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英伟达官宣CPO量产：这不是诱多式利好，而是实打实产业利好这则消息是产业拐点级实
英伟达官宣CPO量产：这不是诱多式利好，而是实打实产业利好这则消息是产业拐点级实质利好，绝非主力拉高出货的诱多题材，有三层硬核依据佐证。第一，消息来自英伟达高管官方产业论坛，落地动作真实可查。英伟达不仅完成CPO交换机量产交付核心客户，自身数据中心同步批量部署，还提前布局光引擎、激光、封装全产业链，主动牵头行业标准制定，不是口头画饼。高管明确，未来AI算力垂直扩容带宽需求是传统模式十倍，直接打开光通讯长期成长空间，是赛道基本面的实质性升级。第二，产业逻辑不存在利空陷阱。市场此前担忧CPO会替代传统光模块，但本次官宣明确，CPO仅用于超大规模AI集群交换机互联，服务器接入、长距传输等场景仍需要传统光模块，二者是互补而非替代。国内旭创、新易盛等头部厂商早已切入英伟达CPO供应链，量产落地会直接兑现订单业绩，有真实业绩增量支撑。第三，从资金和板块周期判断，不存在借利好出货条件。7月底CPO板块连续大跌，高位标的持续资金流出，估值已经充分回调；本次量产消息是滞后落地的产业实锤，并非高位突发利好。若主力要诱多出货，会在上半年板块翻倍上涨阶段释放消息，不会等板块大幅调整后才官宣量产。短期板块会迎来情绪修复，中长期利好光引擎、硅光、高速光模块产业链龙头，仅纯蹭概念、无英伟达供应链合作的小票持续性偏弱。风险提示：仅产业逻辑分析，不构成投资建议。
但斌说下跌的时候要敢买！先看看他现在买了什么吧，参考一下他的投资策略。
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科技利好来了，挺住
科技利好来了，挺住
英伟达上周末宣布与SK海力士建立一项内容含糊、规模号称达到5000亿美元的合
英伟达上周末宣布与SK海力士建立一项内容含糊、规模号称达到5000亿美元的合作关系，而这份消息本周似乎根本没有打动投资者。黄仁勋现在就像干预市场的中央银行行长，介入得越多，投资者就越紧张。SK海力士市值英伟达行业地位
黄仁勋曾将算力削减80%的H20芯片出售给中国，没承想中国工程师随后完成技术破解
黄仁勋曾将算力削减80%的H20芯片出售给中国，没承想中国工程师随后完成技术破解，并发现芯片内部疑似藏有“定位追踪”和“远程关停”功能！麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来更多优质的内容，感谢您的支持！H20原本就是美国限制先进人工智能芯片出口后，英伟达专门面向中国市场设计的产品，它并非把H100换个名字继续销售，而是在计算能力和互联规格受到出口规则约束的情况下，为保住中国市场推出的合规版本。2025年4月，美国突然要求英伟达出口H20必须申请许可证，导致英伟达计提45亿美元相关损失，7月14日英伟达又宣布美国政府保证会批准申请，希望尽快恢复供货，正式许可则从8月才开始发放。就在市场以为H20可以重新大规模进入中国时，国家网信办于2025年7月31日约谈英伟达，要求其就H20可能存在的漏洞、后门、追踪定位和远程关闭风险作出说明，并提交能够经受检验的证明材料。我认为这次约谈完全不是小题大做，因为人工智能芯片早已不是普通电子元件，它连接着数据中心、科研机构、互联网平台和工业系统，一旦底层硬件存在不受用户控制的功能，风险绝不是一台服务器死机那么简单。这场争议也不是凭空出现，2025年5月，美国部分国会议员推动所谓《芯片安全法》，要求先进人工智能芯片具备位置验证能力，并在设备被异常转移时向美国政府报告，这种提议本身就足以引发进口国警惕。必须把事实讲清楚，美国议员提出给出口芯片增加追踪能力，不等于H20已经安装了后门，国家网信办要求说明安全风险，也不等于监管部门已经宣布芯片有问题，目前没有公开证据证明中国工程师确认H20内置远程关闭装置。