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作为一个游戏佬，我贼讨厌英伟达新的临时CEO。 Kress，这姐们一辈子都在做财务，和华尔街打交道。 之前在微软、思科都是部门级的 CFO，今年该六十了。中老登白人女，这人我光看面相，我就断定，她这辈子鸡毛游戏没看过，顶多玩玩疯狂的小鸟、糖果三消啥的😅。 AI 数据中心的业务太暴利了，从财报来看， 游戏显卡毛利率 50%+，AI 显卡毛利率 80%+。 只有老黄，他对游戏有情怀，还记得初心，力排众议，还给我们游戏玩家生产点显卡。 没有老黄护犊子，估计这姐们，等过渡期结束，游戏显卡就慢慢变边缘业务咯😭。 谁管我们这些戴眼镜，不爱出门的阿宅。 哎，以前老是调侃老黄，说他精准阉割挤牙膏。 现在物是人非，挤牙膏我也认

我一生干了两件事，一是把 NVIDIA从一家做显示卡的小公司，带到了人工智慧的世界中心。三十三年，把 GPU 从游戏机里搬出来，搬进了超级电脑，搬进了数据中心。对这件事持异议的人不多，只有那么几个人，在我耳边叽叽喳喳，无非是嫌我们的显卡太贵，还要排队买罢了。 另一件事你们都知道，就是发动了这场AI大革命。这件事拥护的人不多，反对的人也不少。这两件事还没有完，这笔遗产得交给下一代。怎么交？和平交不成，就在算力竞争中交；搞不好就技术封锁、晶片禁运了。你们怎么办？只有天知道。

Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 刚刚解释了整个 AI 行业面临的最大问题之一。 根据 Dario 的说法，计算资源是 Anthropic 目前面临的最大商业困境，而这归结为一个简单的问题：当你几乎完全不知道公司两年后将产生多少收入时，你如何规划数十亿美元的基础设施支出？Anthropic 的收入在 2024 年增长了大约 10 倍，在 2025 年又增长了 10 倍。这是惊人的增长，但即使是 Dario 也承认，他们对下一年会是什么样子几乎没有可见度。 与此同时，公司必须在实际需要它们的一到两年之前就锁定 GPU、数据中心容量、电力和网络基础设施。而且这些并不是小承诺。我们谈论的是可能高达数百亿美元的支出，这些支出必须基于需求预测来承诺，而这些预测可能完全错误。这就是事情变得有趣的地方。如果 Anthropic 购买了太多计算资源，而收入没有如预期增长，公司就会面临财务过度扩张的风险。但如果购买得太少，后果可能更糟。 它不仅会难以服务现有客户，还可能在开发下一代 AI 模型方面落后。而这可以说是一个更大的风险，因为今天正在训练的模型将决定公司未来六到十二个月的竞争地位和收入潜力。换句话说，Anthropic 不能简单地等到需求显现后再投资基础设施。到需求变得明显时，可能已经太晚，无法获得竞争所需的计算资源。这就是 AI 基础设施建设与其他大多数传统行业如此不同的原因。公司们被迫在今天做出巨大的资本配置决策，这些决策基于技术进步和未来收入，而这些都极难预测。 @龙虾量化

📚 李博杰刚开源了一本《深入理解 AI Infra》，想搞懂大模型推理和训练到底卡在哪，这本书直接从硬件极限一路算给你看。 《深入理解 AI Infra》的仓库 8 月下旬才建，现在已经 7500 多 star。它是李博杰《深入理解 AI Agent》的姊妹篇，那本在 GitHub 上是 5 万+ star。 以前学 AI Infra，看到的多是「用了什么框架、调了哪些参数」，为什么要这么设计，往往没人讲透。 这本书反过来，从约束推导设计，反复追问五个问题：搬什么、搬多少、搬几次、经过哪里、谁必须等它。十二章从模型架构、加速器、超节点、数据中心网络，一路讲到推理优化、分布式推理、训练系统和端边云协同。 配套的计算工具只要 Python 标准库就能跑，不用 GPU，也不用下模型权重，书里的数可以自己算一遍。中文原版之外还有英文、繁中和俄语的社区译本，PDF、EPUB、在线阅读都有。 要说明的是，书稿目前还是初稿，作者在持续修订。 想把 AI Infra 从「会用」学到「会算」，这本值得放进书单。 GitHub：

第三点也是比特币价格上不去的原因之一，矿工都在转型做 AI 数据中心，矿场改造需要资金，于是基本都恢复了挖卖提。美国比特币挖矿上市公司过去是囤币的主力，现在都在卖。

2026 年币圈的三个结构性核心转变： 第一：ICO 向股票代币化转变，ICO 几乎消失 第二：离岸所向合规所转变，许多交易所主动关停或被制裁 第三：比特币矿场向 AI 数据中心转变 对币圈而言，确实是钱向外出走，结构性萎缩的一年

有个24岁的姑娘，把自家次卧改成了一个小型数据中心，闷声不响赚了5.84万美元。 48台翻新的Mac mini整整齐齐码在铁丝架上，旁边就放着一个灭火器和一把塑料凳。房东每次来收租，都以为她在家里挖矿。 以前她每个月要花1.4万美元租云GPU跑广告业务，心疼得不行。现在好了，这个架子7×24小时不停转，她睡觉的时候，机器就能自动产出1.4万张图和900个视频。 接了11个品牌，一个月稳稳进账2.64万美元，电费只要314美元。买硬件的钱，67天就回本了。 有意思的是，架子最上面还开着Polymarket的钱包。那边赚得更狠——总利润780万美元，97%来自体育市场。靠4.94亿美元的交易量，一点一点堆出1%的稳定回报。 一边卖算力，一边卖数学。 两套系统就在同一间卧室里安安静静地跑着。机器不停，钱包不停。姑娘要做的，就是收钱，偶尔擦擦灰。

