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2/2 in the Europa League qualifiers✅ @Polymarket delivered again. ✅ Derry City 1:2 CSKA Sofia – Both Teams to Score ✅ Universitatea Cluj 0:0 Dynamo Kyiv (Dynamo won on penalties) – Under 2.5 Goals A clean sweep. On to the next slate.

Every AI response you've ever gotten started with an electron. ⚡ In a recent interview with Sequoia Capital, Jensen Huang described AI infrastructure as a five-layer cake, and at the very bottom, before chips, before data centers, before models, is energy. That's the binding constraint on the Intelligence Age: not compute, not software — watts. This is why NVIDIA calls AI factories the dynamos of our era. They take in electrons and send out tokens of intelligence. We're a few hundred billion dollars into what Jensen calls the largest infrastructure buildout in human history. Trillions more to go. The question isn't whether AI will scale. It's whether the energy grid can keep up. ⬆️

Every story is different. Every story matters. For 5 years, Max Elizalde built Binance communities in LATAM. From volunteer to mentor, his bootcamp program went global, winning him Local Community Dynamo (Americas & LATAM) at the 2025 Binance Angels Awards!

最近读 Paul David 1990 年那篇经典文章《The Dynamo and the Computer》，反而更能理解今天很多人的 AI 焦虑。 当年电力出现后，工厂生产率没有立刻暴涨。 原因很简单：很多工厂只是把蒸汽机换成电动机，但整套生产方式、机器布局、管理流程，仍然停留在旧时代。 真正的变化，要等到工厂重新设计，机器独立驱动，流程重新组织之后，才慢慢释放出来。 这和今天的 AI 很像。 很多人焦虑，是因为模型进步太快了。新模型、新 Agent、新工具，每隔几天就刷屏一次。于是我们很容易产生一种错觉： 技术已经冲到未来了，我却还停在原地。 但问题可能没有那么简单。 AI 的真正影响，不会只来自「模型更聪明」。它还要等工作流、组织结构、教育方式、协作模式一起变化。 现在很多公司和个人，其实还在把 AI 塞进旧流程里。 以前写周报，现在让 AI 写周报。 以前开很多会，现在让 AI 总结会议。 以前复制粘贴资料，现在让 AI 帮你复制粘贴得更快。 这当然有用，但还没有真正改变「工厂」。 所以 AI 时代的核心问题，也许不是「我会不会被替代」，而是： 我现在的工作方式，有多少还停留在旧的皮带轴系统里？ 焦虑不能完全消失，但它可以被重新理解。 如果 AI 真的像电力一样是通用技术，那我们现在经历的，可能不是终局，而是混乱的重组期。 真正值得关注的，不只是下一个模型有多强，而是谁能先学会重新设计自己的工作流。 个人如此，公司也是如此。

Atlassian上季度收入17.9亿美元。然后他们把搭这套基础设施的工程师给裁了。 这哥们被裁之后干了件事：直接放出一段38分钟的视频，把他搭过的每一个系统拆解得明明白白，免费公开，谁都能拿去用。 他抖出来的东西包括： · 用Envoy代理，而不是企业级负载均衡器 · 边车架构，统一处理认证、日志、限流 · DynamoDB配SQS，做异步配置 · Packer加SaltStack，大规模自动化部署虚拟机 Atlassian有35万客户，按人头收费。这哥们直接把企业级的全套玩法白送给你了。 收藏吧。

Amazon Web Services (AWS) says it will take several months to fully restore its cloud services in the Middle East. The data centers in the UAE and Bahrain were badly damaged by incidents in early March, this affected many key services, including EC2, S3, DynamoDB, and RDS. In an update, AWS said some repairs have been done, but the work is taking a long time because the damage to the buildings and equipment is very serious. Customers are asked to move their important work to other regions right away and use their disaster recovery plans with backups stored somewhere else.