英伟达随后公开回应，强调自己的芯片不存在后门、终止开关和间谍软件，还认为把关闭功能直接写入硬件会制造单点漏洞，甚至给黑客和恶意攻击者留下可乘之机，这是一份明确的企业立场。但在我看来，企业声明只能作为审查材料的一部分，不能自动代替技术验证，任何厂商都会强调产品安全可靠，监管部门真正需要确认的，是这种安全能不能通过芯片分析、固件检查、网络测试和供应链审计得到证明。很多人一说芯片后门，就只盯着硅片内部有没有隐藏电路，其实现代计算系统的风险可能存在于多个层面，包括固件升级机制、驱动程序、管理软件、服务器基板控制器、远程运维接口以及外部通信链路。芯片本身没有恶意功能，并不代表整套服务器绝对安全，服务器当前没有异常通信，也不代表未来的软件更新不会引入新风险，所以安全审查不能只拆开一块芯片看结构，而要覆盖产品交付、部署、更新和运行的整个生命周期。我认为最可靠的验证方式不是要求企业反复口头保证，而是让关键设备在可控环境中运行，检查它会连接哪些服务器、上传哪些信息、由谁签发更新程序、断网后能否正常工作，以及用户有没有拒绝升级和关闭遥测的权利。对于承担大模型训练、政务数据处理和重要工业任务的算力中心，还应建立软硬件清单、升级审批、异常流量监测和供应链追溯机制，即使没有发现后门，也要预防普通漏洞、配置错误和第三方组件带来的安全问题。这件事更深层的提醒，是中国的核心算力不能长期建立在别国是否批准出口的基础上，4月要求许可证、7月表示准备放行、8月再批准部分客户，这种反复已经说明，商业合同在政治限制面前可能随时失去稳定性。在我看来，算力自主并不等于关起门来拒绝所有外国芯片，而是关键任务必须拥有替代方案，外国设备可以参与市场竞争，但不能控制整个技术路线，更不能让一个外部许可决定国内企业的大模型能不能继续训练。真正的国产替代也不能只看单卡跑分，因为人工智能系统还包括高速互联、服务器、存储、集群调度、算子库、开发框架和模型适配，芯片性能再高，如果软件难用、集群不稳、应用迁移困难，同样无法形成可靠生产力。工信部发布的《算力互联互通行动计划》已经提出建设跨主体、跨架构和跨地域的算力调度体系，并推动异构万卡、十万卡智算集群混合训练，这说明中国补的不是某一块芯片，而是一整套算力生态。截至2025年6月底，我国在用算力中心达到1085万标准机架，智能算力规模达到788EFLOPS，相关规划还提出继续攻关人工智能芯片、高速互联、服务器和基础软件，国产算力已经进入从单点突破走向系统协同的阶段。我认为H20当然仍有市场价值，国内企业也可以根据成本、性能和安全评估决定是否使用，但任何进口芯片只要进入关键算力设施，就必须接受与其重要程度相匹配的审查，这不是排斥竞争，而是最基本的安全责任。对于这件事你怎么看？欢迎在评论区留言讨论，说出您的想法！
互联网技术AI泡沫的出清不会是"全行业雪崩"，而是一次极其精准的优胜劣汰——谁
互联网技术AI泡沫的出清不会是"全行业雪崩"，而是一次极其精准的优胜劣汰——谁靠叙事活着，谁靠现金流活着，潮水退去时一目了然。综合高盛、BIS、摩根士丹利、Forrester等机构的判断，以及新华网披露的全球AI投入1.4万亿美元vs营收6130亿美元的残酷断层，以下五类行业将面临最大挑战，且冲击会沿产业链逐级传导。一、最惨重：高杠杆算力基础设施与数据中心租赁这是泡沫破裂的"震中"。高盛在7月中旬的研报中明确指出，"算力扩张时代"正逐步走向终结，整个科技板块的估值定价体系即将迎来重构——资本开支效率、资产利用率、应用落地速度将取代"硬件产能规模"成为新的定价因子。挑战来自三个方向的夹击：-债务期限错配：科技巨头通过发债为AI基建"输血"，彭博数据显示自2025年初以来美国已发行超过3700亿美元的AI债券融资产品。但数据中心、算力设备技术迭代快、折旧周期短，与中长期债务明显错配-资产闲置风险：一旦需求不及预期，万亿级"暗算力"将出现，运营商债务风险陡升。