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GPU租赁价格持续上涨,B200的价格这两天跳涨,应该是哪家AI Lab的硬件优化跑通了吧,可以看看最近哪家重要的新模型发布。
Google直接把GPU黄牛的饭碗砸了。 VS Code现在能直接连Colab,白嫖T4 GPU这事儿是真的。 代码在你本地,算力用Google的,一分钱不花。 那些卖算力的、租卡的,这波是真的被掀桌子了。 🔗
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推特上关于GPU、CPU、存储、光模块,热闹的不得了。 其实我只告诉你一句话: 找净利润率。谁最高干谁!
资本品通胀: GPU、HBM、NAND、光模块、铜缆、变压器、液冷、电力、土地、数据中心施工都涨。 劳动力通缩: 软件工程师、中层管理、客服、运营、内容审核、初级分析师、部分销售和后台岗位被压价或替代。 资本回报通胀: 拥有算力、电力、内存、网络、芯片设计能力的资产变得更贵。 劳动议价权通缩: 一些白领岗位从“稀缺资产”变成“可被 AI 增强/替代的成本项”。
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推荐一个租 GPU 的网站: 价格合适,挖矿项目租 5090 就行,不过现在应该被抢光了。
今天在链上当农民,挖卖提
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闲置的GPU就来挖CPH,赢两次
如果你运行一个 NVIDIA H100 集群,并且希望训练任务能真正跑完,那么你必须有大约 5% 的算力冗余:而这相当于每个月有超过 100 万美元的芯片“闲置”。 这个结论来自一项在 11 月发布的研究:基于 1,056 块 GPU、持续 2.5 年、累计 1,170 万 GPU 小时的运行数据。这是目前公开领域中,对 H100 可靠性规模最大的一次分析。 成本之所以这么高,原因在于:每块 H100 出现“不可纠正内存错误”(uncorrectable memory errors)的概率,是 NVIDIA A100 的 3.2 倍。NVIDIA 为应对错误设计的恢复机制(例如行重映射、错误隔离)原本是按 A100 较小规模设计的,在 H100 上不仅触发更频繁,而且失败率也更高。单节点可用性大约是 99.3%,听起来还不错,但一旦把它扩展到数百个节点、再叠加一个月的运行时间,整体成功率就会显著下降。 论文中最有价值的数字其实藏在推算里:如果单节点可用性从 99.3% 提升到 99.9%,所需的超额配置(overprovisioning)可以减少 2.5 倍。这正是为什么行业开始把“硬件可靠性”当作“软件问题”来解决——这是一个纯粹的经济驱动。
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所以说GPU的投资其实是远远超出需求的 Cypherium为剩余算力创造价值
大家都在押 GPU,但 AI agent 的真实瓶颈根本不在 GPU 上。 Georgia Tech × Intel 去年 11 月发了一篇论文 (arXiv:2511.00739),在 5 个真实 agent 系统上实测—— 工具调用(搜一下、查数据库、跑代码、读文件)占掉了整个响应时间的大头: 检索型 agent:90.6% Devin 同类代码 agent:78.7% LangChain:>50% 模型推理从来不是瓶颈。 道理其实很朴素: 一次对话里,agent 要调工具十几轮(搜一下、看结果、再搜、跑代码、看报错、再跑…)。 每一次工具调用都在 CPU 上,GPU 大部分时间其实在闲置。 更反直觉的数字: 并发请求一堆上去,CPU 电费暴涨 87 倍,GPU 只涨 27 倍。 也就是说 agent 规模一大,电费账单的主力是 CPU,不是大家盯着的 GPU。 这对 AI 基础设施的估值模型来说,是三个没被 price in 的信号: CPU 侧的"老钱"会被重新定价。 