金明日牧师女儿Grace听闻川普要向习近平提到她的父亲，非常感恩🙏“（川普）总统先生，谢谢您。当我听到您同意在即将于北京举行的峰会中，向习近平主席提出我父亲的案件时……我哭了。 我的父亲已经被关押近七个月了，他所做的，不过是带领他的教会信靠信仰。知道美国总统将亲自向习近平提出这个案件，这给了我们全家极大的希望 - 这是我们几个月来感受到的最大希望。一个又一个家庭得以团聚，因为您拒绝把受迫害者和弱势者抛在身后。 作为一名美国人，我感到无比荣幸和蒙福，能成为这样一个关心弱者和受压迫者的国家的一员。 我们希望，像我家这样的成功故事，将进一步巩固您的历史遗产。 在您下周前往峰会的时候，我们会为您和您的家人祷告。 愿上帝祝福您、我的家人，也愿上帝祝福美利坚合众国。 谢谢您。”

狂飙中的大嫂被李宏伟、唐小龙、唐小虎三人轮着干，给强哥绑在凳子上，眼睁睁看着自己老婆被论剑。 更多精彩👉@GraceAcost73358 搜片名：狂飙 🔗点击视频下载完整版

写在英伟达（NVIDIA）下周财报之前 --- 英伟达对客户进行“直接提价”以及“变相提价（通过系统级捆绑与产品架构重构）”情况分析。 英伟达利用其在AI算力市场近80%的绝对垄断地位，其提价策略已经从传统的“单纯调高芯片零售价”演变为“通过重塑算力采购规则和网络捆绑进行价值最大化回收”。 一、 英伟达的“直接提价”与“变相提价”策略 1. 直接提价（芯片与消费级层面） 消费级GPU直接提价：针对消费端旗舰显卡（如 RTX 5090），由于新一代 GDDR7 显存成本大幅攀升，英伟达近期已正式向其 AIC 合作伙伴提价 300 美元（约合 2000 元人民币），这导致消费级高端显卡的实际零售价在渠道端被进一步推高。 数据中心芯片均价（ASP）的大幅上调：新一代 Blackwell 架构芯片的单体售价较上一代 Hopper 显著提高。市场预计，即使是入门级的 B100，其平均售价（ASP）也在 3.0 万到 3.5 万美元之间（已与上一代旗舰 H100 持平）；而包含 Grace CPU 和双 B200 GPU 的高端 GB200 超级芯片，单体售价则直奔 6.0 万至 7.0 万美元。 2. 变相提价（系统化、网络捆绑、产业链利润回收） 系统级打包销售（System Bundling）：这是英伟达最核心的“变相提变/溢价”手段。英伟达正加速从“卖 GPU 芯片”向“卖整体机柜解决方案”转型。以 GB200 NVL72 平台为例，其单套整机柜的售价高达 280 万至 340 万美元，而推理优化的 GB300 NVL72 售价则攀升至 600 万至 650 万美元。客户在购买时无法单独采购裸 GPU 芯片，必须同时为机柜内附带的 NVLink 交换机系统、Spectrum-X 以太网卡、液冷系统等组件高额买单。 压缩代工厂空间以回收产业链利润：在未来的 Vera Rubin 架构中，英伟达计划直接向客户交付预建好的计算托盘（Trays），这一核心部件将占到服务器总物料清单（BOM）成本的约 90%。这实际上剥夺了服务器代工厂（如戴尔、超微等）的设计和配套件溢价空间，变相将整个算力产业链的所有利润全部回收到英伟达手中。 网络设备的交叉提价施压：目前美国司法部（DOJ）的反垄断调查以及中国国家市场监督管理总局（SAMR）的审查，其核心指控就在于英伟达涉嫌“如果客户在购买 GPU 时选择竞争对手（如 AMD、Intel）的芯片，英伟达就会对其网络设备进行惩罚性加价或不予支持”，以此变相强迫客户购买整套英伟达方案。 二、 资本市场的相关分析 毛利率与 ASP 计入：华尔街卖方模型已将 2026 财年英伟达数据中心混合 GPU 的 ASP 假设从 2.6 万美元直接上调到了 3.3 万美元。华尔街对英伟达下周财报维持在 75% 附近的极高非 GAAP 毛利率预期，也是基于这一提价能力已充分兑现的前提 。 整机柜的溢价定价：富国银行（Wells Fargo）将英伟达目标价上调至 315 美元，其核心框架就是建立在“300 万美元级别整机柜（GB200/GB300 NVL72）”的大规模出货假设之上。也就是说，短期内系统打包销售带来的高客单价已经没有多余的“超预期未定价空间”。如果下周财报中管理层无法证明整机柜出货的毛利率能够持续坚守在 75% 以上，股价甚至会因此回调 。 从更长远的算力网络生命周期来看，未来可能还有更极端的变相提价和系统价值膨胀（Dollar Content Expansion）： 当算力集群从目前的 GB300 世代向未来的 Rubin Ultra 世代演进时，网络组件和芯片整合的系统打包价值将实现大幅跨越。 也就是说，市场目前仅定价了 Blackwell 世代的系统级提价，但对于 Rubin 世代通过深度系统集成、在整个数据中心 BOM 成本中榨取高达 90% 绝对利润的能力，并未给予完全的溢价体现。 总结而言，英伟达由于显存成本上涨带来的消费级 GPU 直接涨价，以及靠网络套件进行的数据中心系统级变相提价，市场短期已经被计入得非常充分，但长期来看，仍有相当的空间。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

