说，3G、4G、5G的最主要差别就是变快了。4G比3G快，5G比4G快，这就是我们最直观的感受。那你说除了变快之外，还有没有什么别的新特性呢？咱们就主要讲5G吧。5G跟4G比起来除了变快之外，最主要的一个东西叫降低延迟。那你说降低延迟不就是变快吗？这不一样。咱比如说看电影，你说我原来是可以看720P的，我现在可以在手机上看1080P，甚至我可以直接在手机上看4K了。但是呢，延迟很厉害。你到5G这呢，说哎，咱们要拿它去干一些别的事，比如说咱们拿它去控制无人汽车，这个东西对延迟的要求就很高了。你说我虽然带宽非常高，我可以看4K的电影，但是呢我延迟很大，那你拿这玩意去控制无人车肯定是不行的。我这边看到一个什么障碍物，反应3秒钟才反应过来，那早撞上了，这事肯定不行。所以5G呢，对延迟的要求是非常高的。

延迟低了呢，它就有很多的工业用途。5G并不仅仅是在手机上咱打个电话、看个视频，它有很多其他用途。比如说矿山、港口直接上无人化了。矿山里边这些大卡车，在里边开来开去的，这些东西不是通过Wifi来连接的，它都是通过5G连接的。港口里边这些无人的卡车、无人的这些吊车、各种的无人装卸设备，也都是靠5G来连接的。你要靠Wifi的话，你说你在里头得布多少Wifi热点？而且Wifi这东西本身抗干扰什么也没那么好，所以都是靠5G网络在里边干活。

云和端的局限性

那么你说它既然已经是5G网络了，低延迟了，你就需要一些运算的东西在里头，你不光是需要去传输了。那么在这个时候呢，就要开始玩这个叫边缘计算了。原来的叫云和端。在服务器上，比如说咱们OpenAI那些东西在云上；咱们在手机上，在这个汽车里边，这个东西叫端上。那么在云和端之外的东西就叫边缘。

• 云的问题：云太远，很难去控制延迟。我现在向ChatGPT问一个问题，那它可能真的过几分钟再给我答案，这件事还不是秒，是分。那你如果是无人矿卡的话，可能就已经撞在山上了，这事是不能接受的。
• 端的问题：端上呢又有另外一个问题，第一个是贵，如果我在每一个端上都放比如说H100这种东西的话，它很贵。第二个问题是什么呢？就是它通常端上的算力是比较弱的。比如说手机吧，它呢会受到体积、重量、耗电、发热等相关的这种限制，受了这么多限制以后，你的算力就比较低，很多很复杂的运算你算不了。还有一个问题是什么呢？就是叫数据权限。你说我手机上只能得到可以得到的、这些跟我个人相关的数据，但是呢我有很多运算，这些数据是不够的，我需要更多的数据一起来算，才能够得到一个结果。所以它有很多的限制。

边缘计算：在基站上运算的解决方案

那么在这种情况下的话，那咱们在哪算呢？咱们在基站上算，这就是边缘计算的事了。那你说我在基站上算什么呢？最简单的一个东西，就是基站自己工作的一些数据，你也得算。比如说带宽、频段的分配，这个事你也是需要算力的。你在这上头加一块英伟达的芯片上去，可以把这个基站里头的带宽跟频段更有效率的分配起来，这个也是有用的呀。但是更多的是干嘛呢？就近做什么图像识别呀，各种的AI判断，英伟达干这件事肯定是最内行的吧，包括一些渲染，都是可以直接在这个基站上就做了。英伟达就是跑出来抢占这一个标准了。

我记得前几天呢，语数科技的王星星就说过，说机器人这东西就需要边缘计算。他什么意思呢？他说你看人形机器人，我们在机器人里头装的芯片只能做一些基础的动作，比如说我保证他不摔倒，保证他往前走，然后呢可以去做一些视频采集，做一些指令执行。但是呢，太复杂的东西我们是没法在本地算的。我们弄了一大堆机器人，比如说有眼睛，有这个摄像头，有这个耳朵，有这个麦克风，你得到了一大堆的这些信息之后，你需要去判断说，我现在到底是应该做饭，还是应该打扫卫生，还是应该去洗衣服。这些事情你在本地的算力是不够的，而且本地你也没有那么多的数据来让你去做判断。他说怎么办呢？咱们在小区的基站里头算，在那边部署服务器在那算去，这个是可以去干活的。

无人矿山、无人港口、车路协同。车路协同是什么东西？原来咱们讲这个无人车呢，都是在车上面去算的，就算是特斯拉的FSD在这块做得很好，你也不可能跑到服务器上去算，来不及。但是如果是车路协同，我在高速公路上就近给你算一些东西，这个还是可以去工作的。像中国电信、中国移动都在做车路协同这块的测试。还有像什么无人工厂、家用机器人，都是需要边缘计算来提供算力支持的。华为作为遥遥领先的老大呢，在这块也是有投入的。现在5G呢有这种叫专用网络，叫5G专网。它什么意思呢？就是我们专门在矿山上部署一片网络，这一片网络呢，在后边有一堆的服务器，你所有能够上到这个网络里的这些设备，这些卡车、这些装载机，你就使用后边专用网络的数据和服务器的算力，就可以让矿山整个运作起来了。在这个里头，英伟达一定要冲进来来搞一把，这就是边缘计算跟这一次交易的一个关系。

着眼未来：为6G网络做准备

那英伟达还要做什么呢？就是为未来的6G网络去做一些准备。一旦它作为一个标准进去了，以后6G网络最后实现的时候，英伟达就又肯定是占住这一块市场了吧。那你说6G网络玩什么呢？5G好像已经足够快了，我们现在基本上是可以拿5G的手机去看4K视频什么的。你说6G还能更快吗？快在哪呢？5G现在咱们叫下行速度足够快了，我们可以把4K视频直接拉下来看。但你说我要上行的速度，比如说想把一个4K的视频直接推上去，这个事还是比较费劲的。或者说我有更高带宽的那个内容要上去，比如说我的全景相机，它是8K 50帧的这种视频，我现在想把这样的视频推到云端去做直播，这个现在还做不了。所以6G的时候，我们的上行带宽还会进一步提升。

但是呢，这些并不是最重要的，还有很多其他的这种应用。刚才咱们讲5G，我们可以加上边缘计算，可以降低延迟，可以做工业用途了。6G在里头还要再加什么东西呢？就是我们要去写标准，英伟达说我们也得参与，我们要一块来写这个标准。但是目前呢，还没有开始进行6G标准的一些收集，都是一些预演，各个公司、各个国家都在预先来研究这个东西。6G的标准呢，是2027年到2029年可以去提交，大家都提上来以后讨论，最晚的是2030年会把6G的标准确定下来。

6G是什么：5G + AI

6G呢，大家基本上可以把它理解为5G加AI这样的一个东西。英伟达说这5G加AI这样的东西我肯定得上，就是我的东西。那么6G里边到底有什么呢？

• AI原生网络：原来我们对于基站的带宽和频段的这种分配呢，是靠一堆的这种叫状态机也好，或者说是一堆写的这种公式也好，当发生什么样的情况下，我如何来分配这些带宽，哪一块有更多的人使用了，我应该怎么去进行这种频段的分配。原来是完全写死的，现在说咱甭费劲了，直接上AI吧，AI来去调控你整个的这些网络，让所有的这些带宽和频段呢，可以更高效的被分配和使用。这是第一个要去做的事情。这玩意说咱上英伟达的芯片不就完事了吗？其他的人就别来了。
• 通感一体：通呢是通讯的意思，感呢是感知的意思。就是同一套无线网络，同时做通信和感知，可对未连接的物体做检测和定位，如交通和工业和安防。现在呢，5G是在专网里头干这些事，比如说我这是一个矿山网。6G的话估计就是整个的6G网络都是可以有这样的功能的。
• 更精确的原生定位：再往后呢，就是更精确的原生定位。说我这有一个设备，这设备还没联网，我就可以感知它在什么地方了。在6G的时候，我们是可以对6G网络覆盖下的所有物体进行厘米级的感知，这个不是米级了，是厘米级的。我知道这个车走到哪了，这个车的速度是什么，这个车离前面这个墙到底有多远，这个是都可以去进行精确感知了。所以一旦6G网络普及了以后的话，家用机器人什么的就可以去使用了，它可以进行厘米级感知，你说它做个菜什么的都问题不是很大了。再往后的更精细的感知就是机器人自己去干了，现在就是直接靠6G网络就覆盖了，你不需要机器人可以特别精确的看到说这有一个瓶子，网络直接告诉你这有一瓶子，配置在什么地方。
• 端、网、云的协同计算：这个也是6G网络的一个特性。把计算调度、网络调度直接打通，自动在端侧、边缘区域、云之间进行迁移。需要最快运算的东西一定是在端侧，可以稍微长一些的，我们就到云端去干活去了。以后的话这些运算是可以在这三端进行自动的去迁移的。
• 天地一体：除了这些之外的话，还有一些就是效能和环保，这个应有之义嘛。大家想想还有什么没提到的没有？天地一体，就是马斯克的星链。咱们国家也在开始去发这些低轨道通讯卫星了，这一块肯定是要跟6G完全结合在一起的。5G的时候呢，其实已经在说要跟卫星进行结合了，但是到目前为止呢并没有完全打通。现在马斯克的下一代的星链卫星上天以后，直接可以通过手机跟卫星进行连接了。原来是三星已经把实验做通了，现在的话苹果说那我也得来。

所以6G呢，基本上可以把它理解为5G加AI。它的核心是智能、感知、定位、算力和能耗，这几块做了优化，并不仅仅是速度。而英伟达进来，就是说我们要参与标准的制定，要为6G开始做准备了。

总结

最后呢，咱们总结一下。英伟达投资了诺基亚，已经是在为6G标准做准备了。6G时代应该又是一个新天地，肯定会跟现在的5G时代又完完全全不一样。其实5G时代咱们现在拿着手机，你是感觉不出来它到底跟4G有多大区别的。但是你看那么多的无人港口、无人的矿山，那就是5G真正比4G先进的地方。而6G的话，我们家里头的家用机器人，或者是满街跑的无人车、无人飞机，去做各种送外卖、送快递什么，这玩意就是6G要去考虑的问题。这个未来还是可期的。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

8月14号，英国金融时报发了一篇报道，说Deepseek R2模型之所以难产，是因为在使用华为升腾芯片训练的时候，持续遇到了技术问题，最后被迫改用了英伟达芯片。甚至透露华为曾经派出一支救火队，常驻在Deepseek，手把手帮忙调教升腾服务器，但仍然无法完成训练。无奈之下，Deepseek只能退回老路训练，重新切换回性能更加可靠的Nvidia的GPU，升腾芯片仅退居辅助，用于模型推理环节。

虽然没有华为和Deepseek官方的回应，也没有他们的辟谣，但是呢，据说是援引了三位知情人士的一些说法，也进行了很多交叉验证，所以这个事情呢，大概率是真的。

国运跟国运相碰撞的时候，升腾也号称是国运级产品，Deepseek肯定是国运级产品，为什么是升腾不灵呢？升腾芯片是可以替代的，也还有一堆竞争对手，所以出现问题以后，他的竞争对手会帮他去宣传。而Deepseek虽然在国内也有模型在追赶，但是地位是不一样的。升腾和国内的其他算力芯片，以及其他那些大模型，从来没有像Deepseek那样震动过世界。所以呢发生碰撞的时候，必须是升腾不行了，不可能是Deepseek不行了。

大家为什么会这么期待Deepseek R2呢？现在又有千问3，也有Kimi、Mini Max，还有豆包等，有一大堆的这些模型出来，怎么就只有Deepseek才行呢？其他人为啥都不行呢？其实现在呢，很多新的这些模型已经并不比Deepseek R1的性能差了，基本上是可以替代使用的。但是大家依然在期盼Deepseek R2，而且你只要讲Deepseek要出R2了，就会有流量。这个原因其实很简单，因为我们在跟国外的大模型竞争中打不过了。

国外已经进入了10万级芯片的训练时代了。Llama4，40万块H100训练出来的。虽然Llama4翻车了，但那也是10万块。而马斯克XAI的Grok 4，20万块H100训练出来的，效果相当不错。GPT5的话，现在推测也是20万块H100训练出来的。Anthropic的Claude 4，据说呢是40万块H100，但是呢它这个数并不是那么准确，40万块H100呢是一个部署的数量，并不是精确的训练的数量。另外一个没说的是Gemini 2.5。Gemini的2.5是没有公开数据，因为他们家使的TPU，其他人都是使的GPU，所以呢没有办法去比较，但应该也是几十万块H100的一个算力，才有可能训练出Gemini 2.5来。

以前是一个国外大模型特别强，特别是GPT4压着所有的模型的时候，我们终于期盼到了Deepseek R1一出来，觉得我们好像又可以了。但是现在我们发现，国内的大模型跟国外这些明显有差距了。我们只能再去期盼Deepseek，因为其他这些肯定是追不上的。那没有20万块H100，这个日子就没法过了。国内的算力芯片呢，大家也都知道不是那么靠谱。这个时候大家期待的就是奇迹了。

Deepseek V3、Deepseek R1，他们呢号称使用了2,048块H800，还不是H100。他们这个算力转换，可能也就是1,000多块H100。拿这样的算力就直接训练出来了，大家觉得你们可以用很少的卡训练出来，还可以震惊世界。现在我们还搞不定20万块的H100，是不是依然可以期待Deepseek再创造一次奇迹呢？

Meta花了好多钱收入进去的亚历山大王曾经在接受采访的时候说，Deepseek手里头有5万块H100，压根就不是他讲的几千块就给这事搞定的事。而且呢，新加坡3月份还抓了一些向大陆走私英伟达芯片的人，有传闻说这些芯片的采购方里边包括Deepseek。

Deepseek呢也正式做出过回应，2025年2月份做了回应。Deepseek强调，仅使用了2023年合法采购的H800芯片，其他我都没用。但是讲完了这个以后，甭管你原来这个东西到底有还是没有，你讲这个话以后肯定就不能再用了吧？所以呢现在大家期待说，这个反正你们原来是这么讲的，我们就这么信了。那以后呢创造奇迹也只能是等着你了。哪怕是使用H20芯片，用很少的芯片训练出来，堪比20万块H100芯片训练结果的这种奇迹，也不是完全不可能吧？这个怎么说呢，人有多大胆，地有多大产吧。我们总还是要有一些希望吧。

新的模型没有出来，但是新的论文呢，Deepseek其实一直不断在产生。在V3跟R1之前，Deepseek也没做什么铺垫，这不也就突然蹦出来了吗？他是这样去期待这个Deepseek的。

原来讲是8月15号到30号之间要发新版本，最后Deepseek自己出来辟谣说：“对不起，我们发不出来。”英国金融时报出来说，被这个升腾给拖累了。那这消息是怎么传出来的呢？Deepseek原来是有没有说过自己要去发Deepseek R2这件事呢？

首先呢，是Deepseek R1震动了世界，应该是在2025年春节前后的时候，我印象里特别深刻。Deepseek R1出来以后，我还连续做了很多天的直播来跟大家讲这个事情。国际大厂呢，在Deepseek R1的这种搅动之下，纷纷转向。转向什么呢？主攻数学、科学与编程，然后呢是长上下文、工具调用和agent，以及指令依从、降低幻觉。

数学跟科学这块呢实在太难了，这个咱们不擅长，而且那个你真的是需要可能10万块、20万块卡，你才可以把这事搞定，咱们没有。那编程呢基本可用，国内的这些模型做编程，肯定没有Anthropic的Claude 4好用，但是呢也基本上可以跑。长上下文、工具调用和agent这块呢，包括指令依从这一块呢必须要有，这一块其实国内的大模型基本上已经追上了。剩下的呢降低幻觉这事咱们就不谈了，反正有幻觉还是可以甩锅的事情。全面开源，这个是国内大模型真正卷的地方。千问直接把200多b的模型直接就开源出去了，Deepseek 600多b的模型直接开源出去了。这件事情我们在努力的往前走，所以各有所长吧。基础设施这块、数学科学这部分实在是费劲，大家就期待Deepseek来再创辉煌了，其他人就不管了。

Deepseek发R2这件事呢，其实传了两回。一回呢5月份，风起云涌。每一次说Deepseek要出R2的时候呢，都是风起云涌的时候，大家都在上新模型，说呀Deepseek你也得上，所以就会开始给他传这个事儿。

今年5月份，发生了一些什么样的事情呢？首先呢Claude 4、Opensource和sonnet这些模型直接出来了，王炸。5月份开谷歌IO，Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash直接发布，这个其实现在已经是我的主力模型了。GPT呢当时倒是没有什么特别大的动作，上了一个Deepseek 4.5，但是呢也没有引起特别多的响动。大家就说Deepseek你们也该来了。但其实呢Deepseek没有去出R2，而是把Deepseek R1的模型稍微的小步更新了一点点。

6月26日，the information就做了一个报道，说Deepseek R2原来计划是5月份发布的，但是呢因为梁文峰对于Deepseek R2表现的性能不是很满意，决定推迟了。路透社呢也引用了the information的这个报道，国内的媒体呢也纷纷去引用。但是这件事呢，并没有得到Deepseek官方的回应。Deepseek这个公司就是这样，他基本上不怎么回应大家的这个响动。你们猜吧，猜完了以后我也不理你，除非是有一些太过分的，否则他一般不说什么。

Deepseek呢也不是说没更新，就是做小版本更新。像Deepseek V3出了0324版，也就是2025年3月24号出了一个版，把分数又往上刷了刷。因为每一次去更新这些模型，一定要刷分数上去。代码能力，特别是前端代码能力呢，有所提升。拿这玩意写个网页没什么问题，但你说我要做一些大的架构，或者做一些这种后端的东西，可能就要稍微费劲一点。做算法的东西要费劲一点。为什么？因为它Deepseek有一个问题，就是它的上下文比较短，想去做一些大的架构上的东西，你必须上下文长，你得能把整个代码塞进去才行，这块还是要费点劲的。然后他把中文写作能力做了一些提升，Deepseek其实一直在努力的方向，就是中文推理。因为在海外的这些模型，很多都是使用英文推理，然后再翻译成中文的。他说我们直接用中文推理这个事，是不是OK？他们一直在努力干这件事情。使用体验上呢也有所提升，特别是function call更加准确了。在做AI agent的时候，其实核心就是function call的能力，就是我们先描述一堆的功能，然后交给大模型，大模型在完成整个的语言生成的过程中呢，去根据你描述进来的这些function，去决定我要调哪个、不调哪个，或者如何去调用、什么时候调用。Deepseek V3 0324呢，就在这一块做了一些增强。

Deepseek的R1呢，其实也更新了一个版本，就是0528。大家在传说Deepseek要出R2，讲的其实就是0528的这个版本。而这个版本呢，其把这个分又往前刷了刷，减少生成的一些错误信息。因为Deepseek最大的让大家无法忍受的东西是什么呢？就是胡编乱造，他太喜欢瞎编了。所以在这一块呢，稍微做了一些调整，但是依然胡编乱造的很厉害。Deepseek 210528呢，还支持了Json输出和function coding，提升了调用的准确度，但是呢不能叫R2。这就是5月28号的这个版本。

