我翻完梁文锋26岁写的微博才明白DeepSeek的成功,跟技术路线半毛钱关系都没有。
梁文锋26岁那年,一个人开着菲亚特进了西藏阿里无人区。
深入400公里,
被困了一周,
人走出来了,
车永远留在了那里。
12年后他做了DeepSeek,
你要是读过这个故事,就一点都不意外。
2011年底,他开一辆破菲亚特去西藏,
同行的人到了拉萨玩完就飞回去了,
他没回。
一个人继续往西,羊卓雍措,珠峰,希夏邦马,一直扎进阿里无人区400公里。
用的是入门级尼康D50,套头,
但他能等大半天就为了一束光,
拍出来的照片像专业摄影师的。
配文写的是"风萧萧兮易水寒",写的是"古道西风瘦马",写的是"一骑走天下"。
最后一条微博:
被困无人区一个星期,所幸我出来了。但我的菲亚特没有出来。它永远地留在了那片漫无边际的高山草原。That's the END。
就这么个事,
我们回头看DeepSeek,全是同一个人的同一个打法。
别人到拉萨就回去了,
他一个人再往里走400公里。
像不像现在?
大家都在做应用、做商业化、做能快速变现的事情,
他一个人往里走,做基础模型,做AGI,很长时间都不融资,不社交,不出来参加各种大会。
入门级相机,但等半天光线,拍到最好,
像不像DeepSeek?
不堆资源,不烧钱,但把效率做到极致,用别人十分之一的成本做出匹敌的东西。
车扔在无人区了,人走出来了,写一句That's the END。
像不像他的风格?
敢赌,敢输,输了认,然后继续走。
开源就开源,被制裁就被制裁,模型放出去就放出去,车没了但人出来了,下一趟再来。
所有人都在分析DeepSeek的技术路线、成本结构、国运加持,
但你看看这个人26岁干的事,答案全在那。
一个敢独自把车开进无人区400公里的人,他做公司就不会跟在别人后面。
一个把车扔在高原走出来还能写That's the END的人,他不会在乎短期股价和融资新闻。
一个用入门相机等半天光线的人,他做模型就会把每一分算力都榨干。
所以这些都不是什么商业策略,
这就是一个人的性格,
DeepSeek不是一份商业计划书的结果,
是一个人的本性,在12年后,自然长出来的东西。
那个在无人区里走了一周的年轻人,和那个把全球AI行业搅翻天的人,是同一个人,一直以来都是。
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員数、高周波、容量、DC特性
まだまだ始まったばかり
ゴールドマン・サックスは次世代メモリチップを求めてMLCC(積層セラミックコンデンサ)に注目している。そのサイクルはまだ始まったばかりだ。
AI開発競争はGPU、CPU、メモリといった上位技術にまで広がり、それらすべてが市場ファンドの注目を集めている。投資銀行ゴールドマン・サックスの最近のレポートによると、次に爆発的な成長を遂げるのは積層セラミックコンデンサ(MLCC)であり、現在、生産量と価格が同時に上昇するサイクルの初期段階にあるという。
モルガン・スタンレーがNvidiaの次世代Vera Rubin AIラックを分解した最新の分析によると、最新の部品表においてMLCCの価値が182%増加していることが明らかになり、ゴールドマン・サックスのMLCCに関するレポートと一致した。
ウォール・ストリート・ニュースの報道によると、ゴールドマン・サックスのアナリスト、高山大樹氏は、AIサーバー向けMLCC市場が2025年から2030年にかけて4倍以上に成長し、約2150億円から約9200億円に拡大すると予測しており、年平均成長率は34%となる。ゴールドマン・サックスは、現在のAI主導型MLCCサイクルは史上最大かつ最長のサイクルであり、まだ初期段階にあると述べている。
アナリストのネルソン・アームブラスト氏も、MLCC(積層セラミックコンデンサ)はGPUとメモリに次いで、AIサーバーの部品構成において3番目に大きな部品になったと述べている。MLCC市場全体の規模は約150億ドルで、サーバー市場は約13億ドルを占め、年平均成長率(CAGR)は80%で拡大している一方、自動車や携帯電話などの他の用途分野における需要の伸びは鈍化している。
別のアナリストであるアレン・チャン氏は、MLCC業界の構造的な矛盾を指摘した。生産能力の年間成長率は10%をわずかに上回る程度にとどまっているが、これは設備や材料が社内生産に依存しているためである。拡張の進捗は社内のエンジニアリングリソースによって制限されており、生産量を大幅に拡大することが困難で、AIサーバーの需要に大きく遅れをとっている。
ゴールドマン・サックスは、AIサーバー向けMLCCの需要が2025年から2030年にかけて約4.3倍に増加すると予測している。同時に、自動車の電動化分野における高電圧・大容量MLCCの需要も引き続き堅調で、電気自動車1台あたりのMLCC使用数は増加の一途をたどる。これら2つの主要な需要は、既に限られている新規生産能力を吸収しており、家電業界の顧客は、自社の需要が減少傾向にあるにもかかわらず、将来の供給不足リスクに備えるため、長期供給契約の締結を積極的に模索している。
ゴールドマン・サックスの分析によると、MLCC(積層セラミックコンデンサ)の価格上昇は、DRAM、NANDメモリ、ABF基板、銅箔基板(CCL)といった他の主要なAI(人工知能)コンポーネントの価格上昇よりもかなり遅れて始まった。このことから、ゴールドマン・サックスは、MLCCをABFやCCLと並んで、すべてのAIコンポーネントおよび材料の中で最も長期的な価格上昇の可能性を秘めていると評価している。
ゴールドマン・サックスは、村田製作所を訪問した後、AIを活用した最先端の積層セラミックコンデンサ(MLCC)の需要サイクルを、当初の予測である2028年から2030年頃に延長した。
モルガン・スタンレーは、NVIDIA Vera Rubin AIラックを分解した結果、PCB、MLCC、ABF基板、メモリなどの周辺部品の重要性が急速に高まっており、サプライチェーンの価値が「GPU優位」からシステム全体のアーキテクチャへと徐々に広がっていることを発見した。中でもMLCCの価値は182%増加し、VR200ラックあたりのMLCCの価値は約4,320米ドルで、GB300時代の約1,530米ドルをはるかに上回っている。使用されるボード数の増加に加え、新たに導入されたBlueField DPUとConnectX Orchidモジュールが、ハイエンドMLCCの需要をさらに高めている。
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