甲骨文就是前车之鉴——其自由现金流已暴跌至-59亿美元-抵押物贬值：部分算力租赁公司以GPU为抵押融资，但GPU迭代极快，新一代芯片上市后旧型号租金下跌，存量GPU的二手价值和抵押价值同步缩水，金融机构可能要求补充抵押物或提前还款摩根大通数据显示，当前美国四大云厂商2026年AI资本开支将高达7250亿美元，但三季度合计自由现金流预期将砸至约40亿美元——创下近十年来绝对低点。这种"表内失血+表外6620亿美元租赁承诺"的结构，一旦算力项目交付起租，账面真实债务将面临结构性翻倍。中国的具体风险点：依赖进口GPU的中小算力租赁商、无差异化优势的智算中心。上海市经信中心的报告明确指出，上海大量应用层且未盈利的AI企业面临资金链紧张，A股AI成分股中仅四成实现利润增长、三成陷入亏损。二、最直接：半导体存储与光通信硬件链这是已经能看到拐点的行业。存储芯片的拐点信号已经出现。摩根士丹利7月21日的报告警告：AI驱动的存储超级周期正接近拐点，内存合同价格预计将于2026年四季度见顶。数据显示净盈利上调率已从92%的峰值回落至77%，SK海力士市净率已从高点回落至2.5倍，三星降至1.7倍。更具杀伤力的是供需逆转的预期：-台积电宣布大幅上调年度资本支出，未来三年大规模扩产先进制程-全球存储大厂持续扩产，机构预判2027年全球芯片、存储或将迎来新一轮产能过剩周期-韩国作为全球AI产业链最脆弱、杠杆最高的位置，其HBM预期下行将引发全球AI硬件需求重估光模块、PCB、液冷设备同样面临挑战。800G/1.6T需求骤减的风险已经显现，上半年这些环节因"瓶颈叙事"获得极高估值溢价，但一旦算力建设放缓，高速光模块订单下滑、估值腰斩的压力将集中释放。大摩的判断值得重视：本轮存储周期将走向"拉长"而非"直接崩溃"——这意味着不是断崖式暴跌，而是长达12-18个月的漫长估值消化期，对相关企业来说是"温水煮青蛙"式的挑战。三、最残酷：未盈利大模型与AI应用初创公司这是死亡率最高的群体。MIT调查显示95%的企业布局AI后未能收获可量化的商业回报；高德纳预警2027年末将有超四成AI智能体项目被迫终止。商业回报的缺失，让这一层的所有玩家都坐在火药桶上：头部大模型公司：OpenAI、Anthropic两家估值合计超1.8万亿美元，年化收入合计仅700亿美元，20-25倍市销率明显高于微软、谷歌等巨头（10倍上下）。更关键的是现金流——德意志银行报告显示OpenAI最早要到2030年才有望实现现金流转正，Anthropic虽有望在2026年二季度首次单季度盈利但盈利不足6亿美元。中小模型与套壳公司：启明创投预判，未来12-24个月顶尖模型将内化任务规划、工具调用、多Agent协同等能力，直接"降维打击"靠套壳和编排存活的中间层公司。国内370多家具身智能企业中，没有实际落地产品、仅靠概念融资的，将面临生存危机。纯概念ToC应用：智谱清言、Minimax星野等产品月活不足千万，用户留存率持续下滑；Minimax海外流量占比过高，国内C端业务尚未找到可持续的商业模式。一级市场的"灭绝潮"：美元基金年度融资额从2021年的5329亿元萎缩至2025年的827亿元，跌幅逾84%。上海市经信中心预警：上海AI应用层占比超85%，大量腰部以下企业面临融资困难，或被整合淘汰。四、最隐蔽：水平SaaS与传统企业软件的"存在性危机"这是被市场严重低估的挑战——不是业绩下滑，而是商业模式根基动摇。Forrester在2026年2月的一份重磅报告中指出，SaaS公司估值在七天之内蒸发超过1万亿美元，触发因素是市场意识到AIAgent可能从根本上改变工作完成的方式。投资者逃离SaaS有四个核心担忧：1.SaaS公司不会成为AIAgent的首选提供者2.传统的"按席位收费"模式将过时，导致收入下降3."氛围编程"（vibecoding）让初创公司能复制复杂SaaS平台的功能，侵蚀护城河4.SaaS产品本身过于复杂，用户疲于管理数百个互不相通的应用结构性冲突在于：SaaS企业长期采用"按席位收费"模式，本质上与就业规模高度挂钩；但AI提升生产力的逻辑，恰恰意味着企业可能减少员工数量——如果企业用大模型工具自建自动化流程，部分中后台软件需求将被削弱。