紧跟着就开始传说了，说8月15号到8月30号，要准备发布Deepseek R2了。这个消息是怎么来的呢？首先肯定还是要风起云涌一下。8月份发生了些什么事情呢？马斯克XAI的GROK4发布了，Anthropic又发布了Claude 4.1 Opensource，OpenAI发布了GPT5。GPT5这东西到底好不好使，大家各自去领会。大家可以认为说，GPT5是一个划时代的产品，但是也可以认为说，GPT5就是山姆奥特曼为了要去忽悠融资去搞的一个事情。因为GPT5出来以后，OpenAI的估值已经正式从3,000亿美金提升到5,000亿美金了，而且是孙正义要去买这个单，说您这5,000亿美金我认了，我去买去。

所以呢8月份风起云涌了。那么空穴来风呢，你这事怪不得别人。在Reddit上有人发了个帖子，这个帖子特别有意思，他说他去问了Deepseek R1：“Deepseek R2什么时候发布？”他等于是把这个东西交给Deepseek R1了。但是大家注意，Deepseek R1这个大模型呢，它并不代表Deepseek这公司的一些官方的观点，只是说这个模型给你生成了这样的一个结果。Deepseek R1回答了：“8月15号到8月30号之间发布。”而且号称呢是引用了雪球和东方财富等可信的信源，而且进行了多个渠道的证实。

Deepseek R1的幻觉其实一直都是很严重的，虽然经过0528的调整以后，但依然很吓人。而且Deepseek R1的最大幻觉是什么？就是编造可信的信源。说我从哪哪引用了，你点进去以后，压根就没有这篇文章。但是甭管怎么说，这个文章就在Reddit上就贴出来了，随后呢这个消息就逐渐的被传播和放大了。国内的很多的媒体、自媒体就开始引用这篇消息，特别呢是华为下边的一些科技媒体进行了转载。而且呢在标题里边还夹带了私货，讲的是什么呢？讲的是深度求索，就是Deepseek这个公司，“升腾芯片版本Deepseek R2预计在本月发布”。它讲的就是说，它是使用升腾芯片来去做训练的。

华为都说了，两大国运级产品强强联合了，那信吧，这事怎么办呢？国内一帮的媒体就冲上去说：“我们信了，确实是有这事了。”到8月14号，英国的金融时报出来报道，说升腾芯片拖累了Deepseek 2。然后动点科技、腾讯科技就出来辟谣，原引自公司内部人士，也就是Deepseek这公司里边的人说了，说8月份不会发布Deepseek R2。所以呢，8月15号到30号之间发布Deepseek R2的一个消息，实际上是Deepseek R1自己编出来的，其他人把这个编的信息信了，直接截了个图发到这个Reddit上，以此来发酵出来的一个过程。

那么Deepseek R2到底遇到了一些什么样的问题呢？首先升腾芯片确实是有问题的。升腾910C的这个芯片，虽然单芯片的算力在部分指标上呢，已经达到了H100的水平，但是呢显存的带宽不够，想从显存里调数据回来，速度是没有H100快的。而且最大的问题是什么？就是多个芯片之间的速度，就是我需要把数据在多个芯片之间进行流通的时候，这个速度是相对来说比较差的，而且差的很远。你要想去做同样的训练的话，你就需要更多的时间全功率的去运转。因为你想，人家都已经达到20万块H100这样的集群的规模再去训练新的模型了，你没准就是需要这个50万块或者60万块升腾910C串在一起，才能达到人家那个算力，而且你需要很长的时间去连续的运作，这个对于升腾910C的这种考验来说就比较大了。

这样的芯片，其实是没有办法长时间稳定地去运行的。并不是说训练一个模型，这头输入进去数据，过三个月去开盖看结果。中间每过一段时间，可以取得阶段性成果，再继续往下训练。但是中间这个过程呢，你是不能停的。你中间比如说准备了一批数据，你去训练了，如果这批数据没有训练完，升腾910C就直接冒烟了，就不干活了，这一波呢就白干了，你必须要从这个节点接着往后干。这个玩意有点像什么？有点像打怪升级，你一定要打死这个妖怪才能存盘，你没打死这个妖怪就不让你存盘。升腾910C在这块差一点。

那为什么差呢？升腾910C呢，是两个910B堆叠在一起的，散热肯定会出问题。就算是上了液冷以后，依然是搞不定这个事情。

其实同样的坑，英伟达也踩过。大家还记得H100独挑大梁好久了吗？很多人应该还是有印象的。甚至呢到现在为止，H100已经成为一种计量单位了。现在我们再去算说：“你这个算力相当于多少英伟达芯片呀？”我们都是以H100的这个算力作为一个计量单位的。就是因为H100挺长时间在那孤独一只。为什么它会孤独一只呢？本来计划替代H100的这个产品叫B100，叫Blackwell黑井100，这个芯片直接就跳票了。研究完了以后开了发布会，开完了以后，这个芯片压根就没有大规模的部署，也没有交付。为什么呢？就是他做的就是这种堆叠技术，导致散热失败。散热失败了以后会直接把版卡烧掉，这压根就没有办法去交付。到H200出来了以后说：“那这咱交付这个呗。”但是一开始依然是受困于散热问题，导致了大规模交付的延迟，一直到今年才开始去交付H200。

后面的工艺呢不断的进步，再加上全面液冷。H100这些机器是可以进行风冷的，你拿风扇吹它是OK的。但是到H200这个机器开始交付的时候，你必须是液冷。而且这种液冷呢，还不是种普通的液冷，叫完全浸泡式液冷。见过这种游戏主机装机视频的这些人，会知道他们那个液冷是怎么做的。他在芯片外面给你涂散热的胶，然后呢把这个液冷管贴上去，靠这个液体呢快速的把你热量带走到外边，再去找风扇把这个水给你吹凉了，再重新循环，它是这样来工作的。但是这种工作方式对于H200来说还是不行的，它必须是全浸泡式的，就是把整个的H200的芯片，或者包括它整个的板卡，一起泡在这个液体里头。这就肯定不是水了嘛，是一些不导电的水，整个泡在里头，才能够达到散热的这个能力。

当然了，甭管是英伟达也好，还是升腾也好，散热都是有问题的，导致什么呢？就是液冷概念股都涨疯了。你只要说我这公司是做液冷的，就赶快涨。而且现在都是浸没式液冷，就把整个板卡都泡里头。A股上强瑞科技、英维克、深林环境、飞龙股份，大概有十来家公司，都是专门做液冷的。飞龙股份是专门给升腾这个384超节点做液冷的。美股那边的话，有一个叫VERTIV的一个公司，它的代码是VRT，是专门给英伟达做液冷的公司，这个公司的股票也是涨的可好了。

讲回来，910C这个芯片连续的做长时间训练的话，液冷也压不住，直接把板卡烧掉。即使是有大量的华为的工程师坐在Deepseek公司里头，出来我帮你调，他也调不过去。实际上这些华为工程师能调什么呢？他们只能调一件事，就是CUDA里头没有实现的部分，我来帮你去实现一下。华为的这个升腾910C，他们使用的训练相关的代码的话，是华为自己开源的一套训练框架。这套框架据说是可以实现CUDA 70%的功能，但是还有30%你是实现不了的。那这一部分由华为的工程师到现场来搞定。再怎么搞，该冒烟、该着火、机器直接停摆，这个事它是解决不了这问题的。

另外一个传闻，DEEPSEEK R2出不来的原因是什么呢？是数据标注的质量跟速度不过关。这个呢也没有得到官方的证实，也是坊间在流传。因为在中国嘛，很多的数据肯定还是需要去审核一下的，这个审核的过程是相对来说比较麻烦的。

而且Deepseek呢，其实一直也是一个比较低调的公司。提前预热，不停的出来吹牛，这件事呢是容易翻车的。山姆奥特曼每次出来讲GPT5，说：“我太震惊了，我从来没见过这么棒的。”等GPT5发布的时候，大家说：“这就能让你震惊了？您到底是眼皮子有多浅？”马斯克在发布GROK4之前，也在说：“这是我所见过的最聪明的大模型。”也有人认为老马吹的有点过头了。

其他的公司都必须不断的发模型，跟着一起卷，不断的来吹牛，这个事是有原因的。为什么？因为这些公司是需要融资的。马斯克发GROK4发完了以后，马上就给XAI去融资。山姆奥特曼GPT5发完了马上融资，这公司直接值到5,000亿美金了，他现在已经是没有上市公司里头最贵的一家了。第二家应该是SpaceX，再往后是3,000多亿的字节跳动。但是大家注意，字节跳动的收入现在好像已经超过Meta了，这个是非常吓人的一个事情。所以这些人他有融资的需求，你就必须得不断的出来炒这个热点。不炒的话，你说我现在想提高估值，融资这事费劲了。而且现在Anthropic也在融资，而且是要按照1,500亿美金的估值要去融资，我估计他们后边的日子不是那么好过，现在他们的CEO应该已经奔中东，找中东土豪去给钱去了。

谷歌呢虽然不需要融资，但它后边有股市、有股价、有市值这些东西，所以呢不能落后，所以谷歌也必须要不停的推陈出新。实在做不出来东西呢，确实哪块也做的不太行，怎么办呢？你还可以像扎克伯格那样，表演抢人大戏这种行为艺术。我发2亿美金的薪水，我把人抢回来。虽然你的Llama4像屎一样，Llama再往后怎么走谁也不知道，但是看到你表演行为艺术表演的这么热闹的话，Meta的股价涨的也还可以。所以大家必须不停地去表演。

但Deepseek自己，他没有这种融资的需求，所以呢也并不太需要出来表演，自己踏踏实实做自己的事就好了。至于说他到底做成什么样，咱们也只能在外边来看。

大家有没有想过这样的一个问题：到底是谁家的芯片能够训练大模型呢？训练跟推理是完全两个不同的概念。训练你是必须要长时间高强度的工作，而且在中间是不允许停的。而且在训练的过程中，我们需要在更多的芯片之间进行数据的调度，更更大规模的这种协同。国内的这些算力服务器都搞不定这件事情，他没有办法说让这么多的芯片相互之间进行协调的情况下，这么长时间稳定的工作下去。推理的话相对来说要简单一些，可能只要几个芯片读出很少的数据来，他就可以把这事干完。比如说我们去提了一个问题，他给我们过了几秒钟做了一个反馈，反馈完了以后呢，他就可以再给我们分配其他芯片了。在这个过程中，芯片出现任何的问题，过热了或者说你对资源进行切换了，它是不影响的。所以呢推理咱们国内的这套系统是可以的，但是训练搞不定。

那么到底谁家的芯片可以做训练？英伟达这个必然是可以的。除了英伟达之外，还有哪些芯片可以进行大规模的这种模型训练呢？你说我这个芯片训练了一个10B的、20B的模型，这不算。或者说你说我这个虽然能够训练，但是我训练的模型从来没有人用过，这个也不算。现在唯一证实了可以进行大规模训练的，而且是训练这种大模型的，还被大家普遍接受和使用的，猜猜是谁？

很多人可能会猜是不是AMD？AMD MI300，或者现在应该是MI三百零几了吧，这样的一个芯片。不是他们。现在唯一的一个能干这个活的人，是谷歌的TPU。Gemini大模型是在上面训练出来的，Anthropic的Claude模型有部分声称是在TPU上训练的。除了英伟达之外就是他们了，再没有第二家了。

那老牌厂商像AMD、英特尔，号称我这个芯片是可以进行大规模的模型训练的，也给出了一些用他们的芯片训练大模型的实例，甚至呢还训练了一些不太流行的小模型拿出来去开源，但是他们训练出来的模型也没人用。AMD跟英特尔呢，一般大概也就是10B或者20B以内的这些小模型。另外一个呢就是富士通，富士通用一款ARM的CPU呢，也训练过一点可能也是10B以内的这种小模型吧，也没有听说过谁去用他们。

其他的一些ASIC芯片呢，也是号称自己能做。所谓ASIC芯片呢叫专用集成电路，像升腾、谷歌TPU呢都属于ASIC。亚马逊、阿里、百度呢，也都号称可以进行训练，但是呢没有实例。亚马逊号称是我拿自己的ASIC芯片呢，做了一些训练，也有几个模型，但是呢谁都没用过。OpenAI的模型，有些据说是在亚马逊上进行训练，但这个事呢，也没有得到最终的证实。百度呢是号称自己设计的ASIC芯片可以去进行训练，但是反正百度自己家的模型烂的跟屎一样，我们就不去评论了。

至于华为的升腾芯片呢，科大讯飞号称是在上面训练的。但是呢也有朋友跟我讲说，科大讯飞其实是在英伟达上训练出来的，只是呢对外宣称是在升腾上训练的，这个我们就不去做考证了。只是科大讯飞的模型，其实也没有那么普遍，除了一些教育领域里头有些人会去用，其他的让你自由选择的时候，很少有人会去选择用科大讯飞的模型。华为呢自己号称是在升腾模型上训练了盘古大模型，但是呢前面被内部的人指责蒸馏、指责抄袭，之后就不再有任何声音了。所以现在华为已经不再提他的盘古大模型这事了，估计是准备装一段时间的死狗以后，再次遥遥领先。所以华为的升腾模型，其实没有证实过训练成功过任何的大模型。Deepseek R2呢，应该是真的尝试过，但是败下阵来。

华为跟Deepseek官方呢，都没有出来证实，就既没有出来说我用了，也没有出来说我没用。所以呢升腾芯片，没有成功的训练出过任何一款大家普遍使用的模型。

那么国内的算力芯片是怎么样去竞争的呢？英伟达大概占54%，就一半多。升腾呢占28%，其实已经占的非常非常多了。像寒武纪等等其他的一些芯片公司的，所有的加在一起，可能还加上AMD的吧，一共占18%。这个大就是国内整个的算力芯片的一个分布情况。

国产的芯片呢，目前来看都是可以去做推理了，但是呢没有哪一个真的跑出来模型过。所以国内的算力芯片，基本上是没有办法做训练的。

现在呢还有一群的“赢学家”在鼓吹英伟达芯片里头有追踪器。但是这些“赢学家”呢，现在有点吹不下去了。他说呀：“这个英伟达的芯片里头，是不是在集装箱里装追踪器了？”还有人说：“是不是在包装箱里装追踪器了？”或者是说：“在服务器里边装追踪器了？”因为他们也知道，在这个芯片里头是装不上的。还有人说：“H20这里头肯定没有追踪器，但是呢H100、B200这个里头有追踪器。”这个呢都想多了。因为中国人是经历过挖矿的，我们是完完全全可以把芯片整个扒下来，重新拿新的版卡去焊。而且大量的，其实做英伟达版卡的公司就在国内，所以我们完全可以拿他的版卡，自己回来去加工这个事情。装追踪器这个事是没用的。

中国官方对于H20的态度呢，也很暧昧。有人就到外交部的新闻发布会上就问：“说你们是不是要准备禁售H20？”外交部的新闻发言人回答是：“没听说过这件事情。”中国的这些官员回答，一般都不会说是或者不是，通常回答是：“请你看以前的表态”，或者“请你看有关部门的表态”，或者说“我不知道”、“没有听说过”。所以他这一次的回答叫“没听说过”。

中国政府呢，也没有明令禁止说我们去销售H20或者谁去买这东西。但是呢潜规则就是这样去运营的。多家媒体，比如说Bloomberg、Marketwatch就做了些报道，说中国的监管部门针对H20芯片表达了强烈的不信任和谨慎态度，尤其是强调相关芯片可能存在后门的风险和数据隐患，建议企业回避在政府或敏感用途使用H20。所以呢这些H20可能最后去做训练就完了，推理的这块就通通交给国内的升腾384超节点就OK了。

还有报道说字节跳动、腾讯、百度等企业被召集，这些人是准备去买H20的。国内的有关部门把你们都召集一块说：“你们为什么要买这东西？买多少？”给他们开这样的会。监管侧重国家安全与网络安全审查，并未提出商业禁令，就是我们还是让你买，但是你买之前呢，我们得把你拎来稍微恶心恶心。所以现在都约谈过了。

总结一下吧。Deepseek R2呢确实是难产了，肯定的没有出来。国内的算力芯片目前呢，也无法进行大规模的模型训练，可以进行推理这个事没问题了，但是训练搞不定。20万块H100量级以上的大模型训练，国内很难突破。如果20万块串在一块可以训练大模型的话，我们可能至少需要40万块或者50万块，比如像升腾910C这样的芯片凑在一起，而且我们所需要消耗的电和时间，可能都是要呈几何级数上升的。因为我们卡之间的联通的速度是相对来说比较慢的。所以比如说H100，它也不是说一直就不坏，它可能工作个20个小时或者是40个小时都会坏一次，会出现问题，对于老外来说就可以去接受了。对于我们来说呢，我们可能要求要连续坚持500个小时不出问题，才能够回收回来数据了，因为算的慢嘛，真的达不到。大概就是这样的一个情况。

国内算力卡的这些供应商呢，很有可能会阻碍中国大模型的进展和训练。为什么呢？自己做不好，你又不让别人买H20，可能中国的大模型再往下一步走，就会变得非常非常困难了。

未来国内算力卡是不是可以训练大模型呢？反正一两年之内呢稍微有一些困难吧。国内的大模型到底能不能用呢？基本还是能跑的。高深的数学、科研研究、物理学或者这些基础学科，我们不去研究了。就是让你去做一些信息整理，现在国内大模型基本上都是可以用的。

还是稍微耐心地等待一下Deepseek的慢慢发展吧，它反正中间只要不需要融资，它也不需要出来吆喝，万一有惊喜呢？这个也不好说。这就是我们今天要讲的故事。

以寒武纪为代表的中国芯片股普遍涨停，英伟达H20是不是要完？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们从英伟达芯片后门和英伟达、AMD的出口关税问题，来聊一下中美之间的AI芯片战。

首先，英伟达的芯片上到底有没有后门呢？美国参众两院在《芯片安全法》上确实提出要求来了。参议院版由参议员汤姆·科顿于2025年5月8日提出，要求商务部制定芯片安全机制标准，目前仅停留在提交委员会阶段，尚未通过。众议院版由众议员比尔·惠森加于2025年5月15日提出，跨党派联署，状态同样为已提出，在委员会尚未生效。路透社等媒体解读称，该法案意在要求对出口受控的AI芯片加入位置验证、追踪等机制，有舆论将其等同于后门，或者是“kill switch”，就是“杀死开关”。截止2025年8月13日，美国参众两院版本均未通过。

因为有这样的一个前提，所以大家就开始怀疑了，说：“英伟达，你这芯片到底有没有后门？”2025年7月31日，国家网信办发布通告称，英伟达对华销售的H20算力芯片被曝存在漏洞、后门安全风险，包括追踪定位、远程关闭等。依据《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》，已就相关风险问题约谈英伟达，并要求说明及提交材料。当天的英伟达就对外回应称，其产品不存在可供远程访问和控制的后门，当时就否认了。

然后央媒出来表态。8月10日，央视旗下的“玉渊潭天”连发文章称H20有“三不”：不安全、不先进、不环保，并从软硬件角度讨论后门、远程关闭的可实现性。这一表态被多家主流媒体与通讯社转引。当然，我觉得这个怎么说呢，还是文科生写的东西吧。

监管层面，《金融时报》等报道，工信部等部门近期要求大型互联网公司说明为何采购H20而非国产替代，并“不建议”在涉政务、敏感业务中使用H20。8月11日，这个事情就开始发酵了。刚才咱们讲的是8月10号“玉渊潭天”发的文章。8月11日，英伟达给出了长文进行回应，但是呢，就是表了个决心，讲了讲典故，并没有从技术方面去证明说“我确实清白”。让人去自证清白这件事很难。网信办呢，也进一步要求英伟达进行解释。