世界知名的羽田结衣剃光了头！在被自私的女经济学家结衣嘲笑秃头后，她的秘书拿起剪刀剪掉了结衣浓密的秀发，让她也变成了光头！结衣悲叹自己的可怜处境，幡然悔悟，开始为男人服务。 精彩集锦👉@GraceAcost73358 搜片名：光头女子 🔗点击视频下载完整版

今天芯片圈最大的新闻，莫过于Gerard在创立Nuvia CPU被高通收购五年之后，重新出发，新创立了ARM CPU公司，名字也跟之前非常像，叫Nuvacore 现在这个时间点做数据中心CPU，确实是赶上了CPU十年来最好的时代: AI agent带来CPU短缺潮已经经隐隐浮现，AWS多个客户都提出要包揽所有Graviton ARM CPU产能 ------------ 这个消息对硅谷的芯片打工人吸引力是巨大的，Nuvacore这次的阵容都是功成名就的明星阵容，以前Nuvia创始团队重新集合，拿了红衫的投资，做面向 AI 基础设施/agentic computing 的通用ARM CPU。当年还是一个尚未完全被验证的大方向都能大获成功，而现在ARM CPU服务器正在风口浪尖上，前景和想象力和2019年Nuvia比起来大了太多了 上一次Gerard把Google，苹果platform architecture组的架构大佬挖了好多过去，这次的号召力只会强得多，240m的融资，已经验证过的路径和创始团队，肉眼可见的下一个增长风口，一定会让Nuvacore成为湾区最热门最受追捧的芯片startup，没有之一。毕竟这是一个肉眼可见能财富自由而且风险收益比极好的机会 ---------- 遥想当年Nuvia第一代CPU的发布赶上苹果M2时代，还是挺震撼的，Nuvia让高通在一年的时间CPU跑分进步了整整三代，单核跑分从2300变成3200，竟然超过了苹果M2 max一大截 可惜Nuvia Phoenix core从发布到最后上市拖了太久太久，中间苹果把牙膏挤爆了连着上市了M3/M4，于是Nuvia CPU上市之后从跟M2比较变成了跟M4比较，从期待中的C位变成背景板了 当年Nuvia的眼光非常超前，在2019年ARM CPU服务器市场占有率几乎为零的情况下，就是想从零开始打通这个市场，2021年被高通14亿美元收购之后，高通也给了无限的资源支持，扩招力度很大，给的薪水都是市面上最高一档的。 可惜大环境在2022年恶化的很快，加上高通的管理层战略眼光实在太差太短视，在业界ARM服务器生态都开始有起色的时候，为了股价节约开支，竟然再一次把自家的Nuvia CPU 服务器团队解散了（算上2015年已经解散过一次ARM服务器团队） 直到2025年，Nvidia的Grace ARM CPU都已经发布四年了，Vera ARM CPU都已经自研好久了，Amazon的ARM CPU Graviton都快占据CPU服务器新出货的50%了，高通才后知后觉谨慎的重启ARM服务器项目 所以这次Gerard从高通的高管位置把之前的创始团队拉出来自己干，可能是因为高通高层战略眼光实在太差屡屡错过机会，上次Nuvia想做ARM服务器，高通的承诺也因为大环境恶化没做数，结果被收购之后被高通取消了项目直接改做了laptop芯片和手机芯片 加上高通今年在手机销量上因为内存和存储历史级的巨额涨价，可以预见要受到重创(市场萎缩30%)，能拿出的扩张预算有限，在高通能拿到的资源是受到掣肘的 而在创业公司里比在 Qualcomm 这种大平台里更容易拿到足够快的决策速度、团队纯度、产品定义权和资本叙事，于是选择在窗口已经被验证时重新集结老班底 但更可能因为，AI时代的CPU前景想象力真的太广阔了，完全值得重新投入一次，不是Gerard变了，而是外部市场变了 ------------------------ 进入2025年之后，AI agent的出现，隐隐让CPU重新变成了瓶颈 CPU服务器重新步入增长轨道，而且潜力巨大，有好几个因素： 1. 随着推理时代的到来，GPU演化到针对推理的系统级新架构，CPU 是永远在忙的总指挥orchestrator, 因为要追求token throughput，所以异构计算阶段变多 + 批处理数量batch越来越大，scheduling/routing/data flow复杂度变高，对orchestration要求也变高 所以在系统级异构推理架构里，AI加速器和GPU在CPU：GPU的配比上，也变得更为激进，从以前的1：4到Grace Blackwell的1：2，以后是很有希望达到1：1的比例的。Google TPU配Axion，Amazon Tranium配Graviton，Nvidia Rubin配自家Vera CPU 这条在我的去年11月半导体年终回顾写过，基本上在2026年成为了共识，虽然这部分主要是各家AI 芯片自研，并不是纯粹的CPU服务器，其实不算是外部CPU服务器的机会 2. 