Forrester的预测很明确：低切换成本、弱嵌入式企业工作流的水平点解决方案SaaS厂商将被挑战；那些无法提供即时、可量化ROI的厂商将失去资金和客户；只有垂直化、领域特定的SaaS厂商（如医疗、制造业）或控制独特专有数据的厂商才能存活。这意味着：企业办公AI、AI营销、AI教育等"水平赛道"挑战最大；而工业AI、医疗AI、金融AI等"垂直刚需"赛道韧性强，解决真实痛点、有现金流的企业将在估值回调后存活，龙头集中度反而提升。五、最深远：亚洲服务外包与AI驱动的区域产业重构这是被讨论最少、但影响面最大的挑战。路透社援引高盛估算，美国约2.5%的就业岗位面临AI风险，主要集中在客户服务、计算机支持和业务运营等领域——而这些恰恰是跨国公司多年来外包给亚洲的工作。具体冲击：-印度IT服务：塔塔咨询服务、Infosys、Wipro等过去一年表现严重落后-菲律宾业务流程外包（BPO）：该国约一半的服务出口包括BPO、呼叫中心和IT服务，外国投资者今年已从菲律宾撤资8.4亿美元，主要股指暴跌超过10%-韩国半导体：作为全球AI产业链最脆弱、杠杆最高的位置，其HBM预期下行将导致全球AI硬件需求重估这是AI泡沫出清中唯一的"实体经济就业冲击"——前面的挑战主要集中在资本市场和科技行业内部，而这一层的挑战将直接传导至新兴市场国家的GDP和就业。中国的差异化处境：双轨周期下的"危"与"机"中国在这一轮全球共振中呈现出独特的"双轨"特征：承压的一面：-外销型、绑定英伟达的AI企业：将遭遇海外客户缩减资本开支、美国芯片管制持续收紧、全球科技估值回调三重打击-A股1060家AI成分股中，仅四成利润增长、三成亏损，大量腰部以下企业面临融资困难-依赖进口GPU的中小算力租赁商、无落地通用AI初创企业韧性的一面：-英伟达在华份额从95%跌至55%，国产AI芯片国产化率达41%，形成了隔离海外泡沫冲击的独立周期-字节、阿里等自带流量的平台型公司，将受益于算力降价带来的成本收缩-工业AI、政务垂直AI、华为昇腾/寒武纪等国产算力芯片，具备穿越周期的属性BCAResearch复盘四次历史资本支出热潮后发现，当前AI领域已显现五大崩塌规律的早期迹象。但这并不意味着灾难——正如高盛报告所指出的，下一阶段的行业赢家未必是基建规模最大的企业，而是那些拥有稳定电力保障、算力利用率高、商业化路径清晰的算力运营服务商。对行业参与者的核心启示：-硬件厂商比拼的不是扩产速度，而是高端产能实力与真实业绩兑现能力-软件厂商必须从"工具"转型为"智能体"，否则将面临商业模式的生死考验-创业公司必须找到能付钱的场景、深度解决具体问题，而非停留在demo阶段-投资者应建立算力利用率、单位Token成本、行业ROI、绿电比例、数据合规这五把硬约束尺子泡沫出清的本质，是市场从"建设思维"转向"运营思维"、从"硬件产能规模"转向"商业化落地收入"的估值体系重构。在这个过程中，挑战最大的行业恰恰是过去两年受益于AI叙事最深的行业；而真正具备技术壁垒、场景闭环和现金流能力的企业，将在洗牌中诞生为下一阶段的龙头。历史不会简单重复，但总是押着相似的韵脚——2000年互联网泡沫破裂后，存活下来的亚马逊、谷歌最终定义了云时代；这一轮AI泡沫出清后，活下来的企业也将定义下一个十年的智能时代。区别只在于：谁能在潮水退去前，找到自己的泳裤。
紧跟华为步伐，高通还是懂华为的！7月27日，有资深博主爆料，高通骁龙8E6也模仿
紧跟华为步伐，高通还是懂华为的！7月27日，有资深博主爆料，高通骁龙8E6也模仿华为麒麟芯片，开始使用AI插帧技术，旨在提升用户使用体验。年初华为畅享90promax手机因为游戏性能过于逆天，被一堆真诚的博主用工业相机进行找茬，终于让他们找到槽点。它们说该手机之所以使用流程帧率稳定在高位，那是因为使用插帧技术。现在高通在旗舰芯片也很近了，算不算抄袭华为呢？还是华为在年初抄袭了高通的未来技术？