这个时候，A股就开始进行反馈了。7月31日，也就是网信办第一次约谈的时候，国产替代GPU板块迅速拉升，寒武纪一度大涨了7%，还不算特别多。8月11日礼拜一开盘，芯片相关股票就开始上涨，但是涨的呢并没有那么厉害。到8月12日，科创50指数上涨了约2.05%，寒武纪20%涨停，鑫源股份涨了7.9%，海光信息等国产算力链条个股都是走强的。大家一看这个事继续在发酵，那咱们涨吧。

英伟达芯片里到底有没有后门呢？怎么讲，这么热闹，至少没有公开的。私下到底有没有这个事，其实是很难去说的，因为确实程序员有时候在里边会留bug，有的是有意的，有的是无意的。很多人说我们去找漏洞，找这种0-day漏洞，实际上就是找这些无意间留下的这些漏洞。这么复杂的系统，你没法保证它绝对没有，只是英伟达官方说“我自己没留，没有任何主观的，也没有任何可以去交给美国政府的东西”。

大家要注意一点，我们总说光刻机这个东西不能移动，大型精密加工设备，特别像机床这种东西是不能移动的，只要一移动呢，这个东西就失效了。原因呢其实很简单，因为这些设备它都是要考验加工精度的，所以呢，它们在安装的时候是会加定位螺丝的。你只要是解开定位螺丝了，就说明你在去动这个机器，动完机器以后，它就没有办法达到原来的加工精度了。这些设备只要你把这个定位螺丝打开了，你就必须找人家的这个工程师回来重新去校准，机器才能继续往前走。所以呢，咱们一直习惯的是说，这些大型设备是可以进行定位追踪的，是可以进行远程关机的。以前我们有这样的认知，但是芯片跟它们是不一样的。

芯片必须在各种工作环境下稳定运行，横着、竖着、斜着、倒着，什么反正甭管你怎么放这个芯片，它都得能干活。而且芯片这种东西呢，它不是一个完整的配套设备。你说，算力中心中的服务器不是一个完整设备吗？对，但是呢，英伟达只负责卖芯片，芯片外边的那个板卡都可以在国内直接去生产，它的服务器、它的机架、它所有的这些设备都可以在国内生产。而且这些设备甭管是美国生产的还是中国生产的，只要符合一定的开放标准，你就都要在上面稳定运行。你不能说你没有买我的一个什么样的东西，你就不能正常运行了。以前我们管这种东西叫“加密狗”，这个电脑后头插一个小方块，你没有这个东西呢，你的软件也好，或者是一些硬件设备也好，不能正常运行。这英伟达H20是不可能带这种玩意的，所以呢它是不存在这种后门，至少到目前为止是没有的。

算力中心里边的操作系统都是开源的，它里头是Linux，全套源代码都在这。那你说有源代码就安全吗？哎，还真是这样的。你说你看不懂，那是另外一回事。Windows在中国销售了这么多年，原因也很简单，就是Windows的全套源代码在国内是有的，他跟中国政府是有协议的，就是我每次更新版本、出新的这个补丁什么的这些东西，他要向中国政府交源代码。中国政府不能拿这个源代码再去写一套，但是为了安全、为了审核，我是有这套源代码的。

从H20本身来说呢，它的驱动程序内核也是开源的，就是源代码都给你，但是呢像CUDA一些用户状态的系统是闭源的。这些闭源的系统呢，也必须在开源的驱动核心和开源的操作系统下良好地去运行。因为你只要是开源的话，别人是有可能改的。你说我在里头加了一些奇奇怪怪的东西，那别人把这个操作系统上的一些代码给你改掉了，你发现运行不了，这个事是不行的。所以这个里头也没有问题，在这些闭源系统的所有动作，对于数据中心的运营方来说都是安全可控的。所以从技术角度上来说，目前为止H20是没有安全漏洞的。

英伟达讲古的案例是什么呢？刚才我们讲了，英伟达发长文说我们是不会有漏洞的，上面呢讲了一个典故。这个是什么故事？90年代NSA做的一个叫Clipper chip的一个计划，叫“密钥托管计划”，被英伟达在那篇长文里头当做强行加后门的经典翻车案例给举出来了。

这故事怎么发生呢？1993年，美国政府跟NSA呢提出来要做这种叫“密钥托管”。什么叫密钥托管？就是我们有大量的数据是加密传输的，但是呢，美国政府说，你有一个密钥是存在政府手里的，政府需要的时候呢，我们可以拿这个密钥破解加密传输的信息。比如说GSM信号，以前手机上这些信号都是这样加密的，这样的话，我们就可以拿政府的密钥去破解信息，我们就知道里头有什么恐怖主义或者有什么这样的事情。1993年就开始推了，但是呢，到1994年，加密研究者就发表论文指出呢，这个Clipper加密的算法存在致命缺陷，里边的校验呢只有16位，攻击者呢可以通过穷举或者是构造方法绕过托管机制，让设备仍然用强加密通讯，但是呢让政府拿到的密钥呢不起作用。所以你这个事基本上没什么用。随后呢到1995年，学界又提出了更多的可实时规避托管的攻击方式，由此更加否定了内置后门的可行性和可信度。项目到1996年左右基本上是名存实亡了，到2015年呢正式被取消废止。

英伟达此次发文正是借此强调，硬件里头硬塞后门、一键断控，会造成单点失效，削弱安全又破坏信任，是送给黑客和对手的礼物。所以这个东西是不能加的。所以我为什么前面讲说，英伟达到目前为止没有公开的后门？一旦政府要求他加后门，这个后门相当于是公开的。没有哪个后门在全世界的黑客面前是安全的。当一个后门公开出来，全世界的黑客就会疯狂地上去去破解。就前面说的Clipper chip这个案例，它也不是说一开始设计的这个算法就有多烂，只是呢，它突然就到了全世界黑客的面前，那所有人都在拿着放大镜去看这个东西的时候，那不可能安全的，一定会被收拾掉的。所以英伟达的意思也是这样，你非让我加这么个东西，那我们就相当于是给人立了一靶子，人家天天在这攻击着。

还有一个问题是什么呢？就是美国人呢，他们天生对政府不信任，所以他们一定要小政府。“我们宁肯把这些有问题的信息让它流过去，我没法去监控，我也不能让你政府可以去看到我的信息。”还有一点是什么呢？就是政府机构本身的可信度也没有那么高，他还有临时工呢。万一有一些人混到政府机构里头去了，政府机构它也是一个很大的机构，不是一个人，有些人意志不是很坚定，或者说干活不是很认真的话，就会导致这些后门的泄露，被一些不该用的人把它用掉。所以这个呢是非常非常危险的，英伟达说我们坚决不干。

这样的一个情况下，中国人为什么会选择相信英伟达有后门呢？原因呢其实很简单。中国人呢经常讲一个话，叫“害人之心不可有，防人之心不可无”。其实呢这个事是错的，通常都是先生出了害人之心，才能生出防人之心。中国人的另外一方面还比较双标：我们设置后门限制了别人，“我们好厉害”；别人设置了后门限制了我们，“十恶不赦”。是这样的一个心态。

最近呢在国内还有一个很热门的事件在传播，是尼日尔石油危机，正在被国内的国人津津乐道地传播着。这是一个什么样的事情？2025年3月，尼日尔军政府以国家安全为由，要求中国石油企业的3名高管48小时之内离境，冻结了中资炼油厂的账户，并单方面将石油分成比例从15%提升到了30%。咱们花钱给人建了油田，说建好了以后你分15%，他说我不乐意了，我要分30%，干了这么个骚操作。

中国企业撤离后，尼日尔国内炼油厂因技术断供陷入瘫痪，加油站排起了数公里的长队，柴油价格从每升0.6美金飙升到12美金，首都连续三天停水停电，15%的油井因缺乏维护彻底瘫痪，每天经济损失超过200万美金。我们给人拉了一次闸了。咱们的手段是什么呢？第一个叫远程锁死核心设备。中国电建在尼日尔燃气电站嵌入了“北斗锁”系统。咱们不是北斗定位系统吗？咱们做了一个叫“北斗锁”，当检测到账户冻结等异常支付行为时，自动触发三级停机程序，电站核心机组瞬间停摆。中石油掌控的输油管道也启动了全线锁死程序，未经中方密钥授权，闸门无法开启，原油滞留内陆无法出口。第二个就是数据销毁和权限控制。撤离前，中方通过量子密钥加密，远程销毁了油田地质模型、钻井参数等关键技术资料，并更改了设备操作权限密码，导致尼日尔科技人员即使获得西方援助也无法破解系统逻辑。大家注意，油田这个东西不是说我到那随便可以打井就有油的。你说我把你这个油井给你封了，然后我在旁边再打一个井，这个油就出来了，不是这样的。你是需要靠各种的地质勘探数据才能知道在哪去打井，你要随便去打的话，你把整个地都挖漏了也未必能打得出油来。所以呢，这个是他们的一个核心资产，我们直接给人锁了。

最终的结果是什么呢？2025年的6月，尼日尔怂了。尼日尔外长紧急访华，承认尼中是朋友和伙伴，承诺保障中国企业的利益，并且撤销了驱逐令。双方签署了新的协议，尼日尔接受三项核心条款：中方对石油系统核心设备拥有独家管理权；至2035年，中方提高系统服务费提成比例；争议需要接受第三方国际仲裁，中方主张具有最终效力。

所以我们已经靠远程给人关机这件事达成了我们的目的，所以中国人更愿意相信说H20应该也是可以的。美国人原来说中国的电动汽车到了美国以后，一摁按钮就全停掉，这个事呢，你说有道理吗？也不能说完全没道理，但是呢，肯定还是有一些相互不信任的东西在里头了。

你说为什么国人现在要努力地去渲染H20后门这件事呢？给大家讲一故事吧。当年呢，我在盛大创新院做盛大电子书的时候，我们就曾经去举报过。举报谁？举报Kindle。Kindle那时候还没入华呢。当然不光是我们一家举报，好多家呢，汉王、辞海，就只要是国内做电子书的都去举报。举报什么东西呢？这个Kindle电子书是没法控制的，它是可以去阅读境外亚马逊服务器上这些没有经过中国政府审核的这些图书的，实在太不安全了，意识形态怎么可以交到别人手里呢？举报完了以后，导致Kindle入华大概是晚了一年还是两年。当然后来呢，Kindle入华了以后，国内这些电子书没有一个人能打的，一直到最后说，我们在硬件上彻底把你的价格拉下来，就不再走原来电子书这条路了，才把Kindle打出中国去。

什么叫完全靠硬件的胜利呢？你像我手里这个东西，其实它也是个电子书，我们把这玩意做的巨便宜。像Kindle他们想的这个方式是什么呢？就是我把书呢做成一个什么样的状态，我最后是要靠卖书把这个钱挣出来的。我们现在就是我们只出设备，这个书我就不管了，你们谁爱卖谁卖，我跟这个书没关系了。我把这个设备单纯做的非常非常便宜，我靠这样的东西我就直接战胜你，最后Kindle就退出去了。

所以中国的厂商，只要是我们造芯片的这些人，我肯定是要去举报你。哪怕我的这个芯片没有你的好使，我也得去举报你，我不举报你的话，我就活不下去了。所以呢，这件事情在商言商吧，不是一个特别过分的事，因为国产芯片直接进行市场竞争，现在是打不过H20的，就要使一些盘外招了。当然现在你只要去买卖股票，就直接把钱挣回来了，你都不需要去卖芯片。刚才咱们讲这股票蹭蹭蹭涨成这样。

大家还记得当年那篇指责腾讯游戏是“精神鸦片”的文章吗？大家还记得这个事吧？当时也是这样，有人先去做空了腾讯，然后发了文章，腾讯股价暴跌，而且不光是它暴跌，把整个的中国科技股全都带的暴跌，有人挣了盆满钵满出来了。这种事情咱们已经玩的很熟练了，特别是央媒的这帮人。虽然写这个文章的人和做空的人事后都受到了处罚，但是你说让政府出来拨乱反正，重新道歉，说“腾讯你是好样的”，没有。腾讯最后还是用了应该是半年到一年的时间吧，才把这个损失弥补回来。

你说西方呢，也在以安全原因禁用华为的设备，那我们为什么不能用安全的原因去禁用这些英伟达的设备呢？中国人还有一个特别有意思的观点，叫做“当别人指责你做了什么的时候，你最好真的做了”。这观点什么时候出来的呢？就是在以色列跟美国去轰炸伊朗的时候出来的。他们指责说：“伊朗你做核试验了，你做核弹了。”结果乒乒乓乓炸了半天，伊朗又没有拿出核弹来，还在那放话说“我要放大杀器”什么，最后啥也没拿出来。大家就说说，被人指责了半天，你又真没干，你说多丢人。所以呢，咱们对于是不是留后门在里面、有一些什么样的手段呢，我们是有自己的判断的。

下一个在国内传得很猛的话题是什么呢？就是英伟达跟AMD的出口关税问题。一般的关税是进口关税，比如说中国进口了美国的一些什么样的产品，加征一些关税；美国进口了中国的一些什么产品，特朗普在里边去加一些关税。出口关税是什么呢？就是我把这东西卖出去的时候去加关税。现在呢，国内在渲染另外一个事情是什么呢？就是AMD跟英伟达把芯片出口到中国以后，把销售额的15%交给美国联邦政府，让他们拿去随便花销。这个事情呢，肯定是英伟达、AMD在跟美国政府沟通，但是这个事情要注意一点是什么呢？这件事在美国不太容易。为啥？在美国，它违宪。不光是违法，它是违宪。

美国宪法第一条第九款第五项规定：“不得从任何州出口的物品征收税或者关税。”这一条明确禁止联邦政府对出口产品征收关税或税费，以防止对特定州或地区的歧视，并促进自由贸易。这一宪法禁止自1789年生效至今（也就是2025年），没有做出过重大的修改或者废除。所以呢，其他国家你可以加出口关税，美国不行，因为宪法里写的不允许。阿根廷长期对大豆、豆粕、玉米等征收较高的出口关税，2025年在调整，现在呢大豆是26%，玉米是9.5%。印尼呢是对棕榈油的出口设置了关税，镍矿的出口呢也是有一定的关税。印度呢是对一些洋葱之类的农产品、铁矿、钢材都会有一定的出口关税。俄罗斯呢是有一个浮动的小麦出口税，石油出口的话也会征收相应的关税。中国加入WTO以后呢，承诺取消大多数的出口关税，但是呢允许在附加列表里头少量商品保留和设定一定的出口关税。官方呢每年会公布进出口关税的一个调整。

那么这个里头到底是按什么样的标准来判断，你这玩意到底是不是出口关税呢？英伟达和AMD出口到中国的芯片，销售额的15%交给美国政府，没有说这东西叫关税，这个东西叫“许可费用”。因为呢，他们需要许可证，你交了这个钱呢，你就相当于有许可证。那它算不算关税呢？是不是违宪呢？一般的判别标准是这样的：你按照销售额的比例计提，而且呢与监督服务成本无关，就都算作税。什么意思？我出口一次，收着一个固定的钱，比如说1,000美金，你每一次出口我给你收1,000美金手续费，这玩意不算。但是呢，你说我出口这个东西按照比例来收，那个东西叫税。因为美国呢一些港口曾经尝试过收这种东西，就是港口服务税，按照你从我这个港口出去的货物价值的比例去收这个钱，最后就被叫停了。所有按照货物总价比例去收的这种东西在美国都是违宪的。这种钱呢，特朗普肯定想要，但是呢并没有那么容易收。所以在美国呢，他只能通过许可证说我不允许你卖，但是呢卖这个许可证必须按照固定价格卖，比如说100万美金一张，只要这个钱数跟你的销售额挂钩了就违宪。他是这样来去定的。

那么这些算力芯片的战争未来到底会怎么进行呢？中国到现在也没有自己的操作系统，工业软件也留了有大量的空白，其实这就是一个很好的案例。只要欧美的产品能用，而且呢通过正常的市场竞争能够胜出，中国的同类产品就很难去成长。在这一块呢，中国还是相对来说比较相信市场竞争的一个结果的。中国企业的强处在哪呢？第一个是韧性比较强，可以承受一定的亏损的；第二个呢就是大规模集群作战的能力很强，因为咱们的工程师数量足够多，工资又低，而且还可以疯狂加班，也没有什么各种的劳动法的这种保护，还擅长做细节和绣花。但是呢，所有的这些优势都是有一个度的，不可能无限放大。当替换的成本完全无法被覆盖的时候，中国企业还是会放弃的。大家还是要相信，不是说人多就一定力量大，就一定人定胜天。所以呢，这都是一个度。现在中美两国都在干嘛呢？其实就是在试探这个平衡点，这个度到底在什么地方。美国人呢希望尽量少给先进芯片，同时呢限制中国自主芯片的发展；而中国人呢则希望通过渲染威胁论，让自己的芯片可以有机会的发展起来。

总结一下吧。英伟达芯片不承认有后门，也明确表示会拒绝加后门的要求。国内很多人会出于各自的目的，渲染英伟达后门的威胁。芯片出口关税对于美国来说，基本上不太可能实现。算力芯片战争的故事，后面应该还会有很多新的篇章，毕竟这是现在全村的希望，这没有比这个算力芯片更受到整个行业和社会关注的事情了。所以大家一定会把所有的眼光都放在这里。我们相信算力芯片战争的故事未来还可以继续讲下去。

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遥遥领先的华为升腾384超节点，是不是又立功了？

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上海人工智能大会上，有一个镇场之宝，就是华为升腾384超节点。叫这个名字很怪，其实就是华为做的算力超级节点，华为云矩阵。384超节点这个东西，从外边看上去呢，像一堵墙一样，反正摆在厂子里头也确实比较唬人，而且也很昂贵。

很多人就兴奋了，说我们是不是又打破了西方的垄断呢？西方人对我们禁运，不给我们卖英伟达最好的芯片，我们自己造出来了。这个事到底达没达到呢？可以说部分达到了。在集群总的FP16算力上，为什么一定要强调这个？就是它在不同精度上的算力是不一样的。在FP16算力上呢，华为升腾384超节点，是介于H100和GB200组成的NVL72之间的一个算力。而这个话怎么解释呢？

现在我们去想算力，它是分三个层次的。第一个就是卡，卡这件事呢，咱肯定比不过人家，甭管你是比H100还是GB200，你根本比不过人家。第二个呢，就是叫整机，我是一台服务器。你像AMD呢，就是卖这种东西，就是我一台服务器里头有8个，他们叫MI300这样的服务器。第三种维度呢，就是说我给你卖一整个柜子，像NVL72呢，就属于整个柜子，我把72个H100或者72个GB200这样的东西，装在一个柜子里头，当成一台机器一把卖给你。

现在西方最主要的算力节点，就是NVL72。但是呢，同样的NVL72呢，它里头到底装的是H100，还是装的GB200呢？它算力是不一样的。华为升腾的384超节点，它超过了H100的NVL72的算力，但是呢，达不到GB200的NVL72的算力。虽然在其他方面呢有所欠缺，但是呢，也算是突破了一层西方限制吧。这个欠缺的部分，待会儿我们再去讲。

升腾384超节点，到底是一个什么样的架构呢？一面墙，为什么是一面墙？它是16个标准19寸机柜，这柜子的大小是有标准的。NVL72就是英伟达的，这个设备呢是一个柜子，咱是16个柜子。这个16个柜子里头呢，4个柜子是交换机，因为你这么多设备要拼在一起，你总是需要一些网络交换设备，去支撑它们的。所以有4柜子交换机，剩下12个柜子呢，是装的算力服务器。

