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《耕织图》是南宋时楼璹以诗配画的方式绍耕织技术的著作。此《耕织图》卷传为元代程棨摹绘宋代楼璹本。分作：耕作图（自浸种至入仓共二十一节）、蚕织图（自浴蚕至剪帛共二十四节）两卷。各节附标题及五言诗一首，诗文用篆书。此两卷现藏弗瑞尔·赛克勒美术馆。介绍下载：

上次月付彩礼的那贴 曾颖后来加我解释了【图2 图3】， 她说是东南亚搞博彩的大哥， 给女生 3万美元/月 的月付彩礼， 1年后结束的时候， 又给了五六十万美元， 一共近一百万美元。 1、首先这个1年36万美元， 分手再给五六十万美元的诡异之处， 我在聊天里说了， 就不复述了。 1年后结束， 那就是睡腻了， 也没感情了， 再给2倍分手费的动机是？？ 2、再次强调： 大象≠蚂蚁放大1000倍， 不能直接在金额上加零， 这会导致大量的不自洽。 某人试了2万/月的月付彩礼， 觉得体验不错， 财力也支持， 准备花20万/月在这上面， 那他会怎么花？ 找个 20万/月 的顶美么？ …… …… …… …… …… …… 凡是认为会找 20万/月 顶美的， 都是女性， 男性的回答是： 找3个3万/月的+4个2万/月的， 也就是三妻四妾。 3、男性的基因本能是：多偶， 金庸先生早已给出了标准答案： 韦小宝，七个老婆，大被同眠。 没有多偶基因本能的男性， 留不下足够多的后代， 早就灭绝了， 现在活着的每一个人， 往上都能追溯到三妻四妾的祖宗。 萝莉御姐少妇，环肥燕瘦不好吗？ 2万/月到20万/月， 必然是先提高数量， 20万/月到200万/月， 才可能提高质量， 当然也有执着于提高数量的， 比如 市委书记张二江 这种破百情妇的， 基因本能，恐怖如斯。 4、说回所谓的「东南亚灰产大哥」， 1个「一年妾」能就给100万美元/年， 那三妻四妾加一起， 一年至少得1000万美元/年吧。 打个折好了， 假设大哥是事业狂， 那三妻也绝对有的， 一年500万美元不过分吧。 连普通人老婆的大敌， 都是出轨和小三了， 你总不能指望没有道德的大哥， 顶着朝不保夕的风险搞灰产， 然后和这个女生单相厮守吧？ 5、一年花在女人身上500~1000万美元， 你知道这是什么概念吗？ 恒大歌舞团巅峰期团员 100~200 人， 一年支出也就一亿多， 许家印称「这是恒大的脸面」 是许家印撬动政商资源的「顶级公关工具」。 一个东南亚灰产大哥， 花在女人身上能到半个恒大的规模？ 并且还只花在几个女人身上？ 你知道这有多荒谬吗？： ） 6、月付彩礼市场， 就没有只找一个的吗？ 当然有，但那是因为预算限制， 所以同时标配1~3个月换人， 这是正常睡腻了的时间。 「身材容貌再棒」也不行， 每一个你朝思暮想的女神背后， 都有一个操她操得想吐的男人。 所以，对 「一年100万美元，其中五六十万美元分手费」 的结论： 小仙女直接加零的结果， 或者东南亚中介的广告。 大象≠蚂蚁放大1000倍 ： ）

李少民：為什麼紐約市搞社會主義，經濟仍然不會崩潰？ 最近，紐約民主社會主義陣營聲勢大振。紐約市長佐赫蘭．馬姆達尼（Zohran Mamdani）提出凍結租金、擴大政府補貼、免費公車、提高富人稅負等一系列激進政策，而支持這些理念的左派人士也在紐約市議會選舉中取得優勢。他們所主張的政策，再次引發美國社會對國家未來發展方向的激烈辯論。 自從佐赫蘭·曼達尼今年贏得紐約市長選舉以來，批評者就不斷預言災難即將降臨。租金凍結、免費公共服務、擴大補貼、對非法移民更優厚的福利、對富人加重稅負……熟悉的結論隨即出現：社會主義在所有曾經嘗試過的地方都已失敗，紐約市注定走向經濟崩潰。 我认为這個預測不可能成真——不是因為社會主義突然變得有效，而是社會主義的批評者往往忽略了一個關鍵差異：實行社會主義的地方究竟是封閉的，還是開放的。 在封閉的社會主義經濟裡，必須自己創造全部財富，同時進行再分配。歷史一再證明，這種故事通常如何收場。