![闹麻了[捂脸哭]显卡涨疯了[捂脸哭]，这回连入门卡都不讲武德。据说RTX5050一](http://image.uczzd.cn/13207054190944872505.jpg?id=0)
美国缺什么，我们供应什么，中国缺什么，美国卡你什么，最后的结果就是美国继续强大，
美国缺什么，我们供应什么，中国缺什么，美国卡你什么，最后的结果就是美国继续强大，我们被死死摁住，这种现象国家应该战略性制定政策，不能再继续下去了。这句话虽然说得尖锐，却点中了中美竞争中一个不能回避的问题：当普通商品进入市场时，价格可以决定流向；但当芯片、关键矿产、工业软件和高端设备关系到产业安全时，就不能只看眼前能赚多少钱。不过我认为，真正需要改变的并不是正常贸易，更不是对美国全面断供，而是不能再把战略资源当成没有门槛的普通商品出售。中国需要建立的，是一套与用途、对象和国家安全风险相匹配的供应规则。美国的做法很有代表性。2024年12月，美国商务部工业与安全局进一步收紧对华半导体出口管制，一次性新增对24类半导体制造设备、3类软件工具和高带宽存储器的限制，并将140个实体加入出口管制清单。这些限制不是因为美国不想赚钱，而是美国认为，高端芯片、设备和软件关系到未来科技优势，因此宁愿让本国企业暂时少做生意，也要保留技术控制权。到了2026年1月，美国虽然允许英伟达H200、AMDMI325X等芯片在满足条件后申请对华出口许可，但审批权依然掌握在美国政府手中。能不能卖、卖给谁、允许用来做什么，美国始终留着一道闸门。再看贸易保护。美国贸易代表办公室公布的措施显示，对中国电动汽车加征的关税提高到100%，太阳能电池关税提高到50%，部分电池和关键矿产产品也被提高关税。便宜的中国商品能降低美国消费者成本，可一旦冲击美国重点产业，美国就会迅速筑起关税壁垒。所以我觉得，问题并不在于中国是否继续出口，而在于我们有没有把供应优势转化为规则优势、谈判筹码和产业升级资金。只卖资源、材料和中间产品，赚到的是加工利润；如果对方利用这些供应维持高端制造，再回头限制中国获得先进设备，长期看当然不划算。美国自己的文件也承认，截至2024年，美国对12种关键矿产的净进口依赖度达到100%，对另外29种关键矿产的依赖度不低于50%。这说明美国并非没有短板，只是它善于把自己的技术优势制度化，而过去我们对资源优势的运用相对谨慎。事实上，中国已经开始调整。2023年，中国依法对镓、锗相关物项实施出口许可管理，随后又调整石墨物项管制。2024年12月，商务部明确禁止两用物项对美国军事用户或军事用途出口，原则上不予许可部分镓、锗、锑和超硬材料相关两用物项对美出口。这不是情绪化断供，而是把最终用户和最终用途纳入审查。我认为这条路更稳妥。真正的战略政策，必须能区分正常民用贸易和可能损害国家安全的交易，不能把所有外国企业都当成一个对象，也不能让敏感物项不经审查就流入特定军事供应链。2025年10月公布的部分稀土出口管制措施，目前根据中美经贸磋商共识暂停实施至2026年11月10日。这一事实同样说明，出口管制不仅是限制工具，也是谈判工具。该收紧时依法收紧，形成互惠安排后也可以调整。只有能够收放，筹码才真正有价值。在我看来，更重要的还是把资源优势变成技术优势。关键矿产出口获得的收益，应更多进入材料提纯、核心装备、工业软件、基础研究和人才培养。如果只守着矿山，却没有高端加工、核心专利和终端品牌，别人迟早会寻找替代供应，我们手里的优势也会逐渐缩水。中国没有必要照搬美国的做法，更不能为了出口管制而破坏自身企业的正常订单和国际信誉。但对军民两用物项、关键技术和不可快速替代的资源，必须做到来源可查、用途可审、风险可控。对方愿意遵守规则、开展正常民用合作，就可以稳定供应；如果一边利用中国供应链降低成本，一边对中国企业实施技术封锁，就应当承担相应代价。贸易可以互利，但安全不能单向让步。中国真正要争取的，不是简单地让美国“缺东西”，而是让任何国家都明白：与中国合作可以共享发展红利，试图一边获利、一边封锁中国，则不可能永远没有成本。