每个柜子里头呢，是4台4U的升腾服务器。这个服务器呢，是按1U、2U，大概4U应该有这么高吧，这个就是4U的服务器，4台装在里头。当然它也装不满，这一个柜子里头应该是19U还是多少U，我记不太清了。剩下这空间，你还得放各种的路由设备、交换设备，因为你这些服务器之间，你还要通讯呢。

所以12个算力服务器柜里头，每个柜子里装了4台服务器，每个服务器里头呢，是4个鲲鹏920 CPU和8个升腾910C的NPU。所以呢，他把所有的NPU算一块，就是升腾910C的NPU，算一块呢是384个，这个名字是这么来的，384超节点。它等于是把384个NPU搁在一起，给大家干活儿。

鲲鹏CPU呢，应该是一个兼容ARM指令集的自主IP的CPU。鲲鹏早期的CPU呢，是使用的ARM IP，后来呢，为了防止美国人告他嘛，所以呢，他自己研究了一些新的架构，说我们不再使用ARM架构了，但是呢，它的指令集呢，还是部分兼容ARM的。里边装的操作系统是什么？鸿蒙，里头装的鸿蒙操作系统，但是它是专门给服务器用的。

升腾910C呢，也是一个自主架构，叫达芬奇架构的一个NPU。所谓的NPU呢，叫神经网络处理单元，实际上呢，是一种ASIC处理器。它是自己定制的一个大型集成电路，所以它不是CPU，它有自己的指令集，跟任何的CPU、GPU的指令集都不一样。这个是910C，这两个芯片呢，应该都是7纳米的芯片。但是现在嘛，华为的芯片都搞得神神秘秘的，做了一大堆7纳米的芯片，到底谁做的也不知道，怎么做出来的也不知道，反正就是7纳米的，把这些芯片造出来了。

下一件事是干嘛？就是要通讯。所有的这种算力服务器里头，实际上是三样东西。一个是GPU跟CPU，第二个呢是它的内存，这里头也有HBM内存，它的内存比NVL72给的还多，因为它里头的芯片多嘛，这个装了这么多柜子，咱总要多放一些。第三个呢，就是要通讯，卡跟卡之间是要去通讯的。

像这个NVL72，就是英伟达的这个设备呢，它里头使用NVLink呀，使用其他的一些协议，和一些专门的设备，去让它们进行通讯。不同的卡，它可以直接去调用其他机柜里头的HBM，这种高速的显存。这样的话，它的效率就会很高。拿这个设备去做大模型训练和推理的人呢，就完完全全可以把这一柜子72个GPU，当成一个GPU去使用。里头具体咋调动，你不管了，这个数据到底是放在哪个服务器的哪一个卡旁边的HBM的空间里头，你也不用去管了，它自己去调度去了。而且速度都很快，即使是跨服务器跨卡的这种调度，它不会影响任何速度。这是NVL72处理的方式。

升腾384超节点呢，服务器比别人多，里头的卡也比别人多，人家72个卡，他384个卡。他的通讯呢，肯定是处理起来更复杂的。它通讯呢，使用的是全线光模块，像NVL72里头还是有一部分是铜线的，有一部分是光模块，这个里边全是光模块，堆料堆的非常非常足。这样可以保证呢，这些芯片之间的通讯，服务器之间的通讯效率都非常高。所以为什么这里头，还有4个柜子的交换机呢？那些光模块，有些还是要通过交换机的交换以后，才可以找到下一个机柜里边的服务器，然后在里边找到你需要的地址，找到你需要的数据，才可以把它拉回来。所以呢，它整个的运作方式还是比较费劲的。

当然，光模块多了呢，也有光模块的问题，不是说我们上了光模块就完事了。光模块的问题是发热严重，它里头是个激光发生器嘛，故障率也比较高，这个玩意比较爱坏。还有一个问题呢，就是它的激光发生器的寿命呢，不是很长。所以使用这么多的光模块，它的运营维护成本和稳定性呢，都不是那么理想。

物理上连通了，那下一个问题是什么呢？我就要通过软件逻辑和分配上，我要把刚才我们讲的光模块这些缺陷，要给它处理掉。以前做工程上，有一个典型的故事，叫99米长的枪，什么意思？就是说我这个枪只能打一米远，但是呢，我要打中100米之外的那个鸟，怎么办？作为工程师来说，处理的方式就是造一支99米长的枪，把这个枪伸过去，乓一下，把那鸟打死。这个在工程上呢，并不可笑，在工程上，很多的解决方案都是这样的。

所以呢，升腾384超节点呢，也用了一些软件和逻辑的方式，来去解决光模块不稳定性的问题。它会自动的去判断说，我这不是不是光模块断了呀，还是说哪块出故障了呀，我怎么绕一下。它在每一个NPU外边挂了6-8个光模块，这坏了以后，还有其他路径可以走，我可以做冗余备份吗？

我们用了16倍的英伟达NVL72的体积，和3倍的耗电，来解决NVL72加上H100芯片所能达到的算力需求。这个就是我们现在干的活。三倍耗电这事很好理解吗？人家是5纳米或者是3纳米，咱们这个是7纳米，肯定是耗电发热要比别人厉害。人家是72个芯片，咱们是384个芯片，你比别人耗3倍的电，这个还算是好理解的一个地方。

它的功率呢，是559千瓦，开起来以后还是非常非常耗电的。559千瓦呢，还只是机器的耗电，还没算散热呢。散热加上以后的话，可能会到600-700千瓦之间的一个耗电。为什么这么说呢？升腾上一代做的类似这种东西，大概是10%的耗电量来去散热，比如这边用100瓦的电量去做了算力了，那边用10瓦的电量去做散热，他是这样来去做的。但是呢，这个384超节点，因为里边用了太多的光模块，好像是用了6000多个光模块，那么你的散热的耗电的话，肯定也是要上升很大一块的。散热不好的话，你的激光模块损耗的就会更快一些。它整个的系统完全是强制水冷，其实NVL72也是强制水冷，只是呢，它在一个柜子里，相对来说还比较好弄。升腾384超节点呢，因为在16个柜子里，整整一面墙，你要再给它配水冷呢，这个事费点劲吧，但是还是可以解决的。所以耗电比较厉害。

那么电费呢，中国还是相对来说比较便宜的。中国的工业用电呢，大概是6毛钱一度，其实美国也差不太多，我看了一下美国的平均工业用电，大概是8美分多一些吧，大概也是6毛多钱。美国有一个州电价比较便宜的，是路易斯安娜州，4毛多钱一度电。美国大概最贵的是加州，14美分，大概快一块钱一度电了。加州因为硅谷在那嘛，再加上机房也比较多，所以他那的电特别贵。中国的发电大省，比如说像云贵、内蒙、新疆这些省，如果是集中大规模的采购用电的话，应该可以做到2毛多一度电。按照咱们最便宜的电费，跟美国的平均电价去比较的话，我们的电费是他们的1/3。所以呢，我们耗英伟达NVL72三倍的电，这个也是可以接受的。所以我们依靠电价优势，勉强可以抹平成本。

升腾384超节点的生态如何呢？英伟达之所以可以打败天下无敌手，核心的原因，不是说别人造不出来这样的东西，而是呢，它有一个生态捆死了，大家离不开它。CUDA呀、NVLink呀，这些生态帮助老黄，整个的竞争过程中无往而不利。那你说我们现在做了一个升腾384超节点出来，如果大模型没法在上头跑，也没法在上面训练，这不是白干了吗？你就像英特尔搞不定这个事儿，AMD也搞不定这个事儿是一样的。虽然AMD说我造得出来，你也能将就使，但是你说我要进行大规模训练了，很少有人去选择AMD的设备。

现在呢，大规模使用的GPU其实就是两种。第一种呢，是英伟达的H100、GB200，GB300现在还没发布呢。另外一种呢，是谷歌的TPU。谷歌TPU就是说，反正我自己做自己用，我也不需要考虑兼容性问题，我就自己干了，我也不卖给别人，它的量也很大。另外呢，像亚马逊跟微软呢，都号称是自己要做GPU，特斯拉和XAI也号称自己要做GPU，但是都在号称的阶段，还没有动起来。山姆·奥特曼呢，也号称要跟孙正义一起拿ARM的IP，自己去做GPU，但是这件事呢，也停留在号称的基础上，也没有实际动作。所以现在真正广泛应用的大规模的GPU，就是英伟达和谷歌。这个里头最核心的原因就是生态。谷歌之所以能够大规模应用，就是我不管生态了，反正我自己使，你们不需要跟我兼容就完事了，否则根本没法跑。

咱们说回来，华为升腾384超节点，它的生态怎么样呢？第一个呢，是华为自己做了一个叫MindSpore这样的一个开源的推理和训练框架。你说我现在想用升腾384超节点，去训练我的新模型，你就使用它这个玩意就可以了。它呢，大概可以兼容70%-80%的CUDA指令，但是毕竟不能完全兼容嘛，你如果原来已经习惯了CUDA的编程的话，你可能到这边来去做训练，还是有问题的，你还是要去花时间去做迁移的。另外呢，PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformer这些框架呢，升腾呢，也专门做了兼容性适配，就是我专门写一个模块，你只要带上我这个模块以后，你这个PyTorch，你的TensorFlow，你的Hugging Face Transformer，这些推理和训练框架，就都可以在升腾的384超节点上跑了。所以呢，如果大家说原来的这个系统，是在PyTorch上跑的，你也不需要再去做迁移了，直接在它这上就可以跑了，兼容性他们都给你测好了。所以呢，属于叫部分的兼容吧。

如果你真的是说我训练新的大模型，建议大家还是不要跟自己找不痛快，还是老老实实的去使用英伟达就完了。但是你说我拿回来做做推理，拿来去做一些后期的使用的话，升腾384基本上是够用的，没有什么太大问题，你只要别嫌它占地儿，别嫌它耗电，这个东西还可以使。

那你说为什么不能拿它做训练呢？刚才不是说它可以训练吗？而且训练的算力也不差。大家注意，训练呢，是一个非常长期的这种连续任务，你中间停了坏了以后的话，你是需要重新干的，你说让他接着往下干，这事很费劲。它里边有大量的光模块，而且这个玩意的故障率很高，寿命也不是很长。你如果跑着跑着出故障了，里头有一个光模块烧了，你的这个训练呢，未必会停下来，因为它通过了一些软件方式，让你去规避这个错误。你可能只是说我训练的过程中，哪一些数据取回的速度变慢了，但是呢，我还在接着往前慢慢跑。但是也有可能跑着跑着就直接出错，咔嚓就扔那了，这个可能性是很大的。

你像马斯克，他自己用的10万块H100，Meta这种几十万块的H100，他们去做这样训练的时候，还经常是说我跑着跑着突然就退出了，突然就崩了。那崩了怎么办？重来一遍呗。对于他们这些平台来说，你可能跑10次崩个两三次，但是你对于升腾384这样的超节点来说，你可能跑10次会给你崩个八九次，这个也许就突破忍受极限了，就没法忍了。他大概就是这样的一个情况，就是有些情况呢，咱们能用了，有些情况还是稍微费点劲的，跟它整个的硬件架构是有关系的，跟它的兼容性也有关。它毕竟没有100%兼容CUDA嘛，所以大家在CUDA上做训练的代码，拿到这边来再跑，还是会有很多问题的。

那你说华为升腾384超节点，最大的作用到底是什么呢？第一个呢，还是给国内算力中心了一种新的选择，否则你没得选，你只能是要么拿自己的卡或者服务器，这种完整可以拼在一起的算力节点，也算是一个工程上的突破吧。信创产业也算是填补了零的空白，因为现在很多是要求信创嘛，所有的必须是自主可控，自主的操作系统，自主的CPU，自主的GPU，所有都要自主的。我们现在迷信这玩意，原来呢，这些人没得选，现在等于是有的选了，也算是一个工程奇迹，就是99米长的枪。这个故事呢，大家别觉得可笑。

H20的库存呢，前面老黄在中国各种的表演之后，算是把他这个库存清了。川普呢，又要带着企业家来访华了，下次谈点什么，大家要想一想。上次黄仁勋是怎么去说服川普，说把H20解禁的呢？是告诉川普，华为的升腾910，已经基本上可以达到H20的水平了，你再不让我卖，我这就没意义了，人家也都做出来了。所以他把H20卖了。现在是华为升腾384超节点出来了，他说你看我这H100，加上NVL72的整个架构的性能，也被人超过了，咱就卖吧。至于GB200这个呢，咱们再看一看，现在它还没达到，不行咱们再把这个摁住了，或者说等我这个GB300出来了以后，咱们再把GB200的这套东西卖了。可能下一轮的解禁就要来了嘛。所以大概率川普老爷子还是比较好面子的，等他下一次带着企业家团队、一对CEO团队来访华的时候，H100的NVL72就可以卖了。

总结一下，升腾384超节点在工程实现上，确实有遥遥领先的地方，有一些敏感单位，可以选择全国产设备了，这个原来搞不定，现在可以搞定了。有很多瑕疵和不稳定的地方，用的越多，迭代越快，改进的呢也就越好，永远都是这样的。第一次拿出来都是磕磕绊绊的，第二版第三版第四版，慢慢就改好了。这个对于突破海外封锁，让美国进一步放宽管制来说呢，是有巨大作用的。如果是商业公司，哪怕你去选择H20，也比选择升腾384要划算。如果你不着急的话，可以稍微等一等H100，我相信H100在今年可能很快就会解禁。如果后面美国进一步放宽管制的话，英伟达的股票大家可以再关注一下。董王呢，是一个好大喜功的狡诈商人，黄仁勋也是。变化应该就在不远的将来。

好，这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣有能力的朋友，加入我们的付费频道。再见。

黄仁勋与任正非的隔空对话：AI芯片之争。中美伦敦贸易会谈——谁都没说，但谁都真正关心的话题。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲任正非的人民日报文章，以及黄仁勋给他的回复。6月10号头版头条占了1/3的版面，叫《国家越开放，会促使我们更加进步——对话任正非》。这样的一篇文章登上了人民日报的头版。这个排版的艺术要注意，人民日报呢，一般头版上最多是给你个标题，或者写一小段，后边就跳转到多少版面去了。直接占1/3版面写这样的一篇文章的话，这个是要表明一个态度。而且很重要的是时间点，6月10号这篇文章刷出来的。这是个什么时间点呢？中美伦敦会谈是6月9号到6月13号，这是中美伦敦会谈的第二天。把这样的一篇文章给刷到人民日报头版上去了，所以这个也是我们表明的一个态度：就是你卡我吧，我告诉你卡了我以后会怎么样。

那任正非说了些什么呢？第一个，没有想过，想也没有用。不去想困难，干就完了，一步一步往前走。这是一个大的重点。我记得原来有一本小说叫《绝代双骄》，有人问他说，都遇到这样的难事了，你咋不发愁呢？当时那个主角应该叫江小鱼，他的经典回复是：如果发愁能够有用的话，我早就发愁去了。所以任正非呢，现在也是讲的干就完了，你想这玩意也白想。

第二个讲的，说中国做芯片的公司很多都做的不错，华为只是其中一家。美国是夸大了华为的成绩，华为还没有这么厉害，要努力做才能达到他们的评价。就是说做芯片的好多呢，不光我一个，他们老盯着华为，其实我们也没那么厉害。这个呢，也算是一个小幽默吧。

再往后说，华为单芯片技术仍然落后美国一代，但通过集群计算、算法优化等路径，可在实际应用中达到与国际先进水平相当的效果。这个话什么意思呢？就是说他承认他的升腾910系列的芯片比英伟达的芯片呢还是要落后一代。至于这一代到底是多大的代，咱们就不研究了，反正我们现在承认落后了。但是呢，我一个落后我就可以多来几个吗？我把它并行起来不就完事了吗？很多人说这不行，你并行起来，人家还有Nvlink，还有HBM，还有一堆技术来防止你去并行呢。这个里头是这样，你可以通过算法优化，把原来的给Nvlink，给CUDA写的这些算法整个调整一下，把这个计算序列重新排定一下，让他们可以并行去计算。这个可以部分克服吧，你肯定还是要效率比他低，但是基本上能使。我觉得任正非作为一个了解工程技术的人，说这个话不算是说错。

再往后说，人工智能也许是人类社会最后一次技术革命。中国在电力、通信、网络等领域具备优势。这个话呢，我觉得任老爷子说的是非常有水平。人工智能也许是人类社会最后一次技术革命，再往后就不仅仅是人类自己的技术革命了，可能就是一些新物种了。

而人工智能真正考验的是什么？就是电力和网络通讯的基础设施。你要有电，没有电的话，你说你怎么去算？甭管你是用英伟达的显卡，还是用升腾的显卡，你都得烧电。你用升腾的显卡，可能做同样的事情烧更多的电。我们现在在发电这件事情上，肯定是要领先美国很多的。咱们在国内整个的通信网络，还是相当的先进、相当的发达的。在这一块上，我们已经领先了。

最后呢，他讲了一个在商言商嘛，就是你还是要讲一些对华为有利的事情。国家要形成统一大市场，民营企业需要法制化、市场化环境。这个就是华为给自己要的东西了。好多人一说华为，这不就是国企吗？这不就是背后有什么背景？其实华为是个民企。华为在很多的竞争领域里头，也会被这种大国企、央企，或者是关系更硬的人欺负来欺负去的。所以华为讲了说，还是要好好的法制化。

而且为什么要讲统一大市场呢？中国很多这种政府招投标吧，还是会做这种叫地方保护。说这是我们省的，或者我们市的企业，我们要首先让他活下来。华为你这个我知道你很难，但是你先等一等。所以要去讲统一大市场，在商言商总还是要讲一点。

那么这个文章的意义是什么呢？就是我们不怕美国的芯片封锁。现在我们已经逐渐追上来了。升腾最新的芯片据说已经接近了可能上一代英伟达芯片的这个水平。跟现在什么GB 200这个比起来，肯定还差的比较远。但是你要去比什么H100，已经可以想办法拼拼凑凑能够干活了。这是中美伦敦谈判期间我们发的一个文章。

中美伦敦谈判呢，谈了好像又没谈。大家呢，都有希望达成的结果。美国人想要稀土，中国人想要芯片。而且不光是想要英伟达最好的芯片，我们可能还想自己造芯片。你把那个光刻机卖给我一个。我们想要这些东西，都是需要时间和巨大成本才能够搞定的东西。

美国人说，就搞不定稀土吗？肯定也搞得定。这玩意也没有什么先进技术，就是第一个耗电。因为大量的稀土提炼，实际上都是在电解铝，或者是一些伴生矿的分解的过程中去得到的。所以你要想整这个东西，就是需要大量的电。第二个是什么呢？你需要有很多的这种副产品要消耗。比如说我做出一大堆的这个稀土材料来，那你电解铝那些铝你干嘛去？你也得把它用掉。还有呢，就是要污染环境。

你发了很多电去做电解铝。电解铝本身也是一个挺污染的产业。你愿不愿意在美国土地上发了这么多电去电解铝，再把这个铝卖掉，然后再把环境污染了？你要愿意干，那你就慢慢干。这个事并没有那么大的问题。