蘇聯在中央計畫下最終停滯不前，1970與1980年代成長率大幅下滑，總要素生產率停滯甚至倒退，產出對資本的比率因效率低下而急劇惡化。毛澤東時代的中國在開放前經歷多次經濟災難。東歐各國則在低效國營企業與長期短缺的重壓下崩潰。更近期的委內瑞拉也走上同樣道路：國內生產毛額從2013年到2020年代初，縮減約75%至80%——這是現代史上最大規模的和平時期經濟收縮之一。 原因其實很簡單。當政府把報酬與生產力逐漸脫鉤，人們創新、投資、生產的動機就會減弱。生產下滑、再分配卻持續擴大，經濟餅就會越來越小。最後，已經沒有足夠財富可以再分配。在封閉經濟中，社會主義最終會把自己賴以維生的資源耗盡。 紐約市的情況則完全不同。它不是獨立國家，而是嵌入紐約州、美國以及全球經濟的一座城市。 它享有聯邦政府支出、州政府支持，以及全球最大規模的國際競爭企業集群之一。紐約都會區的GDP約達2兆美元，約佔美國經濟總量的9%，其中金融與保險業貢獻數千億美元（有分析指出，金融業約佔該市經濟的24%）。 華爾街的收入並非只來自紐約市民。全球金融機構、跨國企業、大型律師事務所、顧問公司、媒體集團與觀光業，都把來自全美乃至全世界的財富帶進這座城市。換句話說，紐約市的再分配政策，不只靠本地居民，更靠遠超出其邊界的財富來源支撐。 這一點從根本上改變了局面。 如果曼達尼推行其政策，部分富裕居民幾乎肯定會搬走，部分企業可能外移，投資活動也可能趨緩。這些反應與數十年來的研究結果一致：稅負、管制與價格管制確實會影響經濟行為。高盛曾估計，2018年至2023年間，紐約市年收入超過1000萬美元的家庭中，有整整10%已在其他地方設立居住地。紐約州在全美申報超過100萬美元所得的納稅人比例，也從2010年的12.7%降至2022年的8.7%，意味著可觀的稅收損失。然而，資本外流並不必然導致立即崩潰。紐約市更可能出現的是緩慢的經濟活力流失，卻仍能維持財務運作，因為外部資源持續注入。因為更廣大的美國經濟仍在創造可課稅財富，國使得市政府則以更多再分配來给紐約输血。当然，纽约市政服務越来越差，更多的無家可歸者繼續依賴日益昂貴的政府補貼，中產階級納稅人則可能被夾在稅負上升與公共服務品質下降之間，投資者可能悄悄將資金轉移他處。但這一切都不回把纽约變成像蘇聯那樣戲劇性地崩潰。 它更像另一種現象：寄生在健康宿主身上的寄生蟲。寄生蟲不需要自己生產食物，只要宿主保持生產力就能存活。同樣地，一個嵌入大型資本主義經濟體系中的再分配型行政區，可以比試圖把全國經濟完全納入社會主義原則的國家，存活得更久。 這種寄生在美國不止於紐約。 加州長期以來也同時推行大規模再分配政策，並擁有全球具競爭力的產業，創造巨額財富——然而它卻面臨全美最高的貧窮率（近期數據約17.7%），以及美國最大的無家可歸人口（約18.7萬至20萬人，約佔全國總數的24%）。在這些案例中，再分配之所以能夠持續，正是因為財富創造發生在更廣泛的資本主義系統之內或之外。 因此，真正的教訓並非社會主義突然變得經濟可行，而是社會主義往往靠著從較大的資本主義系統汲取資源而得以存續。 美國人真正應該思考的問題，不是紐約市是否會變成另一個蘇聯——它肯定不會。 更重要的問題是：紐約市搞社會主義最終由誰來買單？ 只要生產力強的美國人、具全球競爭力的企業以及世界資本市場持續創造財富，紐約市就能繼續進行再分配。該市的經濟扭曲会日益嚴重，但不会崩潰。然而，這種韌性不應被誤解為成功。它只反映出紐約市並非自給自足的經濟體，而美國與紐約州某種程度上縱容了它的寄生行為。 社會主義在蘇聯失敗，是因為它無處可求助。但在龐大的資本主義經濟體系內的社會主義飛地，卻可能持續數十年之久。 所以，美國選民必須明白，一個以自由市場、私有財產與法治為基礎建立的國家，不應該容許其城市或州採行越來越社會主義的政策、讓全國其他地區承擔大部分經濟代價。@baodiantimes