Intel / AMD 的服务器 CPU、内存带宽、互联芯片,在 agent 时代不再是"便宜的配件"。 只买更多 H100 救不了 agent 产品的延迟。很多 AI 创业公司做 agent,还在继续往 GPU 堆钱 —— 这条路走不通。 Datacenter 电费模型要重写。CPU 吃掉 44% 的动态能耗,散热和电力预算全要重估,直接影响 Neocloud 和 hyperscaler 的毛利。 AI infra 的下半场,战场从 GPU 搬到 CPU + 内存 + 互联。 大部分人还在讨论模型参数的时候,已经有人在重画 datacenter 的账本。
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大家都在押 GPU,但 AI agent 的真实瓶颈根本不在 GPU 上。 Georgia Tech × Intel 去年 11 月发了一篇论文 (arXiv:2511.00739),在 5 个真实 agent 系统上实测—— 工具调用(搜一下、查数据库、跑代码、读文件)占掉了整个响应时间的大头: 检索型 agent:90.6% Devin 同类代码 agent:78.7% LangChain:>50% 模型推理从来不是瓶颈。 道理其实很朴素: 一次对话里,agent 要调工具十几轮(搜一下、看结果、再搜、跑代码、看报错、再跑…)。 每一次工具调用都在 CPU 上,GPU 大部分时间其实在闲置。 更反直觉的数字: 并发请求一堆上去,CPU 电费暴涨 87 倍,GPU 只涨 27 倍。 也就是说 agent 规模一大,电费账单的主力是 CPU,不是大家盯着的 GPU。 这对 AI 基础设施的估值模型来说,是三个没被 price in 的信号: CPU 侧的"老钱"会被重新定价。 Intel / AMD 的服务器 CPU、内存带宽、互联芯片,在 agent 时代不再是"便宜的配件"。 只买更多 H100 救不了 agent 产品的延迟。很多 AI 创业公司做 agent,还在继续往 GPU 堆钱 —— 这条路走不通。 Datacenter 电费模型要重写。CPU 吃掉 44% 的动态能耗,散热和电力预算全要重估,直接影响 Neocloud 和 hyperscaler 的毛利。 AI infra 的下半场,战场从 GPU 搬到 CPU + 内存 + 互联。 大部分人还在讨论模型参数的时候,已经有人在重画 datacenter 的账本。
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Google 这波,等于把 GPU 黄牛的桌子掀了 🤯 VS Code 现在可以直接连接 Google Colab。 也就是说: → 在你自己的编辑器里,白嫖一张 T4 GPU → 代码和文件在本地,算力用 Google 的 链接:
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所有人都在买GPU和存储。没有人告诉你光模块公司的总市值比美光还低 我想从一个反常识的问题开始:GPU是AI的大脑,存储是AI的记忆。那光是什么?光是AI的神经系统。但神经系统从来不是最先被注意到的。存储已经涨了10倍,GPU更不用说。光的时代,刚刚开始。 1. 先说一个结构性的错误定价 在Nvidia的NVL72机架里,光模块的采购金额占到整个机架的20%。2026年全球AI光收发器市场规模预计从2025年的$165亿增长到$260亿,同比增速超过57%——这是半导体赛道里增速最快的子领域之一。 但所有光模块公司的总市值,比美光一家还低。这个错误会被纠正。问题只是什么时候。 2. 光和存储不一样的地方 存储的接力是季度级别的事件——供需拐点,财报超预期,市场重新定价,SNDK从$200涨到$900,这个过程很快。光的接力是年级别的结构性变迁,因为光的技术路线本身正在发生一次范式转移: 第一阶段(现在):可插拔光模块 800G → 1.6T → 3.2T 线性增长,随数据中心扩张 第二阶段(2026下半年):近封装光学NPO 光模块移向芯片旁边 需求非线性跳升 第三阶段(2027-2028):共封装光学CPO 光引擎直接封装进芯片 这是终局,也是最大的价值重构 Meta在OFC 2026分享了大量数据,证明CPO比可插拔光收发器更可靠,成本更低,功耗更少。