至于说中国想要芯片这件事呢，其实是一个道理。你不要说美国人发明了，你发明不出来。我们还是有很多工程技术上的方式可以来绕过这些东西的。我做出来东西可能没有你好，但是我先一步一步往前做。特别是芯片领域，还有像AI领域里头呢，就是你做的越多，积累的经验就越多，你就越往前走。

最后呢，双方达成的是什么叫基本框架？基本上就是原来日内瓦协议的这些东西，我们又稍微的强调了一下。而且呢，都在强调什么？老大定调子，我们继续谈。甭管是美国还是中国，在这一次最后给的公告上基本上是一样的。我们要尊重日内瓦当时达成的协议，要尊重这个精神。我们要在这个精神的指导下继续往前谈，就讲了这么一个东西。

而且我们给出的评论是什么？就是没有写建设性。中文还是很清晰的，建设性成果就说明这事往前走了。但是我们写的是什么？我们写的叫很坦诚。很坦诚的意思就是分歧比较大，这个是要注意。看形容词也能看到。

说这一次在伦敦谈了点什么？美国人的算盘呢其实打的挺响的。日内瓦谈判之后呢，他新加了一大堆的限制。原来我们想日内瓦谈判完了以后咱们坐下来谈，你把日内瓦谈判之前的这些限制，我们两边商量商量，咱们减一减对不对？但是人家美国人不这个，在日内瓦谈判以后新加。加了呢，第一个是核电设备，第二个是EDA软件，第三个是飞机发动机。我把这三个东西都限制掉，希望什么呢？你把那稀土卖给我，我把这新加这几项给你去了，原来那些呢该怎么限制还怎么限制你。他想搞这么一个事，基本上把大家当傻子玩。

现在呢，其实美国还在继续玩。就伦敦谈完了以后又继续了。他这次玩了一什么呢？叫限制乙烷的出口。而且他呢都不是说我就不卖给你了，他是说我们要做许可证一事一议。其实到现在为止H20也不是说不卖了，也是许可证一事一议。包括我们的稀土也不是说不卖了，我们也是许可证一事一议。但是这种所有到政府那一事一议的东西呢，大家就基本上认为就封禁了。就这东西就没了就完了，谁有那功夫每一单跑到你那去审批去？这没有意义的。

那么乙烷是个啥玩意呢？它主要是做塑料的一个原料。中国呢也有这个东西，它就是做石油加工的时候呢的一个副产品。但是中国的油呢含乙烷比较少，咱们的油大概含3%到8%。

美国呢，因为是玩这个页岩油，他们的那个含量是15%。中国的进口量占全球的57%，全球有一半的这东西都卖给中国了。他这边说我们后边一事一议发许可证，马上就有人拿着订单到美国政府去申请许可证去了。这个就没有签发，拒绝签发。美国的出口企业股价应声而落。

这个东西呢，美国人产的便宜，大概300美元一吨，到中国呢就是500美元一吨。因为咱们本身就少嘛，咱们也产这东西，但是呢，我们自己率很低。每年使用的乙烷呢，大概80%是需要进口的。这些乙烷呢，基本上是98%到100%来自于美国，就完全依赖于美国的。

那下次谈判的时候，肯定美国人又想了，说咱能不能拿乙烷来去给你换这个稀土跟石墨呢？他发现前面我禁了你EDA软件了，你就在那头想办法自己研发去了，好像你也能替代。我禁了你飞机发动机了，你那边长江100马上开始挂到运20上去试车去了，好像也没有掐到你的这个腾处。我去禁你的核电设备，你国内好像也要去国产替代去了。这事不行，我一定要找一个你80%都依赖我的一个产业，去给你换稀土。

美国人呢，他有的时候怎么说呀，就真的是很天真的一个思考方式。我们处理的方式肯定是说，不受要挟了。你要禁我的乙烷，我们一方面自己加大生产，另外一方面找韩国找日本，再找一些其他的国家说，你们愿不愿意把这个额度吃下来？美国这些盟友小伙伴们，现在跟美国之间的贸易谈判都没谈完呢，除了英国谈完了以外，其他人都没谈完呢。所以美国如果把这个份额让出来的话，那其他的国家说，这我得着吧，这个都是有可能的。

至于美国的芯片呢，在整个伦敦会谈的时候，我们也没提，他也没提。日内瓦完了以后是有联合记者会的，在这个完了以后没有，各自做了一个表述，谁都没提这事。

中国稀土呢，比美国那个芯片其实还要更绝一点。什么意思？就是美国芯片是专门针对中国的一事一议，中国的稀土是不针对美国的。我们针对全世界所有国家，我们要防扩散，不能让我的稀土去给你造武器去。这个事呢，也是一事一议，甭管是哪个国家到中国来买稀土，我们都是一事一议来审批。

那么在这样的情况下，黄仁勋是怎么回复的呢？黄仁勋在巴黎Vivo Tech技术展期间接受场边采访的时候，回应了任正非的言论。这个是一个非正式的媒体采访，内容呢，通过路透社、彭博社等国际媒体进行传播，随后被南华早报、环球时报等转载。

黄仁勋说，英伟达的芯片技术呢，确实是领先中国一代，但指出了AI呢是并行问题。

不是说我这个芯片快就完事了，还是说我要怎么能够让它并行的一起去工作。如果单台计算机性能不足，增加数量是可以弥补差距的。所以基本上认同了任正非讲的这个观点。而且呢，他认可了任正非提出的中国能源充足，可支撑大规模芯片堆叠的这种论断。因为你到最后要烧电嘛，中国别的不行，这个电肯定还是全世界第一。咱们发电量是美国的好几倍，那你既然要去做AI运算的话，电是一个最大的核心。

黄仁勋认为，中国的技术对本土需求而言已经够了，不需要再去买英伟达的芯片了。警告美国若继续限制对华的出口，华为将吃下中国市场，并覆盖全球其他地区。因为现在华为的升腾系列芯片，还是在快速的向全世界出口。很多国家都会去买这个东西，因为他们也不希望一棵树吊死。今天都买了英伟达的了，过两天美国又有点什么事不开心了，给我制裁一把，我总得有一个备份的方案。这就让华为芯片走向了很多的，特别是一带一路的国家。

而且呢，黄仁勋暗示，中国可能通过市场规模和工程能力，构建独立于美国的技术生态。这个其实是非常吓人的一个东西。因为一旦说我们自己闷着头把这事往前走了，包括我们自己有巨大的市场规模，可能就形成新的标准了。现在全世界已经有一些技术在使用中国标准，比如说超高压输电。现在所有超高压输电都是使用的中国标准，你在全世界任何一个国家和地区，你说我现在要搞超高压输送电路了，超超高压输电了，他那个各种手册什么全是中文的，你就得好好学中文这套东西。

黄仁勋强调了AI开发者的平台绑定效应，这个是非常重要，在AI开发者非常非常重要的一个效应。CUDA为什么强，就是因为大家都爱使，并不是说他的技术上比别人先进多少，只是所有的开发者都在这个台子上练的。就跟原来咱们说相声似的，说你这个得属虎，我给你算命了你属虎，说我不属虎行不行，不行，我就属虎这套词熟，我就给你说属虎。这CUDA就是这么一套东西。那一旦中国形成了自己的标准的话，那未来可能这就会成为全世界的标准。所以如果所有的AI开发者都集中在中国，中国的技术体系就会胜出。这个是黄仁勋说的很重要的一个结论。

美国如果放弃全球50%的AI研究员，将削弱其技术主导地位。因为现在中国人，特别是从大陆受过早期教育的这些中国人，他们发表的AI方面的论文基本上已经占到50%了。这个前面是有人统计过的。在这样的情况下，美国人你自己要想清楚，如果你不跟他们玩的话，他们就自己去抱团形成新标准去了。

现在呢，英伟达已经不再指望美国取消出口限制了。原来他还去争取一下，现在发现这事没法讲了，我也不惦记了。英伟达已经调整了财报预测，不再纳入中国市场收入了。原来他财报里有一块，说我中国市场挣了多少钱，这以后这块没有了。

黄仁勋为什么要这么说呢？他为什么不说英伟达的芯片就是好，你还是要买英伟达芯片呢？因为你再怎么说好，中国人也愿意买，但是美国人不让卖，所以这个事他没法说了。他现在只能说标准争夺之战，这个事是不能输的，特别是AI这个领域里头。我们现在在争夺标准，而且这可能真的是像任正非说的，是人类最后一次技术革命了。这个标准在谁手里边是非常重要的，那么一定是哪边用的多，哪边形成了平台，哪边形成了大的生态，它会成为新的标准。

在这块，中国现在该有的已经有了。趁着我现在还领先，你让我卖，这样的话咱还可以在标准里头占一块。你要不让我卖了，那中国就自己憋屈了，那最后他形成标准了，就把我们的标准淘汰了。最后不会形成两个标准的，一定会形成统一的一个标准的。谁用的多，谁就是标准。所以黄仁勋在喊这个话，并不是说承认了英伟达的芯片就已经被华为的芯片追上了，还是差一代的。但是呢，他在喊美国政府，说赶快开放，再不开放就晚了，也算是在商言商吧。

那么脖子这种东西，到底是怎么被卡住的呢？大家有没有想过？第一个呢，其实是叫成本跟时间差异。你像稀土、石墨，包括刚才咱们讲的乙烷，都是这样的一个状态。你不是造不出来，也不是什么高科技，就是不划算。我造一吨500美金，他造一吨300美金，他那儿划算。而且他是采着石油，这东西就做出来了，我们是要拿石蜡油再重新去做这个玩意，这玩意就费劲。这些东西呢，都是可以靠工程的方式以及一段的痛苦时间，逐渐去找到替代方案的，不是说这事就过不去了。

第二个其实是什么？就是专利限制。这块呢，可能跟很多人想的不一样。很多人说中国人你造不出光刻机来，中国人你做不出EDA软件来，就是设计芯片那个软件。大家要知道，EDA软件这个东西在中国也使了这么长时间了，美国人把这个东西拿到这儿来，也使了这么长时间了。中国人很擅长做的事情是什么？叫逆向工程或者叫破解。就这个东西我们早就把它破开了，里头到底怎么回事，都看得明明白白的了。那你在这样的一个情况下，那你中国为什么做不出来？有版权，有专利，我必须得绕过你，我不绕过你这个事他是违法违约的呀。如果说我们双方开始贸易战了，这个不是一个正常的商业规则。

继续执行下去了，那我为什么还要去尊重你的专利呢？我为什么要尊重你的规则呢？那我就破解呗，我就直接使用你的技术路线，我就往前走呗。前两天我还看一个说德国人发明的二战油桶，那美国人一看，这不错，咱造呗。美国人在整个二战期间也没有付一分钱专利费，直接就把这个汽油桶造了，可能几千万个出来。说这个二战的油桶实在设计的太好了，它这个油桶是好拿，而且非常的结实，堆叠起来以后不破，而且倒的时候还有很好的泄压的这个功能。最后是全世界都在使用这一个油桶。二战结束了以后，甭管是东德还是西德，收到过专利费吗？没有，这事就完了呀。

所以现在美国跟中国玩这个专利战，玩这个贸易战，等贸易战结束了以后，那前面这事怎么办呢？那肯定也是要大家坐下来谈呗，既往不咎也就过去了。所以不要以为说这东西我们是做不出来，好多东西特别是软件的东西，我们是能做出来的。还有一些东西呢就是工程上，你比如说发动机，我们可能在一些基础材料上稍微差一些，工艺上差一些，这个东西我们没有搞明白。那怎么办呢？人家的这个比如说能够使1,000小时，我们这能使500小时，那我就500小时做一次检修呗。我成本上升，跑一段时间以后，我们再在工作的过程中去寻找一些替代方案，或者一些优化的这种方案。因为这个东西好多就是要反复的迭代，反复的往前试，他才可以说找到新的出路。你说我始终不试，做一堆专利，这个就死路一条。

你就像日本的新能源汽车似的，他生产了一大堆专利，但是呢他又舍不得原来那个汽油车的市场，始终不去做大范围的氢能源汽车的推广。那你跟电池汽车来比，那你就打不过他。电池汽车说我现在已经推了多少代了，现在固态电池都要出来了，我们把原来各种各样的问题都已经解决掉了。现在我不断的提高充电的电压，800伏、1,000伏，我一直往上提，我现在充电也充的也可以挺快的，5分10分钟我也可以把电充满。它是这样的一个玩法，所以一定要快速的迭代，快速往前做，才有机会成为标准。现在电动汽车跟新能源汽车的这种竞争，就是这样的一个明显的案例放在我们面前。

那么下面呢就是生态跟标准的限制，这个也是一个卡脖子。CUDA跟Nvlink其实就属于这一类，它属于生态特别好，大家都习惯这套东西了，你让我换这个事成本实在太高了。开放平台用的人多了，自然就会活跃，这些活跃的平台上自然就会形成标准。标准这个东西，千万不要以为这是国家一帮老专家坐在这，关上个门拍脑袋说。

我们制定一个标准，大家来执行吧。没有这个，中国是尝试过几次的，什么TDS、CDMA。以前呢，还有VCD、DVD的一些标准。咱们当时做了一大堆，从来就没有人使。所有的标准都是事实标准，我把这个标准做出来了，用的人多了，它就成为新的标准了，都是这样来的。所以一定要靠活跃的平台，才能产生新的标准。时间跟成本限制的东西找到新的出路，大规模生产之后，就会形成新的生态和标准。

专利限制会阻碍社区和平台的形成。你不要说你看美国人有专利了，日本人有专利了，中国人你搞不定了，别想这个。日本人就是被专利玩死的，日本最后失去了他的互联网时代，失去了他的移动互联网时代，氢能汽车也没搞定，人形机器人也没搞定。为什么？就是一大堆专利把他都绑死了。其他人说我想去发展一下行不行？你先来跟我做专业谈判，你谈不明白的话你就别发展。那大家一看说这事没法整，那就绕开他们这些专利已经封锁的区域，我们在其他地方再单独走出一条路来。

美国人也好，或者中国人也好，已经用一些实际案例告诉了大家，说靠专利封锁这件事，大家就绕开。我们这块是不碰了，我们在其他地方照样走得通，这个已经有很多案例证明了。而AI时代呢，卡脖子要比原来的什么稀土、石墨呀，乙烷这个事要更难。为什么呢？因为AI时代它是建立在开源数据，专利和生态与标准之间的一些竞争，那中间很多东西是非常模糊的，而且这个东西本身发展的非常快。你想禁止我的东西，我把DeepSeek、千问这些东西开源了，那你也去装。现在亚马逊上也把千问的模型都挂上了，亚马逊上现在包括微软上也把什么DeepSeek这些模型都挂上了，大家就一起跑呗。他们也愿意在千问的基础上，在Deepseek的基础上再去做微调，像perplexity就在Deepseek的基础上去调整这个模型，发现也很好使。所以你在这块想卡脖子，基本上不现实。

你想靠国家的法律，想靠专利想靠规则卡脖子，最后卡来卡去。这么多中国人，有一半的研发人员都是中国人，我们就找这种最开放的平台，我们就找没有什么限制的平台，我上哪使去。最后这边形成了新的标准，那这样的话对于英伟达来说，对于现在的美国人来说，可能就会比较痛苦。

最后总结一下，任正非也好，黄仁勋也好，喊的呢都是开放与生态，他们喊的东西是一样的。中美继续慢慢谈吧，这个事也没什么办法。你也不能指望说下一次坐下来，我们就彻底开放了，这个我觉得不太现实，黄仁勋已经放弃这个幻想了。

中美贸易谈判的结果和最终的竞争谁胜谁负的话，其实已经没有什么关系了。只是说在整个的AI发展过程中，到底谁挣到钱了，谁没挣到钱，或者谁先挣到钱，谁后挣到钱。最后只跟这个有关。最终的AI革命谁会胜利的话，我觉得已经无所谓了。这个呢，就是人类最后一次技术革命。这是生态与标准之争，不是芯片之争，不是几纳米之争，也不是什么稀土、乙烷。跟这些东西都没关系。现在政府谈来谈去这些东西，已经没法去阻碍人类进步了。

好，这就是我们今天讲的事情。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

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。

所以，这个也可以极大地提高效率。他说：“我通过了这样的方式，达到了545%的利润。”当年给出的DeepSeek V3 557.6万美金的训练成本，已经成为了一个业内的计量标准，或者计量单位了。就跟你说这个东西是一牛顿，那个东西叫一瓦特，他这个557万的训练成本，也成了一个计量单位。OpenAI用了1,400万美金投超级碗广告的时候，很多人就说：“你这玩意够训练几次DeepSeek了？”这个已经成为一个业内梗了。

在制造话题这块，DeepSeek作为AI时代的顶级企业是合格的。大家注意，AI时代跟以前不一样。原来呢是酒香不怕巷子深，但是现在你从OpenAI、Anthropic，再到国内的DeepSeek，每一个都是制造话题的好手。必须要会讲故事，才可以在这个时代好好地玩下去。

那么，545%的利润和557.6万美金的训练成本，到底是一个什么样的概念呢？是真的还是假的？是不是吹牛？很多人一上来就会问这样的问题。事情呢，没这么简单。数据肯定有一定水分，咱们一定要承认这件事。但是呢，这个数据也是有参考价值的，不是说你这个东西是真是假，一刀切完事了。这个还是要具体来去分析一下。

咱们呢来看一看，545%的利润到底是怎么算出来的。说这个GPU都是7*24小时满负荷工作，然后呢把所有的优化手段都用到极致，就是他这5天发布的这些优化手段，我都给用上了。然后计算输出TOKEN的总量，就是我这么长时间，一共可以输出多少TOKEN出来。按照最贵的DeepSeek R1的价格来去收钱，这个是100万TOKEN 16块钱，这个是DeepSeek自己给的价格。国内的这些云服务厂商，基本上都是按这价格做的。等于就是说我一天24小时，满负荷输出这么多的TOKEN，能够说到多少钱。再以GPU租赁的价格，两美金一小时作为成本，把这俩数一除，就算出了一个545%的一个利润率来。他是这么算出来的。那这个水分在什么地方呢？

第一个GPU是不可能7*24小时满负荷工作的。就跟送外卖一样，赶上午餐时间大家都得去送外卖，午餐吃完了以后所有人都在那闲着，这个才是正常的状态。GPU也是如此的，你不可能说大家都商量好了，这个7*24小时达到均匀的来，我们让所有的GPU跑满，谁都别闲着。这个事是绝不可能的，而且距离现实情况相距甚远。

正常应该是什么呢？为了保障高峰时期的服务不崩，必须要容忍非高峰时期，可能有70%到80%的服务器是冗余的，或者在那闲置的。那你说到底有多少这个时间算高峰时间，有多少时间是非高峰时间呢？这个一天里头的高峰时间，可能能够有这么三五个小时也就到头了，不会到8个小时的。

像我们以前做游戏的时候，是什么时候高峰时间呢？中午吃饭的时候，还有吃完晚饭9点以后算是高峰时间。那你说我这是工作上班的事情，那他应该是在早晨10点、11点，你没准是个高峰，然后下午2点多到四五点钟，是有一个高峰。其他的时候这个服务器都是闲着的。所以千万不要觉得说，能够跑20个小时的高峰，想都不想，你能跑4个已经算很好很好了。

那么DeepSeek也不是所有服务都收费的，它是按最贵的那个算，按DeepSeek R1每100万TOKEN 16块来算的。你如果按照DeepSeek V3，每100万TOKEN也才8块钱，就肯定没有500%多的利润。而且DeepSeek上呢，比如说他的网页还有他的APP，这些都是不要钱的，你也得为人服务。那这一块他就没算在里头，都按这个R1去收费了，所以这个肯定是不对的。