😂浙江省公安厅与温州市公安局联合发了个技术报告，公开了国内警方对Crypto相关案件的办案流程。 大体是靠谱的，有时候看一些媒体报道的时候把跨链追踪渲染得太邪乎了，恨不得输入一个地址，100%自动还原全宇宙资金路径还原。 其实真没这么神，大部分国内真实Crypto执法还是老三样：抓人，扣设备，查流水。 手机、电脑、硬盘、聊天记录、备忘录、截图、云盘、交易所 App、邮箱验证码、OTC 对话，只要能找到助记词、私钥、钱包地址、交易所账号，很多案子基本就已经破了一半了。 而且执法也并不需要每一步都完美破解，它只要把链上路径、时间戳、金额特征、设备证据凑成一个闭环，基本就够用了。 这也是很多人对 Crypto 匿名性的误解。 现实里最难的环节不是侦查，而是后面的处置。 币圈老哥天天喊 Not your keys, not your coins，但现实是： Not your phone, not your privacy。 图自： @BlockTempo

我用 TRAE Work 测了 豆包 2.1 Pro：视觉还原和前端设计、交互能力，真的超出我的预期了！ 字节跳动最新发布的 豆包2.1 系列模型，官方介绍整体在 Coding 和 Agent 能力上有显著提升，VLM 能力保持领先，能力介于 Claude Opus 4.6 和 4.8 之间，这在项目中就很有想象空间了。 在进入正式项目中使用体验之前，先找一个前端设计图还原实现的题目，结合它的 Coding 和 Agent 能力，特别是 VLM 对设计图的布局、设计要素、细节、场景的理解。 我把操作过程录屏，可以看到我让 豆包2.1 参考的设计图，和一句简单的要求，它在执行前，会先思考整个规划和实现过程，然后读取我的设计图、理解它的使用场景和设计细节等，再调用对应最合理的 Skill 来规划整体网页实现逻辑。分步骤实现网页编写后，使用本地预览和视觉验证等来验证实现符合规划预期。 整体实现完成后，输出在视觉还原、交互和技术实现方面的实现细节，可以看出，非常细节，包括设计图中的设计感、布局，甚至不同标题和字体选择，都很贴切，自适应布局也是默认就有且很丝滑。 最让我意外的是，它居然还给每个部分真的配了有实际意义的图，而不只是占位！

Higgsfield 这团队太疯狂了，两周内把插件塞进了 Figma、Minecraft、Adobe 全家桶，现在又把 DaVinci Resolve 拿下了。 我看了下 DaVinci 这个版本，这几个功能太他妈牛逼了： 1 你拍了条 Vlog 觉得色调一般，你只需要找到满意的色调截图扔进去。 它能帮你把整条时间线的色调匹配改好，你根本不需要懂调色，一张参考图搞定，以前这想都不敢想 2 Cinema Studio 这东西比较有意思，你可以指定相机型号、镜头焦段、光圈参数，它按这组物理参数重新渲染你的画面。手机拍的素材秒变相机质感 3 画面里有个路人你想去掉，直接在上面涂一笔告诉它删除，它改完了全片都保持一致。根本不用逐帧手动抠 4 去背景、一键变9:16竖屏、4K 超分这些就不细说了，该有的都有 对做短视频的、搞自媒体的，这东西相当于在你的剪辑软件里多了一个 AI 后期团队。门槛几乎为零。我今天准备拿自己的素材狠狠测一下。

老黄点名了下一个将达到万亿美金市值的公司，相比这个Murphy（MRVL的CEO）今天演讲以及他与来黄的对话更值得一看。Murphy用近一个小时的时间，系统阐述Marvell如何押注数据基础设施、为什么光互联将成为AI时代的关键技术，以及这场从铜缆到光纤的转型将如何重塑整个数据中心架构，看完murphy的演讲，相信能对光互联的技术演化有更深的理解和认识，梳理下Murphy的演讲要点： 1、十年豪赌：如何成为数据中心之王 Murphy演讲从一段自我剖白开始。2014年加入Marvell 时，这家公司60%的收入来自消费电子市场，数据中心业务占比不到10%。也正是在那个时刻，他做出了一个大胆的判断——半导体行业的下一个增长周期，将由 Google、Amazon、Microsoft、Meta 等平台公司驱动，核心需求是“以大规模移动、存储、处理和保护数据的半导体技术”。 这个判断在当时并不被广泛认可。