8 月 24
Luke Fan DeepSeek大模型 AI Agent , AI大模型 , AI科普 , AMD , A股 , Deepseek V3.1 , FP8 , H100 , H800 , MindSpore , MXFP4 , UE8M0 , 九九乘法表比喻 , 二级市场 , 人工智能 , 华为升腾 , 国产算力芯片 , 国运级产品 , 寒武纪 , 工具调用 , 技术脱钩 , 技术路线之争 , 摩尔线程 , 概念股 , 模型量化 , 混合精度训练 , 矩阵乘法 , 科技评论 , 老范讲故事 , 股票投资 , 英伟达 , 裹小脚比喻 , 计算精度 , 谷歌TPU , 资本市场 , 马赛克比喻
VIDEO
Deepseek V3.1发布，很多人应该都有疑问，UE8M0到底是个什么东西？这个国运级的大模型，到底有没有翻车呢？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道 。
DeepSeek V3.1发布，为什么会墙内开花墙外香呢？大家说这东西在国外也没多火。咱们讲的墙内开花墙外香，并不是说国外火，而是在圈外火。什么意思呢？就是在真正大模型圈里，其实大家并不怎么说这个事，但是在炒股票的这帮人面前，一下就火了，国产算力芯片一把就飞了。
到底是一个什么样的情况？首先呢，Deepseek V3.1在性能上其实并没有特别显著的提升，所以一帮真正去研究大模型的人，或者去研究AI的人，只能在那尬吹，说这个好像强了一点，那个好像强了一点，但其实都并不明显。它的编程能力呢，确实应该有所上升吧，但是你说现在就可以吊打Claude Sonic 4，这个我觉得有些言过其实了。上下文现在是128K了，在Deepseek去年12月份发布的V3版本以及1月份发布的R1版本的时候呢，它的上下文都是64K的。到V30324和R10528这两个版本呢，就已经升级到128K了，所以这一次的V3.1依然是128K。工具调用上应该是真的增强了，比原来的V3增强了，也更加符合AI agent的一个需求，这个就是他的一个主要的优势。
More
8 月 18
Luke Fan AIGC , 华为很厉害 , 英伟达，NVIDIA，黄教主，GPU AI Agent , AI芯片 , AI训练 , AMD , Anthropic , B100 , Claude 4 , CUDA , DeepSeek , Deepseek R2 , Function Call , Gemini , Google , GPT-5 , Grok 4 , H100 , H20 , H800 , Kimi , Llama 4 , Meta , NVIDIA , OpenAI , TPU , XAI , 中美科技战 , 人工智能 , 传闻 , 千问 , 升腾910C , 华为 , 华为升腾 , 国产替代 , 国产芯片 , 大模型 , 大模型训练 , 字节跳动 , 开源 , 技术瓶颈 , 推理 , 散热问题 , 浸没式液冷 , 液冷 , 深度求索 , 百度 , 算力 , 腾讯 , 芯片战争 , 英伟达 , 辟谣 , 金融时报报道 , 难产
VIDEO
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。
More
7 月 29
Luke Fan AIGC , 华为很厉害 99米长的枪 , AI推理 , AI芯片 , AMD MI300 , CUDA , GB200 , H100 , Hugging Face , MindSpore , NPU , NVL72 , PyTorch , TensorFlow , 中美科技战 , 人工智能 (AI) , 优缺点分析 , 信创产业 , 光模块 , 兼容性 , 升腾384超节点 , 升腾910C , 华为 , 国产替代 , 国产芯片 , 大模型训练 , 工程实现 , 性能评测 , 成本与电费 , 技术封锁 , 数据中心 , 服务器集群 , 水冷散热 , 科技评论 , 稳定性 , 突破封锁 , 算力 , 老范讲故事 , 自主可控 , 芯片禁运 , 英伟达 (Nvidia) , 谷歌TPU , 软件生态 , 达芬奇架构 , 高功耗 , 鲲鹏920
VIDEO
遥遥领先的华为升腾384超节点，是不是又立功了？
大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道 。
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。
More
6 月 11
Luke Fan AIGC , Meta的故事 AI产业链 , AI伦理 , AI大模型 , AI技术 , AI投资 , AI数据 , AI算力 , DeepSeek , FTC , H100 , H800 , LLaMA , Llama 4 , Meta , OpenAI , Sam Altman , Scale AI , YC , 亚历山大王 , 亚马逊 , 华人创业 , 合成数据 , 商业分析 , 微软 , 扎克伯格 , 数据垄断 , 数据标注 , 模型微调 , 科技巨头并购 , 科技行业动态 , 科技评论 , 美国国防部 , 老范讲故事 , 自动驾驶数据 , 英伟达 , 谷歌