而且现在DeepSeek呢，在晚上的非高峰时期，也就是凌晨3点到第二天8点这段时间，他还对这个API的价格打折。这块他也没算在里头。其实我觉得他真没必要打折，因为我在这个时间段试过，依然很慢，他的服务器依然是不反应的。所以呢，他做这样的事情，应该还是有一些奇怪目的的吧。他现在的这个成本呢，只计算了GPU的租赁成本。

这个肯定也是有水分的。当然了，GPU租赁呢，是包含服务器、水电、制冷、相关人员成本的，甚至还包括资金占压成本和一些利润。因为你找别人去租GPU来，人家还挣钱呢。所以这块呢，一个小时两美金这个事还是比较宽裕的。而且DeepSeek自己部署机房的话，可能它的成本还要比一个小时两美金要稍微低一点点。但是呢，他的研发、训练、数据准备等等这些成本都没算在里头去。所以呢，他在整个计算成本的时候呢，肯定是极大的降低了成本的总量。

这个呢，就跟前面咱们讲557.6万美金的DeepSeek V3训练成本其实是一样的，也是这么算出来的。它只计算了2,048块GPU运算了多长时间，其他的什么人员工资、数据准备这些全都没算进去。咱们这里的人员工资就是分两块，一块是机房维护的人员工资，这块呢，应该已经算到了GPU租赁的价格里边去；另外一块是他自己那帮科学家的人员工资，这部分那是没算的。

那么实际利润应该有多少呢？你说没有545%，那到底应该有多少？可以跟大家负责任的说，实际利润一定是亏损的，谁也不可能靠这玩意挣钱，按这价格都挣不回来。那么为什么还说这个数据是有参考价值的呢？大家注意在投融资的时候，或者是在做量化交易的时候，你需要一些简单快捷的方式去计算出某一个数值的极限范围。这个东西最多能挣多少钱，最多能亏多少钱，是要快速的算一下的。只有算完了这个以后，才可以去做一些决策。完全准确的数据说，我这东西算完了以后特别精确，就是挣这么多钱，就是亏这么多钱，这个数呢有时候没有什么意义，时间更重要。

DeepSeek呢就是做量化出身的，所以呢，他们很习惯这样去计算数据。你也不能说人家故意坑你。所以先计算极限，然后再向极限前进。如果发现没法到达，咱们再去分析原因调整数据。这个是甭管做投融资还是做量化，必须要干的事情。那么我们应该如何看待这样的数据呢？无脑吹，无脑喷。

一上来说看DeepSeek好厉害，中华之光。另外一帮人说你看这就是骗人的，这个不可能的。这个呢，您开心就好，您走错频道了，不应该来看老范讲故事。您去找一些更二极管一点的频道去看，会更加开心一点点。还有一些人呢，找出证据来论证他不靠谱，或者是让别人自证清白。你找出证据来呀，你自己列出这个数据来呀，你看你不靠谱吧。这些人呢其实也是一种无脑的表现，就是你要知道这个东西背后的逻辑是什么，以及它的价值在哪个范围内是有效的，而不是说上来体现一下自己的优越感。这种人也没什么意思。还有些人呢上来就说，哎呀，这个事情很复杂，一句两句解释不清楚，然后呢给你说一大堆的专有名词出来。这种人可能是骗子，他总是惦记从你身上得到一些什么的。

所以我们真正要做的是什么呢？就是理解这种数据产生的逻辑意义，以及呢价值，在其合理的范围内使用这些数据作为参考，但是不能迷信。为什么要有合理的范围内使用呢？真理还有适用的范围呢，没有哪项真理是放之四海皆准的。真理离开了他的适用范围就是谬误。同时呢我们要训练自己快速得出类似的这种数据的能力，或者呢，是加强我们对此类数据进行判断的这种能力。

那么DeepSeek为什么要公布这样的一个数据呢？这个目的和险恶用心何在呢？这个才是我们吃瓜的乐趣所在。第一个他要证明自己在H800下完全能够搞定所有的事情，还能挣钱。因为一直有人在质疑DeepSeek走私了H100，手里边有5万块H100，大家都在讲这个事。但是呢，DeepSeek自己不会去证明说我手里有还是没有，这个都没有任何意义。有呢，肯定有问题，可能会造成你这种技术在海外被彻底封禁。你就算是开源说，你这个技术因为是违法获得的，所以谁都不许用，他有可能会得到这样的一个结果。那你说我没有呢，你又很难证明这个事情，说我没有，自证清白这个事是挺难的。那么干脆我们就不证明了，我既不说我干了，我也不说我不干了。他干嘛呢？

他说：“我证明一下，我不需要H100，我用H800完全可以搞定。我把这个事儿证明一次就完事了。DeepSeek现在也没办法把这些H100拿出来，开足马力来为大家服务。现在突然服务的很顺畅了，说你是不是把H100拿出来偷偷用了？没有，你看我说都算好了。这个我是挣钱的，我不需要把他们拿出来。他现在需要给自己做这样的一个辩白，这是第一点。”

“第二点是什么呢？就是我没赚着钱，你们也别想赚钱，大家一起来卷。什么意思？这个学霸经常出来说：‘你看我没有复习功课哦，我就是天天玩，但是我考得很好。’他们是很气人的。可能这跟你说完了不复习功课，炫耀了一下我怎么去玩耍了，回家就苦读到半夜。这个是很多学霸的一种套路。DeepSeek可能也是这么搞的。他自己的网页、APP和API现在基本无法使用的一个情况下，国内的各大厂呢，都在拼命地接DeepSeek。但是呢，又没有给DeepSeek付钱。那DeepSeek只能出来阴阳一下说：‘看我还是挣545%呢，你们挣老鼻子钱了，是不是得意思一下？’那干脆大家一起卷就完了。然后在这个过程中，把这些不挣钱的小的卷死。大的也不是说就挣钱了，大的是有其他业务可以补贴，他赔得起。等到最后剩这帮大的的时候，咱们再来谈这个事情。咱先把这帮小的都卷死。他在干这样的一个事情。你想学霸上来说：‘我从来不复习功课，我上来就考第一。’他干嘛呀？第一个，心里要开心一下，要稍微秀一下优越。另外一个呢，就还是说，咱们这个各层次咱们分别卷起来，要干这个事情。”

“那么这个事情发布了以后呢，周末还炸出一个小瓜来。这只能算小瓜了，就是硅积流动跟路深科技两边掐起来了。这两家呢，都是做MAAS的，就是大模型作为服务。咱们做云计算，有IAS，就是基础架构作为服务；SAS是软件即为服务；PAAS是平台即为服务；MAAS呢，叫model as service，就是大模型就是服务。是这样的两个厂商自己就掐起来了，为什么呢？”

现在，他们都接了DeepSeek，但是肯定都不挣钱，而且亏得很厉害。路深科技呢，就卷不动了。这位CEO是UC Berkeley的博士，所以我看他的这个签名是伯克利什么什么。这个人我也不认识，所以这名字咱就不记了。他呢，算是有一些网红包袱。你说我卷不动这事呢，我又不能承认。我不能承认这个网红塌房了，别人能搞定，我搞不定。所以呢，一定要找一个出口说，你看他们其实也不挣钱，他们就想卷我们，他们也有问题。他找到了谁？找到硅基流动了。这个不能是自己的问题，也不能是DeepSeek的问题。DeepSeek现在是中国之光嘛，这事一定是你自己技术不好。而且这事还不能是华为的问题，这事跟华为有什么关系呢？就是路深科技跟硅基流动，他们接DeepSeek都是跑的华为云的升腾910芯片的，他们没有跑英伟达芯片。那这个事这几家都怪不了，不能怪自己，不能怪DeepSeek，也不能怪华为。那我们怪友商吧，怪这个硅基流动吧。他说硅基流动你春节加班，因为DeepSeek的发布是在春节期间发布的嘛，而且呢还在卷砍一刀的事情。因为这个硅基流动发了好多的代金券出去，赚了一波流量。你发了这个多少亿的代金券出去，你手里就1亿2亿的现金，你根本就没有办法兑现这个事情。这个其实也是有点骗傻子了，代金券出去并不是需要用你手里的现金去兑换的，你是要用服务慢慢地去把这些代金券消耗掉，跟你手里有多少现金本身是没有关系的。当然，卷这个事呢，在中国企业的竞争过程中呢，算是一种常态吧。现在硅基流动的DeepSeek R1也基本上处于不可用状态，我现在也不用他们家的，都是用火山的。待会咱们再讲为什么用火山的。到这了这两家就开始互相掐了，硅基流动说人家是已经发布了这些开源项目了，我们照着去学就完了，但是这个事很难，你搞不定，你不要说别人也搞不定，开始阴阳这个路深科技。这两边就开始相互的指责，说你挖我的人。

硅基流动说你抄袭，开始互相怼起来，这已经离开事实本身了。这个呢，稍微有一点点low。卷不动呢，你就默默地退出就完了。当然，内部人设立不住呢，你就需要在外边立靶子。我们也见到了很多这样的案例了，最后呢在外部还翻了车了，只能回去继续统一思想。

怎么在外部翻车了呢？因为路深科技呢，被硅基流动指责说你抄袭。然后路深科技说，抄袭的那个是原来我CTO干的，CTO已经把它开了。而且呢，CTO被开了以后，还去你硅基流动上班去了。现在这个CTO也出来回复了这件事情，他说我就是当年那CTO，我去的时候这项目就已经是这样了，那个代码也不是我抄进去的。说我去了以后呢，还整理了所有的代码，把所有引用的东西呢，给他写清楚出处。

这个开源项目怎么算抄袭，怎么算不抄袭？就是你违反了人家的开源协议，你用了人代码你没有写说这是哪来的，这就算抄袭。你说我用了人代码了，但是我写清楚我用了谁谁谁家代码，符合人家的协议，然后我在这个基本上做什么修改了，这个就算给开源做贡献。人家的CTO说压根跟我没关系。

然后第二个说我为什么离开呢，是因为他们用假的期权合同骗我，让我去的时候给我承诺了期权，结果最后呢没法兑现。因为这个事情我质问了他们，所以最后离开了。在其他的一些抄袭事件，因为这个路深科技，还有其他的抄袭事件，说这个就跟我完全没关系，等于又把这个路深科技整个放这了。

那么DeepSeek的推理市场，未来到底怎么走呢？首先腾讯去加单了，订购了10-20万块的H20，这个是现在允许向中国出口的型号，全线接入DeepSeek。在它的微信，IMA，还有元宝这些程序里边都接了。IMA呢是一个办公用的AI助手，元宝呢，是个人用的AI助手。现在元宝在疯狂的做推广，微信的搜索里边，现在也在进行灰度测试，直接在里边可以使用DeepSeek R1进行搜索推理。字节呢，本身就是算力大户，它是全世界第二名的算力大户，第一名是微软，第二名就是它。

DeepSeek只做ToB的服务，就是你可以在字节的火山引擎上用它。字节自己的产品里是没有去接DeepSeek R1的，他们还是比较骄傲的，希望这个豆包模型可以追上来。所以字节的DeepSeek R1是我现在用过的所有DeepSeek R1里头最快的，因为算力足够多，用的人不是很多，所以他最快。

阿里云呢，未来三年投入3,800亿人民币做算力投入，说那我们就疯狂去买就完了。至于这些MAAS厂商，就是叫模型及服务的厂商，这个背后都是华为云，价格又被DeepSeek给锁死了，这个就很痛苦。所谓锁死了什么意思？DeepSeek在中国给出的价格，咱们就说R1的输出价格吧，是最贵的一个价格，是每100万TOKEN 16块钱。现在甭管是路深科技还是硅基流动，或者是阿里云火山云，都是用同样的价格给的，100万TOKEN 16块人民币。但你知道国外多少钱吗？在together上刚才我查了一下，美国的服务器上部署的DeepSeek R1，它的100万TOKEN大概是七八块美金了，应该到50多块钱人民币，所以这个还是挺贵的。

他们的V3其实价格都差不太多，咱们的V3的输出呢，是八块钱人民币100万TOKEN，在美国的话是1.25美金100万TOKEN，这个是相差不多的。但是R1这个真的是差三倍的钱，国内这个锁死价格了，以后他们就必然会按照这个价格赔钱赔下去。

至于DeepSeek所开源的这些库呢，他们只能去借鉴一个思路，肯定用不上。为什么？因为DeepSeek所有开源库都是基于CUDA的，都是基于英伟达芯片的。这帮人看着一堆的华为升腾910，只能说，咱们看看这个大概思路是不是可以参考一下。那这个想去做的话难度就大了，而且整个的服务过程必然亏损。原因也很简单，就是你的服务器绝不可能7*24小时很均匀、很平顺的满负荷运转，这个事情从头到尾就是个伪命题，所以肯定是亏的。

而且，华为呢是不会承担这种亏损的。你跟华为合作，人家还忙着爱国呢。你亏了钱，肯定是你自己的问题。而且，人家DeepSeek说了：“我这能挣钱，你亏了，你不能怪我，你也不能怪华为。你看看你自己的技术哪不对。”

而且，这些MAAS的厂商呢，还没有大厂其他的业务可以补血。你比如像刚才我们讲，腾讯在这个IMA或者是元宝里边，去使用DeepSeek R1的时候，你是不用付钱的，免费的。但是，腾讯有游戏收入，有广告收入，还有各种电商收入。他有一堆收入可以补这个窟窿。他去买20万张的H20，花不了多少钱，对于他整个利润来说，都是可以承担的成本。

硅基流动，路深科技，你跟他卷，这你肯定卷不过他。更别说字节跳动了，字节跳动比腾讯还能挣钱呢。所以呢，跟大厂他们也卷不过。model as a service的这些厂商呢，只能看谁坚持到最后。坚持到最后，也不是说他们就能胜出。坚持到最后呢，也就是看最后谁能够下车，被这些大厂所收购。这应该就是他们的出路。

当然，你说我未来是准备被收购的，那也就不能长太胖。什么意思？你不能拿太多的融资，必须要自己挣钱。因为你拿了很多融资以后，你的估值会变得非常高。等到最后大厂去选择一家，把它收下来的时候呢，通常还是要去衡量一下性价比的。

那么，总结一下。首先呢，要感谢DeepSeek又给了一话题，又可以跟大家扯一会儿。如何理性地判断各种夸张数据背后的逻辑和价值，才是今天我们要讲这期视频的核心点。而不是说，我们来批判一下这东西合理还是不合理，这个没有什么意思。

AI正在走向新的时代，过去很多的商业逻辑呢会发生变化。过去的经验未必有效，但是依然是会有一定的价值。你像我给大家分析很多东西，都是根据我过去的很多商业逻辑来分析，但是也不能迷信这个东西。像我每次都会跟大家强调，这个东西呢，有可能分析的不全面，未来有可能会出现我们想象之外的东西。那这个才是我们这个频道始终跟大家所强调的东西。好，这期就讲到这里。

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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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谷歌前CEO艾瑞克·施密特跑去斯坦福做演讲，本来以为是个私密演讲，结果被告知在直播的时候，直接就吓傻眼了，马上删视频出来道歉。这到底是个什么情况？他到底说啥了？

大家好，这里是老范讲故事YouTube频道。2024年，应该是8月15号爆出来的消息，谷歌的前CEO艾瑞克·施密特跑去斯坦福大学做了一个演讲。他自己以为是私密演讲，我跟你们说啊，这事千万别出去讲。结果被告知说这是一个公开演讲，而且正在对全世界进行直播。在YouTube上直播的时候，直接就愣在那了，说赶快删掉，这个事不能出去瞎说。

大家注意啊，在不同的层次里头，或者不同的扩散范围内说，它的影响是有很大的差异的。或者有些事你可以在小范围说，但是不能在大范围说。这位艾瑞克·施密特到底说了些什么？

首先咱们先看一下，艾瑞克·施密特是个什么人。算是谷歌真正腾飞里边，真正老成持重的这个CEO。什么意思呢？谷歌创立的那些年轻人，做了一段时间以后，发现自己对于如何去玩一家大公司还不是特别熟练，所以找了一个比较熟练的CEO，或者说在很多大公司都历练过的CEO回来跟他们一起工作。

这个人呢，艾瑞克·施密特，他是从2001年到2011年在谷歌担任CEO，当了十年。而再往后，是谷歌的阿尔法贝奇说我要自己来搞，再往后是这些创始人跑去做字母公司。所以呢，现在谷歌只是他众多子公司中的一个。原来我们熟知的谷歌现在的名字叫Alphabet，叫字母公司。现在的谷歌老大是皮查伊，这个印度的老哥。

所以真正让谷歌腾飞，让谷歌从一个创业公司变成世界顶级公司的，这个CEO就是艾瑞克·施密特。前面我们看过的一本书，叫做《谷歌重新发明公司》，艾瑞克·施密特他算是作者之一。

那么，他跑去都说了些什么？你不要以为说，“我们把这个YouTube上的视频一删，就完事儿了。”很多人是会去保存的。现在，他讲话的所有原文，都已经在GitHub上面上传了，大家可以搜到这个原文。我呢，找到了一个总结性的内容，跟大家稍微分享一下，他到底讲了什么。

虎狼之词导致必须马上道歉，因为很简单，确实说了很多对谷歌非常不利的话。因为他自己现在依然是谷歌的一个大股东。他虽然在2011年卸任了谷歌CEO，但是在谷歌的董事会里边，一直待到了2019年，现在也还是谷歌大股东呢。在这样的情况下，去讲了一些对谷歌不利的事情，说谷歌玩不好的，谷歌的股价下跌了，他是要承担责任的，这个不能乱讲的。

那我们来看看他都讲了什么。第一个说，现在的谷歌为什么在AI领域里头输得一塌糊涂？因为谷歌觉得，让员工尽早回家和平衡工作，比赢得竞争更重要。如果你的员工每个星期只来公司上一天班，你怎么可能比得上OpenAI和Anthropic呢？这使得他讲的第一段话讲的是，谷歌疫情之后依然让员工在家里边灵活上班。其实这个事情一直都很有争议，因为马斯克就说：“你要不然回来上班，要不然你就滚蛋，我就不要你了。”那也有很多公司说：“你看，我已经证明了，我灵活工作的时候，我在家上班的时候，我的工作效率并不低，我原来该干的事情我都干了呀。”

那么，到底哪个是正确的呢？大家要注意，这里头有一种人叫专家，专家一定是有自己的立场的。马斯克这种老牌的资本家，他会相信什么？只有员工坐在办公室里头，我能够看见你，或者是大家相互可以看见的时候，工作效率才最高。而那些专家，他们自己也希望在家上班，也希望灵活的工作。

所以，他们一定会出各种各样的报告来证明，灵活上班工作效率并不低。但实际上，大家还是要到办公室去。为什么呢？作为一个程序员，我在家里写程序，或者作为一个销售，我出去打电话，见见人；又或者作为一个设计师，我在山清水秀的地方更有灵感，这样不是可以设计出更好的东西来吗？理论上是这样的，但以我们以前的经验来说，做同一件事情的人关在同一个屋子里，大家低头抬头都能看得见，相互之间随时可以进行高密度的沟通，才是最高效的完成工作的方式。没有任何其他的方式可以去替代。