“数据基础设施”甚至还不是一个被行业承认的市场类别，只是 Marvell 用来描述未来愿景的内部术语。但 Murphy 和他的团队展现了惊人的执行力：通过一系列精准的并购和剥离，Marvell 在十年间投入了约285亿美元（225亿美元收购+60亿美元内部研发-40亿美元资产剥离），系统性地构建了从毫米到千公里、覆盖 AI 基础设施全栈的连接技术平台。 这些并购包括2018年收购 Cavium 强化计算和网络能力；2019年收购 Avera 建立定制芯片业务、收购 Aquantia 增强连接产品组合； 2021年以100亿美元收购 Inphi 获得世界级数据中心连接技术； 以及最近12个月内收购 Celestica AI 的光子结构技术和 Xcon 的 scale-up 交换能力。 结果是惊人的：Marvell 从2014年的25亿美元营收增长到2026财年预计的110亿美元，最近几年增速更是达到每年40%。根据上周财报电话会议后的华尔街共识预期，2027财年 Marvell 营收将达到164亿美元。更关键的是，数据中心业务占比已从不到10%飙升至上季度的75%以上。 2、连接性：AI 基础设施的真正瓶颈 Murphy 在演讲中抛出了一个核心问题：什么定义了 AI 基础设施的性能？大多数人会想到处理器、GPU、制程节点（3nm、2nm 甚至未来的1.4nm、1.6nm），或者高带宽内存。这些当然重要，但 Murphy 指出，这些都不是系统的决定性特征。 “因为一个处理器，无论它有多快、连接了多少内存，对于今天的 AI 工作负载来说根本不够。你需要数万个、最终是数百万个处理器作为一个单一的大规模计算引擎协同工作。这就是为什么这种规模的计算从根本上是一个连接性挑战。”Murphy 说道，“而且越来越多地，正是连接性的架构和特性定义了系统的性能。” 这个判断得到了英伟达 CEO 黄仁勋的呼应。在 Murphy 邀请下登台的黄仁勋强调，AI Agent 的计算模式是“分解和分布式的”（disaggregated and distributed）——当你把一个计算问题分解成许多部分，并分布到整个数据中心时，连接性就成为必需品。“我们分解和分布式计算，使其运行在这些巨大的集群上，这样我们就能聚合总计算量、总内存和总带宽。而使这一切成为可能的，就是连接性。”黄仁勋说，“这就是为什么 Matt 做得这么好，为什么 Marvell 如此关键。” Murphy 进一步解释了连接性瓶颈的演变逻辑：过去几年，AI 基础设施先后解决了计算瓶颈（英伟达引领的 GPU 革命）和内存瓶颈（HBM 高带宽内存的规模化），现在瓶颈正在再次转移。“现在是连接性将定义基础设施的极限，就像计算和内存一样。”他引用了与最大客户的对话：“世界上最大的超大规模云服务商现在正在重新构想他们的整个网络架构。他们认识到，扩展 AI 基础设施现在首先是一个连接性挑战。” 随着推理模型、专家混合架构（mixture of experts）、生成式 AI 的持续演进，更多数据必须在基础设施中移动，需要更高的带宽和更低的延迟。当工作负载不再适合单个数据中心时，就需要建设更大的数据中心或整个数据中心园区，以及它们之间的所有高速连接。“因此，连接性成为扩展计算的关键推动力，我们的客户越来越认识到光学是前进的方向。”Murphy 说。 3、从千公里到毫米：Marvell 的全栈连接布局 Murphy 用一张图展示了 AI 基础设施跨越的所有距离——从数据中心之间的数百甚至上千公里，到封装内部的毫米级距离。每一个距离都需要不同的解决方案、不同的技术、不同的工程团队，甚至不同的供应链。“这些不是同一问题的变体，而是根本不同的工程挑战。” 1）跨数据中心连接（数百至上千公里） 这需要非常专门的相干调制（coherent modulation）技术，核心是专用的数字信号处理器（DSP）。Marvell 是全球少数几家能够构建这种相干 DSP 的公司之一，已经领导了从100Gbps 到400Gbps 再到800Gbps 的代际演进。