英伟达从教科书上学到了真正的技术，老黄最近在YC创业学校2026上的分享：
英伟达从教科书上学到了真正的技术，老黄最近在YC创业学校2026上的分享：黄仁勋：大多数人难以相信的是，我们创立公司时选择的技术方向，从根本上是错误的。我们最初的构想是重塑3D图形技术。公司的核心理念是：通用计算机（即CPU）固然强大，但若能为其配备加速器，就能解决那些原本难以攻克的难题。我们选择的第一个挑战就是3D图形。1993年，个人电脑还只是传闻中的产物。我们的大胆设想是：让每一台个人电脑都变成游戏主机——因为我们这代人就是在游戏机时代长大的。我们不禁思考：如果能设计出一套系统，完美融入个人电脑，将其转化为游戏主机，那该多好？我们曾以为能重新发明一种算法，让原本需要巨型超级计算机才能运行的程序适配到个人电脑上。我们提出了一些新算法，对此兴奋不已，深信不疑，并进行了深思熟虑的推演。随后我们创立公司，着手实现这个构想。然而事实证明，这个算法完全错了。这家公司赖以创立的技术，恰恰是错误的。1995年我们才意识到这一点，那时几乎为时已晚——市面上已有35到40家公司在为个人电脑开发3D图形技术。我们明白这条路走不通。我回到公司，对大家说："我们该怎么办？这条路行不通。"我们所有人都在讨论这个问题。我说：“听着，如果我们不直面这个事实——这条路走不通，并开始朝着正确的算法努力，公司就完了。”然后有人告诉我，原来我们没人知道正确的方法。不仅选错了技术，连正确的方法都不知道。那天对我来说意义重大。我口袋里只有几十美元，几百块钱。我去了Fry's，买了三本教科书，都是关于OpenGL以及如何设计OpenGL管线的。我把它们带回公司，交给工程师们。就这样，我们重塑了计算机图形学，成为现代计算机图形学的世界领导者。过去25年里的重大突破，大部分都是我们创造的。所有人都以为英伟达是从3D图形领域的全球领导者起步的。我们是从教科书上学来的。回想起来，我们实际上创办了公司，筹集了资金，然后买了教科书。对我来说，最大的教训是技术总是在变化。只要你能面对现实，只要你能学习，技术本身其实并不重要。自那以后，英伟达一直在发明各种技术。各种我们以前从未真正涉足过的技术。我们以同样的态度对待每一件事。如果这件事很重要，我们就去学习它。能有多难呢？结果总是比我们预期的要难得多。但你要带着“能有多难”的态度去面对。链接：www.ycrootaccess.com/p/jensen-huang-the-mindset-that-built
【从硅谷到华盛顿特区，科技界突然对人工智能中的一个概念着迷：蒸馏】（CNBC）今
【从硅谷到华盛顿特区，科技界突然对人工智能中的一个概念着迷：蒸馏】（CNBC）今年早些时候，谷歌人工智能负责人杰夫·迪恩（JeffDean）在一档播客节目中讨论了一个概念——当时，除了技术圈内的小众群体外，几乎无人提及：蒸馏。在谈及谷歌AI模型的开发时，迪恩表示，他和同事们之所以发现人工智能蒸馏技术，是因为谷歌希望在不依赖单一大型图像识别模型的情况下，提升其系统的性能。“通过蒸馏——这是让较小模型更强大的关键技术——你必须拥有前沿模型，才能将其蒸馏到较小的模型中，”迪恩在今年2月表示。五个月后，从硅谷到华盛顿特区，蒸馏技术突然成为热门话题——技术专家和立法者们正就这一技术是否正在演变为“国家安全”威胁、是否会让中国在高风险的人工智能竞赛中赶上美国展开辩论。上周晚些时候，中国实验室MoonshotAI发布了KimiK3模型，用户很快发现其性能可与Anthropic和OpenAI推出的顶级商用AI模型相媲美，由此引发了广泛担忧。与出售专有模型使用权的美国领先AI公司不同，Moonshot及其他中国实验室提供的是所谓的“开放权重模型”，允许用户下载该技术，进行调整并在任何地方运行。一些政府官员将Moonshot能够如此迅速地迎头赶上的能力归因于“模型蒸馏”技术，并将其描述为对美国知识产权的窃取，特别是通过整合Anthropic的前沿模型Fable。