因为在家上班的时候，你可以很好地安排工作，你可以说我应该写多少行代码，应该做什么事情。我可以在早晨自己工作效率最高的时候去上班，中午工作效率没有那么高的时候，我可以睡午觉，或者晚上工作效率更高的时候再去工作。很多人会这样去做，但其实现在很少有工作是单独一个人可以完成的，必须是大家去配合协调以后才能做完。

在需要配合和协调的时候，如果大家都灵活上班，在家工作，那么沟通的节奏和效率就会变得很差，可能以天为单位。我现在写好了一个代码，想让测试帮我进行一下测试；或者我现在遇到了一个bug，想找相应的程序员帮我看一下，那我应该干嘛呢？写一封邮件？别人看了邮件，甚至再去排队处理这个事情的时候，可能一周以后才会有结果。效率高一点的，可能也是明天去处理。而如果我们都做同一件事情的人坐在一个屋子里，出现问题了，我就伸着脖子喊，十分钟之后就能解决了。虽然在这个过程中，可能我对面的兄弟现在不是他工作效率最高的时候，但我喊了他做事情。

还打破了他原来的工作节奏。但是作为一个群体来说，他的工作效率是高的。所以，Eric施密特说：“你必须得到办公室来上班。如果你不到办公室上班，你就光想着怎么去平衡你的工作与家庭，这事就不行。”这是他讲的第一个事情。

都说你看看马斯克，再看看台积电，这些公司之所以成功，就是因为能够卷员工。你必须要把员工逼到足够紧，才能够获胜。台积电会让物理学博士第一年下工厂干活。你能够想象美国的博士生去流水线吗？他又举了一个很奇葩的例子：台积电你哪怕是物理学博士，也得上流水线，因为你不上流水线，你实际上不知道自己在干什么。

我们以前有一个这样的案例，在盛大，无论你是什么样的人，进到盛大以后，第一个岗位永远是客服。你要坐那接电话，看看你的客户到底在关心什么样的事情。不要说你设计了一大堆的神通鬼脸的东西，结果跟用户的需求差异非常巨大，这种事别干。他觉得只有这样才有可能赢得胜利。

大家说我们要尊重员工，这个是不行的。这件事情怎么说，是典型的美国人在崇拜日本人的管理体系。美国人呢，一直叫X理论，日本人叫外理论。美国人的X理论是什么？叫人之初性本善，你只要创造了很好的环境，在这个很好环境中的员工就会自觉自愿地努力工作，这个是美国人整个的管理体系。

而这个日本人一般是使用外体系，他们叫人之初性本恶，任何人如果不鞭策他，他们就会偷懒。甚至说，你不告诉他要怎么做，他就不会照着正确的方向去前进。这呢，一直是每日企业之间用工或者管理上的一个巨大差异。像这个里面，台积电可能更多的是像日本企业一点，而马斯克，应该自己是这种暴君型的管理者。他也是认为：“你们都不懂，听我的”可能有点像董王。

这个有点像什么？原来咱们讲二战的时候，一些相对来说没有那么锋芒毕露的元帅或者一些将军，他们会有一个很强力的参谋部，甚至他们的参谋长也会非常有名望。但是你比如像乔治·巴顿那样的将军，他的参谋长到底叫什么，谁也搞不清楚；他的参谋部到底做了什么样的贡献，谁也说不清楚，因为有他一个就够了。

所以，马斯克应该是走的这条路。埃尔克·施密特觉得，我们太尊重员工了，让员工过得太舒服了，这事在激烈的竞争中是没戏的。再往后，他也承认了自己犯过很多错误。如果他知道在直播，应该就不会这么讲了。他说什么呢？他曾经觉得英伟达的CUDA是一个非常蠢的编程语言，但是现在CUDA变成了英伟达最牛的护城河，所有的大模型都是在CUDA上运行，而只有英伟达的GPU支持CUDA，这是其他芯片撼动不了的组合。

而这件事怎么说，确确实实有很多技术出身的人会觉得CUDA当时设计的出来是相对比较愚蠢的。这个为什么这么讲？虽然艾瑞克·施密特不是技术出身，对吧？他是等到去谷歌的时候，已经算是资深管理者了，最多只能算技术官僚。但是这些人呢，越是技术官僚，他们越会干嘛呢？有路径依赖。而技术上的路径依赖是什么？一般是叫追求数学的完备性，我要什么都要有，每样东西都要做得好。而且是像木桶理论，每一块板都要很长，这个是很多的技术人员容易犯的一个错误。

而像CUDA这样的东西，其实是很畸形的，就有一个板非常长，其他的板基本上可以忽略不计的。这样的编程语言，对于所有技术出身的人，或者说艾瑞克·施密特，他当时在谷歌内部去问任何一个技术大脑，因为谷歌当时内部有很多Python、C的社区负责人。

或者说，语言真正标准的掌握者都在那个里面。你去问他们说这个语言好吗，大家会说这是一个什么垃圾。他就只有一个功能，其他啥也干不了。英伟达CUDA坚持到了现在，大家就要用最长的一个板，没什么好说的。其他那些有别的编程语言、别的代码库可以去解决这个问题啊。那么我们就去使用它的最长的特点，就完事了。而且CUDA成功还有一个原因是，黄仁勋真的是坚持了很多很多年。在所有人都不看好的时候，他就死扛这个事，是非常奇葩的一件事情。而CUDA是不开源的，那么只有英伟达的GPU可以合法地使用CUDA整个的这些库，其他人得不到英伟达的授权，就都不可以去使用。英伟达也算是守得云开见月明。

谷歌绝对是全世界技术工程师或者软件技术工程师最顶尖的这种公司。他们这些人特别容易犯类似这样的错误，这个是避免不了的。还有什么错误呢？就是微软跟OpenAI的合作的时候，艾瑞克·施密特也觉得很难以置信，说微软怎么能把这么重要的AI业务外包给这么一个小公司了呢？结果现在发现看走眼了。这个事对于谷歌来说真的是没有办法，因为它真的是全世界AI所有工程师的摇篮。到现在为止，全世界做AI算法的工程师，你说你没有在谷歌干过活，甚至说你没有在谷歌的DeepMind里头干过活，那你的出身不太正，都是这样的。对于他这样的公司来说，微软怎么可以去让别人去做这个AI呢？这个事觉得很难以理解。我觉得非常正常啊，就跟咱们中国，比如说地大物博，我们什么都产，我们怎么能够想象到有的国家说，你居然敢不产汽车？万一别人卡你脖子你咋办？这种事情对于中国人来说是很难去理解的。你怎么可以自己不产计算机呢？你怎么可以自己不产手机呢？

那我们看着全世界其他的国家，都觉得像看傻子一样看着他们。艾瑞克·施密特当时发现，微软去投资OpenAI，而把自己的整个AI战略依托给OpenAI的时候，也是像看傻子一样去看微软。现在谁是傻子，大家都看明白了。

再往后，他提到说OpenAI的星际之门计划，也就是要建巨大算力中心的，这个计划说需要1,000亿美金，他觉得不够，实际上应该需要3,000亿，可能都打不住。为什么说这个里边能源缺口是非常巨大的。而且呢，他也给白宫提议说，美国以后要跟加拿大搞好关系，为什么呢？水电资源异常丰富，劳动力也相对来说便宜一些，而且足够近。去阿拉伯国家套套近乎，让他们多给点钱，咱们没准也能够把这事搞定。

这也是他讲的一个有趣的点，在加拿大去建算力中心确实是划算的，因为这个店其实最主要的用途不是烧显卡，店最主要的用途是烧空调。如果你到加拿大相对比较寒冷的地方，你可以少烧很多的空调，甚至这些冷却水还没准可以给周围的一些住户提供暖气，甚至再发点电出来，都是有可能的。

所以这个也许是作为一个老牌CEO，老城谋国之鉴。往后他还在讲，欧洲是已经没戏了。这种也是不能出去说的，小范围内说其实没大毛病，但是他对着全世界去直播，而他跟我们还不一样，我们是一个nobody，我们说这种话以后，撑死了也就是可能几千人万把人看一看。埃瑞克·施密特说完了以后，现在全世界都在看，说你到底说什么了。

所以他讲，欧洲已经没戏了，布鲁塞尔一直都在摧毁科技创新的机会。布鲁塞尔是欧盟总部所在地，欧盟根本就没有去做任何的创新，可能法国还有点希望，为什么呢？法国的大模型公司MISTRAL是埃瑞克·施密特投资的。

说德国不行，其他欧洲国家就更不用提了。说印度是美国的盟友，里面最重要的摇摆州，以及美国已经失去了中国。美国企业现在其实都在逐渐退出中国，这个是没有什么办法的。

至于印度为什么讲它是摇摆州，莫迪老是有的时候跟美国站在一起，还要不停地跟俄罗斯进行贸易。俄罗斯入侵乌克兰战争，俄罗斯之所以没有被彻底封锁，一直坚持到现在，可以在乌克兰的战场上，现在也算有一部分在俄罗斯的领土上。由整个北约支持的乌克兰，一直坚持到现在，在全世界对他进行禁运的情况下，打了几年，人家GDP还上涨了，到底是怎么干的？中国肯定起作用了，另外一个起到巨大作用的就是印度。该跟俄罗斯去出口的东西一样不少，该从俄罗斯进口的各种能源、各种原材料也一样不少。

所以印度算是一个关键的摇摆州。开源很好，谷歌历史上大部分的基础设施也都受益于开源。但是说实话，AI行业的成本太高了，开源负担不起。自己投资的法国大模型公司Metro将会转向必圆路线，不是所有公司都愿意或者有能力像梅塔一样当冤大头的。他讲了这样的一个话，开源是非常棒的，但是这个坚持不太下去了。

这样的一个事情，怎么说呢？其实现在整个的开源大模型已经被梅塔彻底推起来了，而且梅塔已经在这个大的开源飞轮里头产生巨大效益了。开源是投入很高，而且周期很长，相对的过程没有那么可控。但是一旦这个飞轮转起来以后，效果还是会非常好的，要比所有闭源公司涨发展的可能都要快一些。

但是这个呢，对于一个老牌CEO来说，开源的这种商业模式，特别是在AI大模型的这样成本密集度非常高的领域里头进行开源，确实比较难以理解和接受吧。再往后。

他讲到了AI对于社会的影响和社会的改变。他说，AI会让富者更富，穷者更穷，或者是穷者永远都穷。这是AI要做的事情。他提到国家也一样，这是一场强国之间的游戏。没有技术资源的国家，需要拿到加入强国供应链的门票，否则就会错过盛宴。现在能够参与到AI强国竞争的国家，大概也就是美国和中国，不会再有其他国家了。其他国家其实是玩不转的。

虽然在这个过程中，法国还剩下一个Mistra，但在这种内卷的情况下，不管是美国还是中国，都根本搞不定。而且在这个内卷过程中，美国其实也未必卷得过中国。不是说在基础的科技上他卷不过我们，而是在后端的工程与应用角度上，这对于追求工作与生活平衡的员工来说，每周只到办公室工作一天，他们是不可能卷得过996的。但是，如果是做基础的建设，做这种长期的研究，996是卷不过他们的。但如果是卷应用、卷工程，这个事情还是996有效果。

他讲到了制造业，AI芯片属于高端制造业，产值很高，但不太可能拉动就业。他说，你们可能没有几个人去过芯片制造厂，里面全是机械化生产，根本就不需要人。人又笨又脏，所以不要指望制造业复苏。苹果把MacBook的生产线迁回德州，不是因为德州工资低，而是根本不需要大规模雇人。这是未来的一个方向，未来这种高端制造业，可能更多的依赖是机器人。不管是马斯克的擎天柱，还是OpenAI后边的Figer 02，这样的机器人可能才是未来这些高端制造的主力员工，而不是说需要依靠中国大陆，依靠越南这样心灵手巧的员工去把这些iPhone拼起来。

至于说AI到底怎么帮助整个社会进行腾飞，他举了一个例子。他说，历史上电力在引入工厂之后，并不比蒸汽机创造了更多的生产力。是过了大概30年左右，分布式电源改造了车间布局，推动组装系统的出现，才开始了生产力的飞跃。现在的AI和当初的电力一样有价值，但是需要组织创新，才能真正拿到巨大的回报。目前大家都还是在摘取比较低垂的果实，要靠下的苹果。

这个讲的什么意思？最早有蒸汽机的时候，那些工厂是怎么玩的？里头有一个东西叫母轴。什么叫母轴？就是工厂里有一根轴，这个轴在转，而这个轴是靠工厂有一头的蒸汽机在带着转。不是说每一台车床、每一台设备都有一个蒸汽机在旁边冒烟、在这喷气，而是整个工厂有一台蒸汽机在这里冒烟喷气，然后带动一个轴在这转。这根轴叫母轴。任何的机械设备，我想要去工作、想要去车洗爆模、想要去做纺织机械、想去纺这个纱织布，那就要连到这个母轴上去，让自己的机器可以跟着这个母轴一起去转动。最早的工厂长这样。

有电力以后，大家还是很简单，整理大电动机在厂房外边或者在厂房的动力室里边，接着把这根母轴带动了就完事了。那么你要这样去工作，你的产值确实是不能上升的。那么他讲的到什么样上升了呢？说干脆咱别再整这个一个大电动机带动木轴了，咱们在每一台机器后边装个电动机，不就完事了吗？你这是个大的车床，我在车床里装一电动机；你这是一个织布机，我在织布机里装一个电动机。我想怎么摆，我想怎么灵活地去布置我的厂房，怎么去做流水线生产线，我都可以去做。这个以后才是真正的生产力爆发。

他讲说现在AI也是如此一个状态，这个事我是比较赞同的。而且他讲了一个非常有趣的点，大家不知道有没有注意到，是什么呢？说AI最后需要改变的是组织创新，因为当时工厂里边改变了什么，从母轴到一个一个的设备。

自己有电动机，而AI现在要做组织创新。大家以后不再是以公司、以这样这种大型企业的方式去运作了。可能每一个人都是一个公司，大家都可以去创造更多价值，都可以去消耗，或者叫消费更多价值的时候，那么AI所带来的力量，才可以真正推动整个社会前进。这是我相对比较赞同的，但未必需要30年，可能未来的5年，或者更稍微长一点的时间里，我们就会看到这个改变。

里面还有一段讲到TikTok，这特别有意思。讲的是什么呢？他说你开始不要想着合法去使用这些版权，你可以先干起来，等你做起来以后，再去说：“我去找律师，花一笔律师费把这个事情解决掉。”就完事了。这个呢，其实对于很多创业的人来说，是需要去思考的。

所以我们以前见过很多的产品经理的创始人、工程师的创始人，但我们很少见到法务的创始人、财务创始人，或者就是以行政岗位成为企业创始人。这些人是非常少的。为什么？因为前面那些人是破坏规则的人，他们不会有规则的这种概念，而后边这帮人是规则的维护者，法务、财务、行政、HR，这都是规则维护者。

你要去创业的时候，一定要让这种规则破坏者去创业。哪怕是个销售，他也是个规则破坏者。这些创始人也是蛮多的。为什么是这样？因为当你把整个的事业做起来的时候，你一共就是四种可能性：第一种可能性是什么？你守规矩了，把项目做起来了；第二种是你没守规矩，你也把项目做起来了；第三种是你守了规矩，项目作废了；第四种是你没守规矩，把项目作废了。

那么如果项目作废了，这件事已经无所谓了。如果把项目做起来了，你如果一开始就守规矩，项目做起来的难度就会变得高非常多。为什么呢？因为你的成本会上升很高，跟你竞争的人并不会守这些规矩。

而且以前所有守规矩的人，已经把蛋糕都分好了。大家都已经一个桌上四个座位，都已经坐好了，没有你的地了。在这种时候，你只能靠不守规矩的人，上去把桌子掀了。我们在国内讲究颠覆式创新，什么意思呢？就是你们不让我上桌吃饭吧，我把桌子掀了，大家都甭吃。我们再往前走，这个叫天赋式创新。

等你成功了以后，用户量也很大了，到那个时候呢，前面没守规矩的地方，我们再想办法找律师来说，我们把这事解决掉，赔人点钱，或者我们怎么做一个谈判，用未来的更大的利益去跟其他的公司进行谈判，相互之间进行妥协。如果你作废了，你也没有任何的利益，任何的这种砝码去跟人去谈。这也算是给所有要去创业的人提一个醒：一开始创业的时候不要守规矩啊。

这就是艾瑞克·施密特的一个简单访谈的要点，讲的东西算是大实话，基本上都是大实话。但是里头有几点我不是那么认同，特别是对于开源的部分，不是那么认同。其他的呢，我觉得算是大实话。怎么说呢？他算是一个搞错了内容传播范围的一个老头，无心之师，也算是让我们看到了曾经世界上最大公司的CEO，而且是带领这个公司腾飞的CEO，对当前AI时代的各种看法，对我们应该也是有一些帮助的。

好，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

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。

所以它崩了，崩到了多少呢？近期股价大概持续下跌了30%左右，等于1/3的市值不见了。市值现在已经不到AMD的一半了，跟英伟达比，更是一点边都不沾了。

那么也要裁员。美国公司只要是市值不及预期，裁员是必然的。他现在准备裁员15%。对于一个有十几万员工的公司来说，裁员15%是一个很大的动作。在全世界，会有一万多人失去工作。但是，现在英特尔本部并不愿意透露说：“我具体要在哪个国家裁多少人。”英特尔在中国，可能几千人的还是有的。到底要裁掉多少，现在不确定。

那么每次泡沫呢都会有股市的震荡啊，大家注意。泡沫的时候，绝对不是说咔嚓一下就下去了，他一定是上下要震荡一下。在震荡的过程中，有一些公司顶不住压力，就会成为第一根稻草，直接咔嚓下去。英特尔的现在就是没有顶住压力，英特尔的下跌把整个美国的科技股，包括AI的各个股票一起都给拉下来了。其实他跟AI的关系没有那么大，而且他的下跌有很大的原因是因为AI，这波船他没敢上，对吧？但是不管这么多，你下来了，大家就都不行了。

因为互联网泡沫之后，其实很多的老牌企业就挂掉了。有一些没有挂掉，但也就泯然众生了。互联网企业在互联网泡沫之后，才算是真正的腾飞起来。现在我们看到，大量的互联网企业和老牌IT企业还在美股上很努力的折腾。但是大家知道，互联网泡沫破灭的时候，最后谁挂了？就是一堆传统的电信企业挂了。我们现在看到的谷歌呀，看到的很多的新公司，其实都是互联网泡沫之后起来的。

但是现在很多人都觉得，你看还有这么多互联网公司在这，谷歌也在呢，Facebook也在呢，苹果也在呢。但是AI泡沫如果有的话，震荡了以后，这些老牌企业可能就不见了。现在第一个有可能不见的呢，就是英特尔啊。那么他这一把跌下去以后，再想起来，难度就非常非常高了。泡沫淘汰的通常是没有跟上潮流的老企业，当然也有很多弄潮儿，跑得太快掉水里的也有一堆。

英特尔最近负面消息不断，第一个比较重大的负面消息，或者最近发酵比较厉害的就是AIPC这一块。APU虽然出货量上升，但在整个财报里面真正说盈利或者真正收入上升的就是传统的PC CPU。这本来是一个好事，但是高通的骁龙X Elite这样的芯片出来，大家就真怕了。为什么呢？因为原来虽然AMD也跟他竞争，但AMD还是X86。英特尔作为X86规则的制定者，虽然他制定了规则以后有一定的压力，有人跟他竞争，但他随时可以说我改改规则，或者我把规则往前推一推。AMD只能在后头跟着，不能说“我把X86的规则改了，大家跟着我走吧”，不会有人理他的。