Murphy 在现场展示了一个相干光模块实物——这是一个极其复杂的工程产品，包含了 Marvell 最复杂的先进制程 CMOS DSP 芯片、第四代硅光子技术（已量产十年），以及用硅锗工艺设计的自研宽带模拟组件。“今年晚些时候，我们将采样世界上首个1Tbit、2nm 制程的相干光学解决方案。”Murphy 宣布。 2）数据中心内部连接（数百米） 数据中心内部包含成排的计算服务器，每个机架顶部通常有一个交换机，机架级交换机连接到脊柱和核心交换机，通过光纤电缆形成整个数据中心的网络结构。这部分使用的是更节能的 PAM4调制技术。Marvell 构建了业界领先的 PAM4 DSP 解决方案，以及高速模拟组件（包括跨阻放大器 TIA 和激光驱动器），并引领了从25Gbps、100Gbps、200Gbps、400Gbps 到800Gbps 的每一次重大转型。去年，Marvell 开始量产业界领先的1.6Tbps PAM4解决方案。在以太网交换方面，Marvell 拥有从51.2Tbps 到51.2Tbps 的完整产品组合，并在 ComputeX 当天宣布了专为 AI 数据中心设计的新一代102.4Tbps 以太网交换机，具有业界最低功耗。 3、机架内部连接 目标是以全互联（any-to-any）配置连接尽可能多的处理器——每个处理器都能直接与其他每个处理器通信。英伟达的 NVLink 72（因机架内连接72个 GPU 而得名）首次将这种架构推向市场。这需要完全不同的交换类别，以及通过机架内铜背板驱动超高速信号的能力。“今天，这不是光学的领域，这是铜的领域。”Murphy 说。核心差异化因素是电气 SerDes 技术而非光学。Marvell 拥有目前领先的200Gbps 电气 SerDes，并已在过去几年中演示了面向未来的400Gbps 技术，这些 SerDes 被集成到客户的定制芯片、XPU 以及 Marvell 自己的 scale-up 交换机中。 4）封装内部连接（毫米级） 当今最先进的芯片内部有多个 chiplet，2.5D 或3D 封装本质上是一种连接技术，允许这些 chiplet 在封装内非常靠近地放置，并通过超高速短距离 die-to-die 接口通信。Marvell 拥有领先的 die-to-die SerDes 和先进封装能力，使客户能够构建业界最复杂、最独特的多 die 芯片。 Murphy 强调，拥有所有这些能力“在一个屋檐下”是不寻常的、独特的。“当我们去竞争时，通常在每个类别中我们面对的是不同的竞争对手。但这就是我们的独特之处——我们是一站式商店，是整个连接堆栈的领导者。” 4、铜墙将移：光互联的物理必然性 Murphy 演讲的核心洞察集中在一个概念上：铜墙（Copper Wall）。他用一张图清晰地展示了当前 AI 基础设施中的连接分界线——左侧是光学连接（使用光纤电缆传输光信号，两端有复杂的电子设备驱动和调制激光），右侧是电气连接（使用铜缆、PCB 上印刷的铜走线，或封装内部的微观铜布线）。中间是“铜墙”，定义了信号在必须转向光学连接之前可以通过铜传输的最长距离。 “这是一个重要的区别，因为铜很简单、成本低，正如 Jensen 所说，你想尽可能长时间地使用它，这非常实用。但光学更复杂，需要激光器、光子学、复杂的电子设备。”Murphy 说，“而铜墙，我今天要告诉你们的是，它即将移动。它将再次移动，并将接管机架本身。这正在为光学行业创造需求的爆炸式增长。” 这不是偏好问题，而是物理定律。信号通过铜缆传输的距离与带宽成反比——每次带宽翻倍，距离就必须减半。Murphy 给出了具体数据：当今世界上最高速的生产系统运行在每通道200Gbps。在这个带宽下，电缆长度限制在大约1.5米。相比之下，100Gbps 系统可以使用约3米的电缆。而机架的高度约为2米，考虑到机架内部的所有布线，2.5米正好是极限。“所以当我们转向1.6Tbps 时，我们不能再用铜完全连接机架了。