科技公司的招聘市场回到了近几年最好水平，但增长几乎不来自软件岗位。 目前有超过28.1万个空缺职位，同比增加17%，较2023年低点增长73%。 但产品、工程和设计岗位仅增长2%；硬件工程岗位翻倍，供应链增长63%。 AI带来的新工作，更多在芯片、数据中心和硬件等物理基础设施。

AI铁王座空出来了，再聊聊老黄的辞职及影响：1、大家没注意的是老黄昨晚不仅辞掉了CEO、总裁连董事会成员的身份也辞掉，可以说退的干干净净跟英伟达彻底切割了，以后老黄只是英伟达最大的个人股东而已。一方面可能婚外情属实，另一方面也说明老黄应该也是面临了巨大的压力，不然董事会成员也不会辞掉。 2、33年以来英伟达董事会首次任命了一位董事会主席，这是跟老黄裸辞一样重要的信息，就是英伟达董事会改组。从“首席独立董事”机制改成正式董事长制，董事会的控制权也在进一步收拢。 英伟达董事会首任主席HarveyC.Jones（哈维·琼斯），1993年加入董事会，前 电子设计自动化巨头新思科技（Synopsys）的CEO和执行董事长，也是投资机构SquareWaveVentures的管理合伙人。 3、对产业的影响可能更深远 如开头所说AI铁王座空下来了，产业教主倒下了，现在看还没人能顶的上去 ：要么产业身位不够、要么资历和影响力也不够。 1）对英伟达来说，短期算是利空落地。如昨晚老黄辞职消息出来前聊到，“如果老黄离任最终消息出来，短线可以博一个大反弹毕竟核心竞争力没那么快就没了，但长期就得边走边看、看实际经营状况，看接任者是不是能真的撑得住”。老黄辞职的消息出来、昨天英伟达也确实低开高走； 2）老黄辞职，英伟达少了一个有远见、有决断力和魄力的掌舵人和领航人，需要特别注意老黄在任时几十名高管都直接向他汇报，那说明英伟达得高管没有谁能有他这样的全局视野、现在看未来是会受限的。 老黄还主导一批用英伟达的信用给数据中心建设兜底的项目，例如之前给OpenAI的合作，同时几家新云厂商特别是CRWV也都是老黄扶持起来的；影响自然也不小。 3）但有受损的就有受益的 老黄离开、英伟达的竞争对手不得笑开怀。AMD、谷歌的TPU、亚马逊的Trainium估计都看到了进一步追赶的可能性。为谷歌和亚马逊自研芯片的核心供应商博通和MRVL又能分到更多的蛋糕了。 4）对整个产业链来说 教主走了，扛大旗没有了，凭老黄一己之力扶持起来的算力产业链可能要放缓，但产业趋势已经形成，最多只是延缓并并不是停滞。 这两天在思考一个点，“slower for longer”的节奏可能更好，不需要动不动就高歌猛进、时不我待的。节奏稍稍降下来、会走的更稳更远。 4、而对整个市场来说 还是维持一周前 会到前面说的“slower for longer” ，过去几年的大干快干让硬件层分走了绝大部分利润，而慢下来，就是在模型层/应用层/平台层/硬件层之间做利润的重分配，资金的投入方喘口气，甚至于硬件层也不是通杀，流动性恐慌后，最终会回到不同环节的供需紧张程度出现定价分化。

律师用八块 2018 年的 V100 跑出接近 NVFP4 质量的 DeepSeek-V4.1-Flash。 一位在 r/LocalLLaMA 发帖的律师（“GPU 太多”系列第五篇）公开了名为 Volta-Max-uPLIft 的仓库，能在八块 2018 年的 V100 SXM2 显卡上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，支持 524K 上下文，单路解码超过 100 tok/s，同时开两个对话时约 160 tok/s。其实际法律工作流如今完全跑在这套本地栈上，不再依赖前沿模型的 API。 这说明近十年前的数据中心显卡，配合选择性的专家升精度量化和手工调优的 Volta 内核，也能以可用速度和长上下文服务 552B 参数的专家混合模型；对于已经拥有 V100 集群的团队来说，这是购买 Blackwell 硬件之外的一条现实路径。而使用者是一位并非机器学习专家的法律从业者、却把它当作日常生产工具，更说明完全本地化、保护隐私的大模型部署在律师等受监管行业已经具备可行性。 核心技巧是“升精度”（uplift）：所有被路由到的专家先以 2-bit 记录常驻显存，然后按在四类文本上统计出的激活频率，把最常被调用的专家逐个替换为 NVIDIA 的 NVFP4 权重，直到显存装满，从而在不需要整模型 4-bit 的情况下达到接近 NVFP4 的质量。该方案在一台双路 Rome 服务器（512 GB 3200 MHz ECC 内存）上采用 PP2xTP4 并行，作者也说明基准数据由 Claude Code 生成，属于自测数据而非第三方独立验证。