英伟达老黄在GTC大会上都说了什么？ 看了下演讲全文，感觉这次老黄不只是在卖芯片，而是在卖一个全新世界观：AI 不是工具，不是应用，而是人类下一个工业革命的能源+发动机。AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。梳理下要点： 1. 第一性原理：AI 的本质重新定义（别再当它是“聪明App”了） 老黄认为 1）AI 不是单一模型突破，也不是“会聊天”的玩具，而是像电力一样的核心基础设施。 2）每个公司都会用，每个国家都会建，不建就落后，就像19世纪不建电厂一样。 2）计算需求过去两年已增长“一百万倍”，且还在指数级加速。 老黄更是给了一个炸裂的前瞻指引，预计到2027年，仅英伟达这些旗舰芯片（Blackwell + Vera Rubin 系列）就能贡献至少1万亿美元营收。”（比之前市场预期的5000亿翻倍，时间拉长一年但金额更狠） 这已经不是简单的财报指引，是给全球CEO和国家元首的最后通牒：你们不投AI工厂，我们就帮别人建。 2. Token工厂：数据中心的新物种 老黄把数据中心彻底改名——不再是存数据的仓库，而是生产智能代币的工厂。CEO 现在要像管传统工厂一样管“代币产出率”和“单位代币成本”。英伟达通过全栈垂直整合，已经把单位代币成本做到全球最低。 这就是工业化拐点：AI 从实验室玩具 → 国家级重资产基础设施。 投资视角来看，这会让“AI基建”概念彻底主流化，能源、冷却、网络、光模块、液冷、变压器等全产业链都会被重估。别只盯着GPU，看“Token工厂”全链条。 3. Vera Rubin 平台：下一代AI工厂的完整蓝图 Rubin不是单颗芯片，是垂直整合的7大芯片 + 5个机架级系统 + 1个超级计算机*。 他的亮亮点在于： 1）Vera CPU（专为Agent优化）、全液冷、Groq确定性流式推理 + Dynamo解耦、吉瓦级工厂代币生成速度提升350倍。 2）大规模光电共封装（CPO）、硅光子，目标百万卡集群、低功耗低延迟。 老黄原话这么说：“Vera Rubin 不是芯片，而是一个巨型系统，从能源到端到端全优化。” 这其实在告诉对手和客户：英伟达已经把“AI发电厂”的参考设计做出来了，你们直接抄作业就行（当然得用我们的零件😎） 4. Agentic AI + OpenClaw：下一个十年的操作系统级革命 OpenClaw在这次GTC上被老黄定义为“AI时代的Linux”——开源、底层框架，让Agent自主调用工具、写代码、管理文件。 老黄宣布NewClaw企业版平台，现场“极简养虾”demo（一键让AI代理管复杂养殖流程），象征极简部署 + 自主执行。 老黄更是明确说，今天世界上每一家公司都必须制定OpenClaw策略。同时推Nemotron开放模型联盟（语言、视觉、机器人、生物、气候等全覆盖），开放生态才是王道。 这是在逼所有企业从SaaS转向AaaS（Agent as a Service），代理框架、工具链、隐私护栏相关公司会爆。开源+企业级双轮驱动，类似于当年Android的打法。 5. Physical AI + 机器人：从数字到物理的ChatGPT时刻 老黄认为物理AI迎来爆发：不再是屏幕里的智能，而是能真正作用于现实世界。他聊到Robotaxi Ready新增比亚迪、现代、吉利等，覆盖1800万辆/年 + Uber大规模部署。 现场迪士尼Olaf雪宝机器人直接登台，展示Omniverse数字孪生 + Newton物理引擎，从虚拟直接迁移到物理适应。 老黄说机器人会成为数万亿美元市场，而物理AI是下一个大爆炸的领域。当然我们自己也需要清楚，物理世界落地比数字难100倍，但一旦起飞，体量远超纯软件。关注端到端（感知-决策-执行）全链公司。 6. 更远的下一代 + 未来场景（Feynman + 太空） 1）预告Feynman架构：Rosa CPU、LP40 LPU（推理专用）、BlueField-5、CX10网络等。 2）太空数据中心：Vera Rubin Space-1轨道AI计算机，用Omniverse建“数字孪生”太空基建。 这一次老黄呼应了老马，英伟达不只是地球算力霸主，还想做太空AI基础设施。 老黄这次演讲核心就是 AI 是新时代的电力 + 发动机，Token工厂、AI代理智能体、物理AI 共同构成基础设施。英伟达提供从能源到芯片的全栈钥匙，这个市场到2027年带给英伟达至少万亿美元营收。