墙正在移动，而且是现在。” Murphy 强调，这不是遥远的未来：“今后，即使是机架内的连接也将变成光学的。整个行业都知道这一点即将到来，所以我们一直在为这一刻做准备——不仅仅是 Marvell，而是整个行业。你可以在台湾看到这一点，在供应链和正在发生的产能爬坡中。” 铜墙每向右移动一步，连接数量至少增加一个数量级。“这正在创造我提到的需求爆炸，光学供应链需要大规模扩展并做好准备。”Murphy 回顾了20年前的类似转型：当时数据中心内部的最先进技术是10Gbps，整个数据中心都使用铜缆，光学基本上只是电信技术，保留用于非常长的距离。但当墙移动时，光学行业迎接了挑战，今天世界上所有的超大规模数据中心都是光学连接的。这次转型催生了新的解决方案——针对数据中心内部优化的 PAM4技术，而 Marvell 是那里的关键创新者之一。 5、CPO：光互联的下一个前沿 当光学进入机架内部时，需要的新技术叫做共封装光学（Co-Packaged Optics, CPO）。Murphy 花了相当篇幅详细阐述这一技术：“CPO 是一种将光学连接一直带到封装本身、紧邻计算的技术，无论是定制计算还是交换芯片。” CPO 要解决的根本挑战是密度和功耗。机架内的连接数量是机架之间连接数量的10倍。“如果我们只是尝试使用数据中心机架间使用的相同光学技术，你不会有足够的功率，不会有足够的物理空间，无法容纳所有这些标准光学模块和电缆——这根本行不通，不可能。”Murphy 解释道。 CPO 的概念是将光纤直接带到封装，将驱动光纤信号的电子设备与定制计算或交换芯片紧密耦合。“这是一个巨大的变化，而且很难，因为你要结合芯片行业中一些最先进的技术：领先制程 CMOS、硅光子学、先进封装、光互连，所有这些都在一个小型紧密集成的系统中制造。复杂性非常高，但这是继续扩展带宽并克服我谈到的铜限制同时降低功耗的唯一方法。” Murphy 强调这不是未来主义的东西，而是正在发生的现实。他在现场进行了实物展示：一边是传统的以太网交换机——当天宣布的102.4Tbps Teralink 交换机，可以看到板中央的交换芯片，PCB 内部的铜走线将信号传输到前面板，所有光学模块都插在那里。另一边是基于 CPO 的交换机——封装中央仍然是交换芯片（51.2Tbps 交换机），但边缘周围是16个3.2Tbps 光学引擎。“16乘以3.2，你得到51.2Tbps。所以光纤现在直接连接到这些引擎，而不是前面板。我们完全消除了 PCB 上的铜走线。光直接从封装中出来。这是一个非常非常复杂的工程作品。”Murphy 说。 Marvell 为 CPO 投入了十多年：硅光子学、光学 DSP、所有周围的模拟宽带组件，以及实现这一切所需的所有先进封装。“这一切实际上都需要在 CPO 中汇聚。”Murphy 说。 6、英伟达的背书与 NVLink Fusion 合作 Murphy 特别强调了与英伟达的战略合作扩展。几个月前宣布的合作中，英伟达向 Marvell 投资了10亿美元，双方正在扩展跨多个维度的合作，包括光学、光子学和 NVLink Fusion。黄仁勋亲自登台与 Murphy 对话，这本身就是一个强有力的信号。 黄仁勋详细解释了 NVLink Fusion 的战略意义：“有时候，也许云服务提供商想要设计自己的定制芯片。在我们之间，我们也在 NVLink Fusion 上合作，这使得你可以使用相同的系统架构，内部有 Marvell 的一些半定制芯片、大量互连、硅光子和光学技术。我们可以创建一个本质上分解、分布和异构的数据中心。” 关键是系统架构保持一致。“他们的网络技术可以利用大量英伟达的堆栈。CPU 可以是 Vera，但它可以利用大量你们的堆栈。所以 NVLink Fusion 是关于采用英伟达的技术和我们的平台、Marvell 的技术和平台，然后我们融合它。这就是为什么它被称为 fusion。”黄仁勋说。 Murphy 追问了铜到光学的转型时间表。黄仁勋的回答非常务实：“我们应该尽可能长时间地使用铜，但铜有其限制——带宽和距离的限制。