Nvidia在GTC展示了CPO将在2027/28年用于Scale-Up互连。5年内所有AI数据中心互连都将是光。 这不是预测,是物理定律。铜在高速率下信号损耗太大,功耗太高,距离太短。光没有这些问题。 3. 光在吃铜,不只是光吃光 生成式AI集群需要比传统云服务多10到100倍的光纤,正在把现有铜互连逼到物理极限。 这是大多数人没想到的逻辑——光的增长不只来自数据中心规模的扩大,还来自光替代铜的渗透率提升。每一代迭代,光吃掉更多铜的市场。这是双重驱动,不是单一驱动。 4. 产业链七个卡位,从上游到下游 现在我来把整条产业链拆清楚。 七个公司,覆盖从最上游的衬底到最下游的网络设备。 🔬 最上游:硅光衬底 $SOI 做的是硅光PIC的衬底材料——整个产业链最上游的原材料。没有SOI的衬底,硅光芯片就没有基础。护城河极高,几乎没有竞争对手能短期内介入。和TSEM形成上下游绑定:SOI提供衬底,TSEM代工成芯片。 🏭 代工层:硅光晶圆厂 $TSEM(Tower Semiconductor)硅光版本的台积电。 今天刚刚发生的重大事件: TSEM宣布签署$13亿的2027年硅光合同,收到$2.9亿产能预付款,2028年还有更大合同在谈判中。计划资本支出$9.2亿专门用于硅光扩产,Q2营收指引$4.55亿同比增22%。 TSEM最聪明的地方在于:它不赌哪条技术路线赢。 可插拔、NPO、CPO,三条路线都用TSEM代工。就算市场对技术路线判断错了,TSEM依然受益。这是光通讯产业链里确定性最高的picks-and-shovels。 💡 激光器层:光的心脏 光模块的核心是激光器。没有激光器,光模块什么都不是。 激光器分两条技术路线: 磷化铟(InP)路线——$LITE(Lumentum) LITE是目前唯一能量产200G每lane EML激光器的供应商,是1.6T收发器的关键零件。Nvidia预先锁定了LITE的EML产能,推迟交货期超过2027年。 Nvidia向LITE投资$20亿,用于加速AI基础设施光学技术。LITE CEO称2026年是激光器芯片销售的"突破年",刚收到历史上最大的CPO超高功率激光器采购承诺。 LITE的护城河是时间积累的——InP激光器的制造需要极其精密的工艺,20年积累的经验是任何竞争对手短期无法复制的。而且LITE不只押注现在:EML是可插拔时代的命门,ELS外置激光器是CPO时代的命门,OCS光路交换机是未来AI集群的光学路由器。 三个产品线覆盖了光通讯从现在到2030年的完整需求。 硅光(SiPho)激光器路线——$SIVE(Sivers Semiconductors) Sivers专注于CPO系统的高性能InP激光阵列,Jabil合作是第一个商业验证信号,证明技术正在从研究走向真实超大规模部署。 SIVE不是要打败LITE,而是作为CPO时代激光器供应链里的补充供应商——当LITE和COHR产能不足时,SIVE是下一个选项。整个CPO产业的激光器供应严重短缺,补充供应商的价值会被重新定价。 🔭 光学系统层:从组件到整合 $COHR(Coherent Corp) COHR最新Q3财报:营收$18.1亿同比增21%,数据中心和通信板块$14亿,同比增40%。Nvidia同样投资$20亿入股COHR。COHR是整个光通讯赛道里垂直整合程度最高的公司。从InP晶圆到激光器到光模块到系统,全部自己做。COHR正在扩大6英寸InP晶圆产能,这是推动毛利率持续提升的核心驱动力——规模越大,每片晶圆的成本越低,利润越高。 LITE和COHR的关系是竞争者也是互补者: LITE:激光器专家,EML垄断,聚焦 COHR:光学系统整合商,体量更大,更全面 🏗️ 物理基础设施层:光纤和连接 $GLW(Corning) Corning是光通讯产业链里最让人意外的标的——一家成立于1851年的玻璃公司,正在成为AI基础设施的核心受益者。 Q1 2026光学通信业务增长36%,分部净利润增长93%。