但是ARM PC来了以后，这就算是把祖坟刨了，以后的规则就不是英特尔制定的了。对于英特尔的压力一定是非常大的。很多人原来还会质疑说ARM PC到底行不行，在苹果出M1、M2、M3，一直出到M4的今天，大家相信了，ARM PC其实是没有任何问题的。算力更高、更省电、更少的发热，还可以去做很多的重应用，包括渲染、游戏、AI，都可以。所以为什么要使用英特尔呢？X86的架构是不是已经可以丢进历史的垃圾堆了呢？这对英特尔真的是断后路的一招。

这是第一个负面。第二个负面就是AI跟数据中心的业务在下滑，这对于现在任何一个上市公司来说都是不可承受之重。微软跟谷歌，这已经算是AI行业的弄潮儿了，但是AI给他们带来的收入不及预期，都会承压，他们的整个财报都会显得没有那么好看。你说，哎。

我整个的财报都是超出预期的，我整个的财报都是盈利的，而且还挣得挺多。但是我们现在不看这个，我们就看AI带来的收入够不够啊。热火烹饪的数据中心业务，现在英伟达就是靠这玩意起来的。英伟达短暂的成为全球第一市值公司，就是依靠数据中心业务。现在AMD也在靠数据中心业务在起飞，戴尔、超威等等都在靠数据中心业务起飞。

英特尔本来应该是在数据中心业务上努力的要咬下一块了，但是他的财报上，数据中心业务比去年同期还下跌了。这件事情是大家不可忍受的，说明你真的没有买到船票，真的没有挤上船。现在呢，英特尔花掉的钱比想象的多，但是赚到的钱呢，比想象的少，而且赚钱的地方也没赚对。你应该是在数据中心上赚钱，结果你卖了一堆PC芯片出去。

那么下个季度还预期更差，这对于英特尔来说一定是雪上加霜的，没什么好说的。除了前面我们讲的财报相关的信息之外，现在英特尔还遇到了一个很严重的问题，就是CPU故障。而CPU故障的事情呢，其实不是从今天开始的，从去年大家就开始报说英特尔的CPU是有问题，13代、14代的桌面处理器会导致蓝屏，会出事儿。它受影响的是13900K、13900KS、14700K、14900K、14900KS。

看到这个报导以后，我赶快查了一下，我们家的两台英特尔电脑都没事啊，都不是这种型号的，因为这都是桌面CPU，主要是做台式机的。而且呢，一般带K和KS的这个标的CPU。

都是要去超频的。就这些CPU在长时间运行或者高压力运行以后，半年左右，三个月到半年以后就会出现蓝屏，就会出现问题。我们家两台笔记本都不是用的这种CPU。什么样的笔记本会用这种13900K或者14900K呢？游戏本。就是你真的去买什么华硕ROG枪神啊，什么这种本，他有可能里头会有14900K。像我们买这种叫多功能本或超薄游戏本，这种都不是这东西。

这一次的故障其实是非常非常致命的，为什么呢？没法检测。对于我们程序员来说，有个bug我可以快速的把它找出来，给它改掉，这个是相对来说不是大问题。但这种是没法检测，你出厂的时候都是没问题，经过各种测试也没有任何问题。他要跑个三个月到半年才会挂，这对于整个的英特尔CPU来说非常非常麻烦。而且有游戏开发商在测试的时候发现故障率是100%。为什么游戏开发商会发现这种问题？第一个，他们会去买这种13900K、14900K或者KS这样的芯片，不是一般人买这个东西。买这种芯片的人其实比较少。第二个就是，游戏开发商一定会把所有的性能都刨板，只有在这种情况下，才会发生有故障的问题。

而且，他们特别逗，说这故障是哪来的呢？故障是英伟达的驱动造成的。最后发现，每一次崩溃都是英伟达驱动里的一个文件崩了。但是后来发现出问题的并不是英伟达的显卡，而是英伟达在英特尔的CPU上跑这个驱动的时候，因为消耗了太多的CPU的算力。

然后导致它崩菜了。一开始，英特尔肯定不能承认这件事，他先把锅甩给了主板厂商，因为主板厂商会去想办法，用更高的电压、用更高的频率，让整个CPU的性能可以发挥到极致。开始，英特尔说了：“你们主板厂商没有好好看我给你们的说明书，没有好好看文档，你给了这个CPU太高的电压，导致了CPU受损。而且，一旦受损以后是不可修复的，这个事儿是没有任何办法的。”主板厂商也没有什么办法，英特尔是老大，他具有绝对的话语权。主板厂商就是降压、降频，把这个CPU的电压下降，把这个频率下降。降下来以后，这些CPU确实是没有问题了，但是呢，降低了10%的性能，就是加价不加量。某花了更多的钱买了新的CPU以后，你给我退到上一代CPU的性能去了，大家亏死了。

也有一些游戏博主做了一些测试，猜测了一些原因，可能是高温了以后，他的一些氧原子进行了一些迁移，导致了一些不应该被氧化的地方被氧化了。但是具体是什么样，他们也是拿显微镜去看，做了一个这样的猜测。当某一些组件被氧化了以后，阻抗会升高，因为阻抗一升高的话，就会过度发热。电阻上升了一定热量会更高，然后就会造成死机。但是这件事呢，英特尔自己并没有承认。英特尔到现在为止依然在坚持说：“我的CPU是没有问题的，只是主板厂商可能在某一些调校上有问题。”本月，英特尔准备推出新的微代码修复这个bug，但是呢，现在微代码还没出来，我们还要再等，而就算出来了……

应该采用的方式跟主板厂商是一样的。他们所谓的微代码，就是给你一段程序，然后把这个程序写到你的主板的 BIOS 里边去。写进去以后呢，就还是限制它的频率，限制电压，限制输出功率，也只能干这件事。对于一个出厂无法检测，迟后发生 100% 故障，还没法修复的这样的一个 bug，你连续召回都没办法。有时候汽车出了问题，我还可以召回；你 CPU 出这问题，你说你咋召回？很多的召回你还需要去找，比如笔记本厂商啊，或者是电脑主机的厂商，让他们去配合你召回。那么他们召回的时候，这钱谁出啊？

所以现在英特尔只能是说，脸不要了，我就是死鸭子嘴硬，一直坚持到底。我的 CPU 就是没毛病，我就让它慢点了，你们自己去看。现在普遍认知的原因是芯片架构守旧，英特尔自己的制程工艺已经达到了所能够支撑的极限了，挤牙膏也挤不出来了，只能是往上堆料。所以现在每一次升级的英特尔 CPU，就是在原来的工艺上，晶体管更多的堆上去。

那么在这样的情况下，你底子本身不够扎实，就会有灾难性的事情发生。现在对英特尔来说，就是很灾难的。其实真正愿意买这种高端 CPU 的人，并不是那么多。英特尔主要卖的其实是更便宜一些的 CPU。其实主机厂商也不是说，我一定要买这么高的 CPU 去卖掉，因为这种 CPU 其实并不好卖，而且搭载这种 CPU 的电脑出货量也没有那么高。但是购买这样高端 CPU 的人，通常是行业意见领袖，这些人被坑了一次以后在整个行业里边的口碑就崩了。这是英特尔现在遇到的各种各样的问题。那么，大公司通常是怎么死掉的呢？咱不去研究说，唉，这里头有没有腐败啊，有没有什么人字里头打自己的小九九啊，有什么阴谋诡计啊，什么这些阴谋论咱们都不看。咱们看一下，英特尔是一个相对健康的大企业，他们这种公司怎么死。

第一个就是用老眼光看待新问题。这是很多的大企业，特别是成功大企业，自己有一定的这种自信心，认为“老子就是天下第一”。一旦成了这样的企业，他们非常喜欢用老眼光看待新问题，就会错过各种各样的新生事物。比如说，他们错过了移动。当时移动互联网起来的时候，英特尔一开始没做这个移动CPU。等乔布斯准备做iPhone的时候，找英特尔说：“你给我定制个CPU。”英特尔说：“这你能卖几个呀，没什么意思，不给你做，要么就再贵点，不能那么便宜。”所以，英特尔就没赶上这一波。

2007年发布iPhone的时候，里边就已经开始是ARM CPU了。然后安卓在2008年开始做G1、G2什么的，这个时候都是ARM CPU。等到英特尔缓过神来了，大概已经是到2010年了，才意识到：“那不行啊，咱得赶快追。”发现手机卖了这么多，卖的比PC多多了。所有做芯片的人其实都是一个思路，就是你到底能承诺多少销量。只要承诺的多，我就可以给你卖的便宜。甭管是光刻机，还是什么乱七八糟的光刻胶，它的核心不还是沙子吗？芯片的底层原料，你就认为它是沙子就可以了。

所以，真正的贵的是什么？是设计、测试这些东西贵，而你只要CPU能够做到足够大的量，以后它就可以把这些成本摊销掉。原来英特尔说你卖不了几个，你必须要给我承担比较高的这个成本啊。现在一看，卖这么多了，说那我魅力差也得搞。

我记得在2010年的时候，我们还见过英特尔CPU的手机。当时联想还做了几款。这个手机给我们的感受是什么呢？就是你用一会儿以后啊，必须放桌上。为什么呢？烫得拿不住。然后在桌上再玩一会儿呢，它可以把桌子上的漆给你烫糊了。就是这样的一个状态。

最终呢，大概是在二零一几年份，他们大概做了两三款，最终放弃了。现在英特尔的CEO叫基辛格，还尝试过收购ARM。就在英伟达想去收ARM的时候，英特尔说我也想收啊，但最后呢，不了了之了。这是英特尔错过的第一个。

第二个错过的是什么呢？错过了GPU。他们一直认为GPU的实现方式呢，非常丑陋，用一大堆的小核心，而且这些小核心又没有那么多的功能。你在这样的基础上去实现各种算法功能，这是非常麻烦的。因为大家要知道，给GPU写程序是非常麻烦的。第一个，自己要调整算法；第二个，要特殊的库来去适应GPU的工作方式。英特尔觉得这事没戏，看不上。

当时的CTO，也是现在这位基辛格，他在特做的最后一个项目就是GPU项目。他做完了以后没有达成效果，最后直接被干掉。所以基辛格是在英特尔的GPU项目失败以后离开了英特尔，直到2021年重新被请回来。

所以，他错过了第二个GPU，然后错过了第三个，就是AI。在OpenAI起步的时候，英特尔是有机会去投资的。当时OpenAI说：“这样啊，你先给我多少钱，然后给你15%的股份。”如果是这样的话，它就不会有后边儿微软什么事了。他还说：“你给我做算力核心吧。如果再给我做定制算力核心的话，我再给你15%的股份。”英特的人思考了一下，说：“你这玩意好像短期内也挣不着钱，算了，不给你做这个投资就没错。”所以很多事情，他们就会用老眼光去看待新问题。

其实，你说他们去看待问题的方式，以他们当时的环境来看，有错吗？其实并没有错。唯一错的就是没有看到更长远。我记得原来马化腾就讲过，投资什么样的案子呢？投这种我看不太懂，但是好像又有点道理的案子。一看就觉得一点道理都没有，这种案子是不能投的。一上来看的时候，哎，怎么都看，怎么有道理，我完全看明白了。那你想，马化腾下的还有十几万人呢，那咱自己做一个不香吗？咱自己做一个比他这个还强，那为什么要投他呢？所以一定要找这种自己看不太懂的案子。

但是英特尔这帮人说不，我一定要去找这种自己完全可以用传统的逻辑验证的案子。那这事前面这三个妥妥错过。我以前在公司里边做战略投资的时候，每天跟财务、法务以及公司各个职能部门的老大讨论问题的时候，大家都是这么讲的：“你看，我们自己也可以做呀，我们以前做过呀，不是这样的呀。这个东西试完了以后到底行不行啊？我们以前天天在干这个事。”所以，胆子确实颇深。

从投资的角度上来说，大部分的案子不投资，其实最后都是对的。为什么？因为大部分案子最后都会死，成功的永远是少数。但是，如果每一件事情都很谨慎的话，英特尔就是摆在我们面前的案例。几十年过来，基本上是现在我们看到最有机会的，他都完美地错过了：移动互联网、GPU和AI，没有任何一个踩进去的。

这是第一个问题，造成大公司死掉。第二个问题是缺乏耐心。很多决策，甭管是好的还是坏的，都是需要耐心才能见效的。当前的这位CEO基辛格，也算是英特尔的一位元老，是英特尔的首位CTO。以前他是不设CTO的，现在这个基辛格他做什么呢？486是他做的，USB的标准是他做的，WiFi的标准是他做的，那肯定是一位大科学家，没什么好说的。

当时他回来的时候，很多人都说：“哎呀，就像乔布斯回归苹果一样，英特尔有救了。”但是现在四年过去了，到底行不行啊？很多人也觉得基辛格不够远见，很多事情还是没有做到最正的这个点子上。这个怎么说呢，事后诸葛亮是不对的。所有事后诸葛亮说：“哎，你怎么没踩在点上？”这个事，特别是对一个科学家来说，你是不能这么去斥责他的。在别人不看好的地方，长时间的坚持这个事，才是最重要的。

黄仁勋的CUDA其实就是这么做出来的。如果大家跟黄仁勋讲：“哎，你这CUDA没什么意思，别做了。”黄仁勋就听大家的，直接放弃了，这现在也就不会有AI时代了，也不会有什么GPU，不会有算力核心。

H100什么都不会有了。黄仁勋就是说：“唉，我就坚持做，才有今天这个日子。”现在呢，基辛格在做的很多事情，大家也不看好，也没有耐心了。其实在整个的创投市场，或者是在财务和金融市场上，最没有远见的人是什么人？是股民和投资机构。因为他们不了解整个这个系统到底是怎么运作的，而且呢，他们是希望尽快套现离场的一帮人。至于说我离场了以后你再干什么，他一点都不关心啊。

这是现在英特尔遇到的第二个困难。第三个困难是什么呢？叫地大物博。我记得很多的国家都会讲自己地大物博。地大物博其实很危险，为什么呢？就是自己啥都有，物场分布嘛，没有哪个东西咱自己没有的。就是任何的内部交易，必然会造成竞争的缺失，价格跟效率必然会损耗。因为我是使用内部的，我就不需要跟外部去竞争。

比如说英特尔说：“我今天要去做芯片了，我到底是用我们自己家工厂呢，还是用台积电呢？”自己家工厂能用，我就不用台积电了。台积电的技术再好，我都不使他的。在价格上、在效率上就没法竞争了，各个环节升级换代的动力也就没有了。到我为什么要去升级换代？原来的东西还能用啊。

所以这就是英特尔现在遇到的一个很大的问题。他们搞了一个叫IDM的系统，叫集成设备制造商模式。什么意思？自己设计，自己生产，自己封装。它等于把芯片全产业链都拿齐了。以前AMD的老板，不是苏自风在前面，真正的创始人就讲过：“真男人就一定要自己生产芯片。”当然了，他还没换到苏自丰的时候。

就已经把芯片厂卖掉了啊，应该是2009年的时候，AMD就把芯片厂给卖了。现在的芯片厂已经叫做格罗方德，还是努力地活着，应该是沦为基础设施啊。他反正盈利没什么问题，挣钱也挣挺好的。但是AMD就已说：“我不费这劲啊，我就老老实实的做老二。”

苏妈上来以后就是标准的老二做法。老二怎么做？第一，呼吁开源，大家都开源啊，门户开放啊，交易机会平等啊，就跟美国人在一战前喊人话题一样啊，大家要开源。第二个呢，低价竞争啊。都开源了以后，我卖的比你便宜，这事没毛病吧？同档次的CPU，AMD一直是比英特尔的要慢便宜，甚至便宜一倍以上。

再往后啊，别人不愿意接的定制单子，苏妈全接。所以现在咱们用的PS5，我用的这box，只要是这种定制的芯片，全是AMD的。现在人家还说了：“你们哪个云计算的计算中心，你们需要任何的专利核心，我给你们做。”这个我都接，芯片直接扔给台积电，说：“你做去吧。”

对于台积电来说，大家是没有代差的，做出来的机器都是芯片，都是一样的啊。但是呢，他做出来的芯片就比英特尔的好。英特尔现在还在搞自己的这种比较低的制成，虽然在CPU上现在也已经达到极限了，就是到13900KS、14900KS上也跑不动了。但是对于苏曼来说，没问题啊，他一定要来给我做5纳米的、4纳米、3纳米的，你给我做去就完事了，我只管下单，其他我不管了。他们就可以做出这样的芯片来。所以在最高端的芯片上，现在AMD的品质和稳定性。

其实是超越英特尔的。在设计上，你说我设计芯片，这事其实大家并没有那么大的差异。你都做X86的基础上设计，或者都在UP基础上设计。你说到底谁能比谁差哪去，其实差不了多少。标准上呢，反正我们跟随就完了啊，我们也不做自己的。AMD就是走这样的一条路。他呢，很像什么呀，这个很像是马拉松跑里头的那种跟随跑战略啊。我就一直跟在第一名后头，这样我也省力啊。而且在心理上呢，也有一定的舒缓。

等到对手犯错误的时候，或者等到对手筋疲力竭的时候，再进行反超去拿冠军，这个就是AMD做老二的玩法。但是英特尔没有。英特尔自己还是说，从头到尾我都要干。这一次财报完了以后呢，大家觉得你是不是把这东西关了算了，你也像AMD似的做一个design house，把这个芯片设计出来扔给台积电，完事了啊。现在基辛格说了啊，不，我不这么干啊，我现在要走IDM2.0模式，这个应该依然是一个噩梦。

什么叫做IDM2.0模式呢？就是它的先进制成芯片找人代工去了，我不自己造了。什么是先进制成芯片呢？英特尔自己的GPU现在呢，也是台积电做出来的。自己的主力CPU，还是老老实实自己做啊，肥水不流外人田。同时还对外承接外包业务，说你们谁想做芯片，我替你做。高通呢，现在已经跟他在接洽，但是应该还没有正式的开始做。亚马逊的机房里头，应该有一些芯片已经是英特尔代工了。现在还有一些政府机构以及军事项目，他们的芯片是由英特尔代工来做。

的，但是这一块收入其实也在下滑，或者不达预期吧。赚的钱现在还没多少，因为做芯片代工这个事，你要去建新工厂，要去买新的光刻机。你看他造拿沙子做芯片，做完了以后还亏钱。为啥呀？那两纳米的光刻机第一台是英特尔提走了，而且现在最主要的，这些两纳米光刻机都卖给英特尔了。你得花钱在这提机器啊，他等于把这个钱全压这了。

另外一方面，美国政府的补贴也拿了。应该美国政府给的芯片制造补贴，英特尔是拿的最多的。但是到了今天，口碑废了，人家知道在英特尔的流水线上，造出来的CPU会产生蓝屏。再往后边挣钱啊，就更费劲了。

所以呢，现在英特尔基本上算是内忧外患。那么在船沉的时候，上船的可能最后还爬上救生艇，能活下来；没上船的更可能是被漩涡吸下去。老眼光啊，缺乏耐心，还地大物博，遇到时代的这种大的起伏的时候，就是英特尔当前状态的写照。

当然，你说是不是还有其他的什么样的机构，也是老眼光，缺乏耐心，还地大物博，咱就不知道了。但是这样的机构，遇到大时代的波峰波谷的时候，是相对来说抗风险能力比较低的。好啊，这就是我们今天讲的第一个英特尔的故事。