“我们掌握的信息显示，MoonshotAI为开发其K3模型对Anthropic的Fable模型进行了蒸馏，”白宫顾问迈克尔·克拉齐奥斯周三在X平台发文称。“为此，他们开发了一个复杂的内部平台，用于针对美国模型进行大规模蒸馏，从而能够快速切换多种访问方式以逃避检测。”从宏观层面来看，提炼是指利用聊天机器人的回答或先进人工智能模型的产出结果来训练另一个模型。这种做法颇具争议，因为根据具体使用方式的不同，它可能使模型开发者仅凭利用那些投入数千万甚至数十亿美元开发最先进训练技术的公司所产出的结果，就能打造出具有竞争力的产品。“这几乎就像有人去听了讲座、读了教科书，还完成了所有艰巨的作业，”人工智能安全公司SecurityPal的创始人普卡尔·哈马尔（PukarHamal）说道，“然后另一个学生却说：‘嘿，我没做这些。我能直接抄你的作业吗？’”无论是因为克拉齐奥斯的帖子还是其他原因，全球最大的科技巨头们上周五以一种或许前所未有的方式齐聚一堂，明确表达了他们的立场。在整个星期发布了一系列社交媒体帖子后，科技巨头英伟达、微软、Meta、Palantir与其他20多家公司联合发布了一封公开信，敦促政策制定者避免对开放权重AI模型实施“过早的限制”，以免“扼杀竞争或将创新驱赶至海外”。“知识蒸馏——即利用一个模型的输出结果来帮助训练或改进另一个模型的做法——是广泛用于模型改进、演进和验证的一种技术，”他们在信中写道。——中国问题愈发复杂知识蒸馏技术的出现给美国政策制定者带来了一道难题，他们长期以来一直对中国技术在知识产权盗窃和国家安全问题上的影响感到担忧。乔治城大学安全与新兴技术中心研究员科林·谢-布莱迈尔表示，美国政府正在试图厘清其立场。谢-布莱迈尔说，政府可能会辩称，中国和俄罗斯的公司“利用了辛勤工作的美国模型的输出结果来提升自身性能，因此获得了不公平的优势”。首席执行官亚伦·莱维是周五这封联名信的签署人之一。莱维在接受采访时表示，为了保持竞争力，美国公司必须能够获取最好的技术，无论这些技术是在哪里开发的。“总体而言，创新越多——无论源自美国、中国还是其他地方——人工智能的进步就越大，而且随着时间的推移，成本通常会进一步降低，效率也会更高，”莱维说道。Info-TechResearchGroup的研究总监沙希·贝拉姆孔达指出，尽管当前的讨论大多聚焦于KimiK3等中国开放式AI模型，但许多公司在构建自有模型时已采用了知识蒸馏技术。例如，英伟达在其LlamaNemotron系列模型的训练过程中就运用了知识蒸馏技术，相关细节已在配套的研究论文中详细阐述。“利用大型模型的输出结果来训练更小、更经济的模型，是一种合理且非常有价值的技术，而且这种做法一直都在应用，”贝拉姆孔达表示。然而，Anthropic对此持不同看法，因为该公司清楚其模型被如何使用，且需要保护其蓬勃发展的业务。今年2月，该公司表示，其Claude模型的功能正被中国的DeepSeek、Moonshot和MiniMax以“工业规模”进行复制，这些公司利用了约2.4万个虚假账户，产生了1600万次交互。Anthropic的估值接近1万亿美元，并计划在不久的将来上市，该公司表示，遏制非法提炼行为事关国家安全。“Anthropic和其他美国公司构建的系统旨在防止国家及非国家行为体利用人工智能，例如开发生物武器或实施恶意网络活动，”该公司在2月的博文中表示。而遏制此类行为需要“行业参与者、政策制定者以及全球人工智能社区之间采取迅速、协调一致的行动”。OpenAI和Anthropic都在其服务条款中禁止“蒸馏”行为。贝拉蒙康达表示，他们实际上是在暗示，未经授权使用其大型模型可能构成知识产权盗窃。但随着人工智能成本的飙升，企业将不惜一切代价提高效率。Hamal表示，在SecurityPal（一家利用AI自动化安全评估的公司）中，他完全不介意使用KimiK3等中国开放式重量级模型。他说这可以为公司节省大量资金。