VIDEO
Scale AI得到了Meta超过百亿美金的投资，AI圈又热闹起来了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。
Scale AI这个名字怎么好像在哪听说过呢？好像有点耳熟，对吧？他呢，有一位特别传奇的CEO，或者叫创始人吧，叫华人天才少年CEO亚历山大王。当时呢，跳出来指责DeepSeek用H100的就是他。
DeepSeek R1到底是怎么训练的？引起了广泛的关注。DeepSeek自己讲呢，我使用了2,000多块的H800就完成了训练。但是亚历山大王呢，在一次接受采访的时候就出来说了，中国实验室里边拥有的H100的数量远超大家的想象，DeepSeek自己至少有5万块H100。但是这个话呢，没有实际证据，讲完了也就完了。DeepSeek跟亚历山大王之间呢，并没有就这个事情进行认真的探讨，所以这个我们把它当成一种谣传吧。
3月份呢，DeepSeek自己再次发了声明，说他们训练的都是使用的合规的GPU，也就是允许向中国出口的这些GPU。因为如果不说这个的话，美国就有可能要求说禁止使用这玩意儿。DeepSeek就讲了说，甭管是R1也好，V3也好，训练呢都是使用的H800，或者是后面的H20这些GPU训练的。
More
6 月 11
Luke Fan AIGC , Musk传奇 AI , AIGC , AI市场泡沫 , Apple , CEO , Dojo , Elon Musk , EV市场 , FSD , GPU , H100 , NVIDIA , PCB , Tesla , Tim Cook , XAI , 上海 , 中国 , 人工智能 , 企业价值 , 企业管治 , 供应链管理 , 假消息 , 反垄断 , 反垄断调查 , 回购 , 市场竞争 , 库克 , 库存 , 戴尔 , 技术创新 , 投资决策 , 操纵证券市场 , 显卡 , 显卡算力 , 格力 , 泡沫 , 注销 , 特斯拉 , 特斯拉中国 , 特斯拉供应链 , 现金储备 , 现金流 , 盛弘科技 , 科技行业趋势 , 美国 , 股东大会 , 股东权益 , 股价 , 股价下跌 , 股票 , 股票注销 , 自动驾驶 , 自动驾驶汽车 , 芯片 , 芯片短缺 , 英伟达 , 苹果 , 营收策略 , 董明珠 , 薪资 , 超微电脑 , 超级电脑 , 销量 , 集体诉讼 , 马斯克
VIDEO
好的，让我们开始讲下一个话题。马斯克把特斯拉的1.2万块H100给了XAI，这到底是什么情况？特斯拉在6月4号的消息，是英伟达报的料。1.2万颗H100转交给了XAI，这个直接就给了，肯定是不行的。它呢，其实是插队。什么意思？就是大家现在都在排队，等着拿英伟达的H100。马斯克的两个小伙伴都在上面排队，特斯拉也在那排着，CI也在那排着。
大家知道XAI最近拿着钱了吗？所以他现在急需要这些H100。而特斯拉呢，现金其实也还有，但是稍微有些下降，现在也没有那么着急用的地方。所以说来，我这1.2万枚，本来应该是特斯拉排到队了，SAI你先拿去用吧。等这个SAI买的1.2万枚排到了以后，特斯拉再用。但实际上是干了这么个事。
那么这个事情出来了以后，大家其实没有心思管理，到底是怎么干的。特斯拉的股价是先跌为敬。这个一看，马斯克也觉得心思都这样了，不干了，对吧。咱们就直接下跌就好了。今天是6月的7号，再过一个礼拜，6月13号就是什么节点呢？特斯拉的股东大会，投票截止日期啊。他会公布结果，马斯克的薪水到底给不给他，6月13号就要出数了。现在呢，可能好多股东，像我上次连线的那个引滴购，已经寄信寄去了，说我们同意把薪水给马斯克。但是现在一堆的大股东，他们发声，有人听着吗？
More
6 月 04
Luke Fan AIGC , 英伟达，黄仁勋的故事 1.8万亿参数 , 2.7万亿美金 , AI , AIPC , AI工厂 , AI工厂时代 , AR , Blackware , COMPUTEX , GPT-4 , GPT4 , GPU , GPU技术大会 , GPU核心 , GTC , H1 , H100 , MoE , NVIDIA , NVlink , RTX , scoring low , SERVER , stable diffusion , TOKEN , TX , VR , 云计算 , 人工智能 , 内存 , 军备竞赛 , 分析 , 参数 , 参数量 , 台积电 , 合作伙伴 , 商业 , 垄断地位 , 大模型 , 工程师 , 市值 , 应用开发 , 开发者 , 微软 , 戴尔 , 技术大会 , 投资人 , 推理 , 推理能耗 , 支架 , 数据中心 , 显卡 , 机器人 , 机箱 , 模型 , 模型训练 , 游戏助手 , 版本 , 生态链 , 用户 , 硬件 , 科技 , 移动互联网 , 竞争 , 竞争对手 , 竞争者 , 算力 , 算力成本 , 算力芯片 , 缩放定律 , 股价 , 能耗 , 芯片 , 英伟达 , 苹果 , 行业秘密 , 计算机 , 计算机大会 , 训练能耗 , 设计 , 谷歌 , 贷宽 , 超威 , 车载芯片 , 软件 , 铁皮 , 黄仁勋