所以最终正确的策略是：尽可能长时间地用铜进行 scale up。之后，用光学进一步 scale up，用光学 scale out，用光学跨越连接。所以你在必须的地方使用光学，在可以的地方使用铜。” 但黄仁勋随即给出了乐观的市场预测：“底线是，在未来五到十年，我们将使用大量的铜，也将使用大量大量的光学。这些数据中心现在是基础设施的一部分。我说 AI 现在有用、有用的 AI 已经到来的原因是，现在 AI 是有利可图的，token 是有利可图的。当 token 生产有利可图时，每个人都想制造更多 token，这就是为什么 Marvell 的需求如此之高，我们的需求也如此之高。因为每个人都想生产更多 token，因为它被 Agent 到处使用。” 7、无距离数据中心：光互联的终极愿景 Murphy 在演讲的最后部分描绘了一个激进的未来愿景：他当数据传输全部变成光学时，距离实际上不再重要。“这是一个深刻的变化。”说。 今天的服务器、机架和整体数据中心架构都是围绕距离的约束设计的，软件工作负载也围绕这些相同的约束进行了优化。但如果距离不再重要呢？ 首先，scale-up 网络的规模可以从72个或144个 XPU/GPU 扩展到1000个或更多，全部光学互连。“对工作负载的影响是巨大的。今天，AI 工作负载必须分解成适合 scale-up 集群的更小子问题，因为在集群外部通信今天更慢、带宽低得多。但光学互连系统可以管理数量级更大的工作负载。” 其次，服务器本身可以被解构。现代 AI 服务器由一定数量的 CPU、XPU、内存和网络接口组成，它们都在同一系统上的原因是距离——CPU 和 XPU 需要以非常高的带宽访问内存，这意味着它们需要紧挨着坐在板上，铜走线作为它们之间的连接。“但在这些连接都是光学的未来，距离实际上不重要。你可以想象一个完全解构的架构——XPU 在一个系统中，内存在另一个系统中，巨大的 CPU 在另一个系统中。” 这解锁了另一种可能性：今天系统中 CPU 和 XPU/GPU 的比例是固定的，必须在系统构建和部署时定义。但没有两个工作负载需要完全相同的比例，这意味着在任何给定时间，计算或内存的某些部分可能未被充分利用——这要花钱。“但一旦我们将系统分解为独立的计算池和内存池，并且它们都是光学互连的，我们就可以动态组合专用系统，然后针对任何工作负载进行优化。” Murphy 的终极愿景是“全球光学互连的数据基础设施”：“我们今天拥有的这些系统中的刚性边界开始消失。计算现在可以被池化，内存可以被池化，基础设施可以大规模动态组合。架构师第一次可以开始围绕模型的需求设计 AI 系统，而不是围绕互连的限制。” 他将这个愿景命名为“无距离数据中心”（data center without distance）：“计算、内存、网络和光子学作为一个统一系统运行，数据中心中的数百万资源可以像一台机器一样协同工作，一个由工作负载需求定义的架构，而不是连接性的限制。我们相信这是计算基础设施的下一个时代，Marvell 正在帮助构建使这一切成为可能的连接基础。” 最后再多说点， Marvell的核心竞争力集中在两个细分领域。 1、定制芯片（ASIC/XPU）设计。 Marvell与博通是全球两大定制AI加速器设计巨头。大厂自研芯片的趋势正在加速——比如微软的Maia 200推理芯片、亚马逊的Trainium系列，背后都有Marvell的参与。TrendForce的预测数据值得留意：2026年定制AI芯片销售增速预计为45%，而同期GPU的增速仅为16%。不是GPU不行，而是超大规模云厂商在推理端的成本压力正在推动它们加速自研定制方案。 2、数据中心互连产品线。 这是Marvell更深的一条护城河。根据其财报，光学互连产品收入保持两位数季度环比增长，数据中心交换机业务预计2027财年将突破5亿美元。Marvell过去十年通过一系列并购累计投入约360亿美元，围绕连接搭建了涵盖定制芯片、高速交换器、光模块、硅光子和先进封装的完整技术平台。