2028年营收目标$300亿,2030年$400亿,内含年化增速19%。两个额外的超大规模云厂商签署了长期协议。 Nvidia命名Corning为下一代AI基础设施光连接合作伙伴,投资$5亿+最高$32亿股权,在美国建三座专属光学工厂。 Corning做的是光纤、线缆和连接器——不是最性感的产品,但是不可或缺的基础设施。 城市要运转,不只需要主干道,还需要所有的小路、接头、路牌。 Corning做的就是光通讯世界里的所有"小路和接头"。 而且这些"小路和接头"是消耗品——每建一个数据中心都需要,每升级一个机架都需要。 📡 网络层:AI时代的网络基础设施 $NOK(Nokia) Nokia是这七个标的里最被市场误解的。大多数人还在用"翻盖手机公司"的眼光看Nokia。 Nokia 2026营收预期同比增长7.5%,EPS增长21.2%,光网络业务增速20%,AI和云业务增速49%,单季度新增€10亿AI和云订单。 Nokia做的是什么? 光传输网络(OTN)——把数据中心之间用光连接起来的骨干网络。这是Scale-Across的核心基础设施。 Nokia的第六代超相干光学技术PSE-6s,是目前全球少数能实现800G甚至1.2T长距离光传输的技术之一。 Nokia收购Infinera之后,从"转卖别人芯片的公司"升级为"拥有自己光芯片工厂的公司"——同样的技术路线,市场给LITE估值66.5倍,给COHR估值35倍,Nokia只有30.8倍Forward PE。 这个估值差距是最大的错误定价之一。 七个标的的完整产业链图 最上游 SOI(硅光衬底) ↓ TSEM(硅光代工) ↓ 激光器层 LITE(InP EML,可插拔+CPO) COHR(垂直整合,光学系统) SIVE(CPO激光阵列,高赔率) ↓ 物理基础设施 GLW(光纤、线缆、连接器) ↓ 网络层 NOK(光传输网络,骨干连接) 每一层都有自己不可替代的护城河。 每一层都在受益于同一个趋势。 6. 为什么是现在? 2026到2027年是在1.6T供应链建立立足点的关键时期,在一线客户的设计导入将决定长期赢家。现在是design-in阶段——产品正在被超大规模客户选中和锁定。等量产阶段到来,市场才会充分定价这些公司的价值。 在design-in阶段买入,等量产阶段收获——这是光通讯投资最好的时机。 7. 仓位逻辑 高确定性(重仓): TSEM → 今天$13亿合同,产业链里最硬的催化剂 LITE → EML垄断+Nvidia锁定,现在到2028年都受益 COHR → 垂直整合,体量最大,Nvidia $20亿入股 中等确定性(配置): GLW → Nvidia直接合作,物理基建不可或缺 NOK → 最被低估的估值,但故事兑现需要更多时间 高赔率(小仓位): SOI → 和TSEM绑定,护城河高但流动性低 SIVE → CPO时代的纯粹赌注 8. 光会接力存储吗? 会。但不一样的方式。存储的接力是一次性的价格重估——供需拐点到来,几个季度内完成定价。 光的接力是分阶段的持续重估—— 2026年:可插拔1.6T带来第一波 2027年:CPO开始量产带来第二波 2028年:Scale-Up全面光化带来第三波 三波叠加,才是光通讯超级周期的全貌。存储让你在一年内赚了10倍。光可能让你在三年内赚同样多,但过程更平稳,确定性更高。 最后一句话 光通讯不是一个新故事,是一个被重新发现的旧故事。 光纤已经存在几十年了,但AI让这个故事的量级发生了质变。每当数据中心需要更高密度、更低功耗、更远距离的连接时,答案永远是光。 #光通讯# #TSEM# #LITE# #COHR# #GLW# #NOK# #SOI# #SIVE# #CPO# #硅光# #光模块# #AI基建# #数据中心# #存储接力# #Nvidia# #美股# #USStocks# #SiliconPhotonics# #CoPackagedOptics# #EML# #光互连# #AIInfrastructure# #光纤# #Nokia# #Corning# #Coherent# #Lumentum#
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