VIDEO
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。
More
6 月 04
Luke Fan AIGC AI , AIGC , AI芯片自主研发 , AMD , DC新动向 , Gemini , GPT Plus , GPT-4 , GPT-4o , GPT-6 , GPT4 , GPTS , GPU , H100 , H100算力卡 , iOS 18 , iOS18 , iPadOS18 , M2 Ultra , M2Ultra性能 , Mac Studio , MRUltra芯片应用 , OpenAI , Siri , TOKEN收费 , WWDC , WWDC2024展望 , 中国市场 , 乔布斯 , 云计算 , 产品更新策略 , 人工智能 , 付费用户 , 企业权力结构 , 免费开放 , 内存带宽需求 , 内部决策 , 功能扩大 , 合作伙伴关系 , 图像处理 , 图像识别 , 多模态 , 多模态AI模型 , 多模态交互 , 大模型 , 大模型训练 , 天威不可测管理 , 定制开发 , 对话框 , 市场竞争分析 , 技术合作风险。 , 技术规范设定 , 挤牙膏 , 推理任务 , 提姆库克 , 数据中心建设 , 斯嘉丽约翰逊 , 显卡 , 未来趋势预测 , 本地设备限制 , 李开复 , 百度 , 盛大创新院 , 端到端 , 算力中心 , 统一内存 , 翻车 , 英伟达 , 苹果 , 行业标准 , 行业标准制定者 , 计算器 , 计算器争议 , 训练大模型 , 诉讼 , 语音功能 , 语音识别 , 调用频率 , 谷歌 , 迁移成本 , 销量增长
VIDEO
大家好，欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲第一个故事。Open AI进一步开放了GPT-4欧的免费功能和范围，留给苹果的时间真的不多了。所以，这一个话题里我们会讲两件事。
第一个是Open AI进一步开放了很多免费用户可以使用GPT-4，主要是4欧了。另外呢，就是苹果现在的日子并不好过。虽然我们前面反复在想说，大家万众瞩目，万众期待WWDC，6月5号吧，大家都在等这一天。但是，呃，越是大家期待的事情，可能最后啊，越让大家失望。
最近Open AI呢，肯定是消息不断。为什么呢？山伯特曼本人是一个呃，政客或者说他政治手腕非常的强大。前面闹出了很多的负面，比如说伊利尔走人，超级队旗团队的负责人走人，而且这两天呢，超级队旗那个负责人已经去了anceropic，还在跟瓦解，也就是斯嘉丽约翰逊才在这打着官司。各种的负面都很多，所以呢，一定会放出很多消息来，去纠正这些负面信息啊。
More
5 月 31
Luke Fan AIGC , Musk传奇 AI , ChatGPT , Elon Musk , FSD , H100 , LAVA模型 , OpenAI , Optimus , Solocity , SpaceX , Starlink , X AI , XAI , 人工智能 , 伊隆·马斯克 , 估值 , 商业 , 商业新闻 , 多模态 , 巨型智能 , 微软 , 擎天柱 , 未来科技 , 机器人 , 特斯拉 , 特斯拉股票 , 科技 , 科技新闻 , 算力 , 股东大会 , 股票 , 自动驾驶 , 薪酬计划 , 融资 , 谷歌 , 马斯克 , 马斯克公司
VIDEO
大家好。欢迎收听老范讲故事YouTube频道。今天咱们来讲一讲XAI。刚刚得到的60亿美金融资，是多呀还是少啊？这XAI呢，是马斯克的公司啊。这个马斯克是特别喜欢x，所以他现在把推特也改成x了啊。
XAI呢，我们首先要稍微梳理一下。它不属于特斯拉，也不属于推特，是一个独立的公司。就是马斯克下面各个公司都是独立的，他都是老大机。接口特斯拉space x Twitter SOLO city，就是做太阳能板的那个，再加上XAI啊，这都是独立的公司。
XAI呢，其实前面只提供了group，而且group呢是在呃x .com，就是原来的Twitter里边再去工作的。group现在从它的能力来说，并不比现有的这些强。在现有的各个大的模型里头，应该算是不太突出的一个。虽然它开源了，但是也没有引起任何的响动，因为它开源那个模型实在太大，绝大部分人搭不起来，也没法用。
那么在这样的一个情况下，他突然拿了60亿美金的融资，到手现金60亿美金哦，很大的一笔钱。估值一下达到了240亿美金。这个钱真的是很多呀。大家要知道，他一下就成为了全世界所有AI公司里的第二名。第一名是open AI，860亿美金。第二名呢是anceropic，是150亿美金，就是做cloud这家公司。第三名呢，是法国的Mistra，那也是微软投的啊，那是60亿美金，原来是这样的。结果现在好突然，多出一个240亿美金的公司来，他排第二，了直接排到anseropic前面去了。
More
RSS