“我们会确保代码中没有恶意后门，”哈马尔说，“但在完成评估后将其部署在我们的自有基础设施上，为什么不呢？”当Anthropic和OpenAI试图就知识产权盗用问题进行辩护时，面临的一个大问题是：这两家公司在构建模型时都依赖过其他来源的内容，并因此被起诉过。博伊斯·席勒·弗莱克斯纳律师事务所的马克斯·普里特（MaxPritt）代表图书作者在针对人工智能公司的版权诉讼中出庭，他表示政府也面临同样的问题。“政府——至少在公开场合——一直将精力集中在保护科技公司的知识产权上，而对于未经授权被使用的创作者和个人的知识产权，却大多保持沉默，”普里特说道。
黄仁勋建议我创业：好想科技创业~~GarryTan：现场有很多18—22岁
黄仁勋建议我创业：好想科技创业~~GarryTan：现场有很多18—22岁的年轻人。如果你能给那个年龄的自己发一条消息，会说什么？黄仁勋：英伟达刚刚创立时，我们一共只有三名创始人。我非常清楚地记得，当时有太多事情需要学习，而我几乎什么都不知道。那时没有YouTube，也没有YC，没有人教你怎样创办公司。我去书店买了一本《如何创办公司》，结果那本书大约有500页。我想，等我读完，自己可能已经破产，家里的钱也花光了，所以读它没有太大意义。我非常害怕出去融资，因为我知道投资人会问很多问题，而我根本不知道怎样回答。事实上，即使到了今天，我仍然不一定知道怎样回答所有问题。但后来我发现，这些并没有那么重要。你永远都会遇到自己不知道的事情，而世界和技术每天都在改变。现在是过去60年来最适合创业的时代。整个技术产业已经被重新洗牌，计算机这项人类历史上最重要的技术也正在被彻底重置。一方面，这是创业的完美时间；另一方面，技术变化又快得惊人。面对新的技术、市场和变化，我一直会对自己说：“这件事很重要，我必须学习它，必须尽快采取行动。它能有多难？”事实证明，它总是比你想象的难得多。但不要提前想象所有困难，让它们变成焦虑，阻止你采取行动。你应该先告诉自己：“能有多难？我现在还有一大群AIAgent帮助我。”然后开始行动。创业者需要一边前进，一边学习。学习是一个人最强大的超能力。你要相信自己可以通过学习抵达目标，同时承认这条路确实会非常困难。你不需要在一天之内克服整个人生。你只需要熬过今天早晨，熬过今天，再开始为明天工作。如果你相信一件事，就立刻开始。不要让恐惧、焦虑或缺乏自信阻止自己。告诉自己：我可以一路学习，直到抵达那里。如果说我能留下什么经验，那么最重要的就是韧性。只要坚持足够长的时间，英伟达这样的事情才有可能发生。
世嘉为什么在项目失败后仍给了英伟达500万美元？GarryTan：创业过程
世嘉为什么在项目失败后仍给了英伟达500万美元？GarryTan：创业过程中有哪些决定英伟达生死的时刻？你刚刚去过日本，世嘉的故事似乎非常关键。黄仁勋：让我们意识到技术路线错误的项目，正是与世嘉（日本游戏公司SEGA）的合作。世嘉原本委托英伟达为Saturn之后的下一代游戏机开发图形系统，后来那款机器成为Dreamcast。但由于我们的算法和技术存在根本缺陷，项目无法完成。我去了日本，向当时的世嘉高管入交昭一郎解释：这个价值约1200万美元的合同，我们没有能力继续履行，因为技术不起作用。我把原因全部告诉了他，并建议世嘉选择其他公司。但我随后又告诉他，虽然我们无法完成合同，英伟达仍然需要那笔钱。你可以想象那段对话。他问：“你的意思是，我委托你做的项目，你做不出来，但你仍然希望拿到合同里的钱？”我说：“是的，就是这个意思。”当然，我的态度非常礼貌、谦逊。他最终相信我说的是事实，也知道如果没有这笔钱，英伟达就会倒闭。很多时候，人们投资的不是一家公司，而是公司背后的人。入交昭一郎最初愿意把合同交给我们，说明他信任这家公司和团队。他也愿意看到我们活到第二天。最终，那500万美元让英伟达活了下来，也给了我寻找正确方向的时间。世嘉后来在英伟达上市时出售了股份，获得大约1500万美元。英伟达1999年上市时的估值只有约3亿美元，在当时已经是一笔很大的数字。