也是同一篇年终回顾里写到的： 从CPU视角去看agentic workload，routing和工具处理都在CPU上，如果把常用的agentic框架做profiling，比如SWE-Agent, LangChain, Toolformer，CPU最长可以占到90%的E2E端到端延迟，throughput瓶颈也更多的卡在CPU，CPU甚至能耗也超过了总能耗的40% Agentic AI目前是一个CPU瓶颈更多的事情，Agent管理很多个CPU，再加上agent经常要开sandbox，很可能会成就CPU需求的新一波回暖 现在回看去年写的这个逻辑，潜力是非常大的。但其实年初可能并没有很大规模发生，年初的CPU增长和各家渲染的CPU短缺潮和这个逻辑暂时关系不大，更多可能是前几年的capex投入GPU的比例太大，造成传统CPU服务器投入不够，所以需求上升是一个回补之前传统服务器投入不够的部分。 但到了下半年甚至2027，agent会开始更广泛的铺开，比如智能导购和客服，已经占到了Amazon去年年底100万CPU采购的相当部分比例，这部分的增长是很快的 前两个逻辑，基本上是今年主流叙事在讲CPU潜力的共识，但是我的感悟是，还有另外两个逻辑被低估了： 3. 造成CPU服务器潜力更大，更长线的主逻辑，可能和agent本身没有直接关系，而是code agent带来的副产物： coding门槛和速度的大幅优化，让“构建软件 + 连接软件 + 调用软件 + 自动化软件”这整件事便宜了一个数量级，Jevons 悖论在software供给端的展开，最终把世界推向更高的软件密度和 API 密度，这直接带来了CPU传统workload的线性上升 从2025年年底开始，coding agent迎来了质变，Claude code迎来了爆发式增长，三个月的token营收增长了三倍，那么导致的下一步必然是Code量的十倍增长,以及App数量的巨量增长 即便是在大厂，每天1m token消耗只能算是个平均水平，人均coding量必然是翻倍的（小厂就是翻十倍了），code供给量暴增，不会只停留在 repo 里，而会逐步变成更多长期运行的软件资产，长期存活的feature变多，product变多，microservice变多，API变多 长线来看，App/API所有的生产成本和生产周期会变成原来的10%，API实现极大富足。那么API的Usage就会大量的上升,这就会造成传统CPU Workload或者说CPU Seconds大量的上升，这甚至和agentic没有直接关系 时间维度上，这个逻辑并不是短期性质，Claude code的爆炸是这几个月刚发生的事情，那么产品上线，microservice，api上线，可能都要向后延迟。当软件变便宜，社会不会少用软件，只会把更多事情软件化 所以也许到下半年甚至更久才会看到，传统cpu云的需求又莫名其妙增加了，表面上看，甚至和AI agent没有直接关系 4. CPU是一个技术上很难通缩的东西，不像内存/存储有很多压缩算法会降低单任务对存储的用量，CPU workload增长转化成硬件需求增长是实打实的 比如说kvcache其实每年都有各种压缩技术出现，老的压缩技术比如kvcache的multi-head它会share一个head（GQV），这个大概会相当于4倍的压缩，再比如说去年turboquant这个技术也会新带来几倍的压缩。然后加上数据精度从FP16到现在的下一步要到FP4，精度的下降都会带来kvcache的压缩，从而带来存储方面的技术通缩。 但CPU是一个技术层面上通缩量很小的事情，目前任何的agentic的cpu workload（CPU seconds）增长都是硬件需求增长，它通缩的方面只有每年每一代跑分提高的10%到15%。如果说另外通缩因素，比如云的五倍六倍的超卖会不会影响？不会，因为它一直是超卖的，所以说超卖/利用率低这个CPU技术通缩的因素不会继续扩大了，每个增长的CPU seconds都是不怎么带打折的硬件线性增长 ARM的指引是CPU的供需缺口可能会到30%以上，这几个原因的叠加，加上AI服务器对CPU服务器产能和订单的挤压，可能会让缺口更大，各个hyperscaler的反应可能是会滞后的 ------------------ CPU整体需求潜力增长的同时，ARM服务器CPU也赶上了历史上最好的时代： Hyperscaler为了节省成本，接近50%的新增传统server CPU都是ARM，Google的Axion，Amazon的Graviton，Microsoft的Cobolt，Graviton甚至2026年的产能已经全部卖完，瓶颈成了产能 Google TPU配Axion，Amazon Tranium配Graviton，Nvidia Rubin配自家Vera CPU，这部分CPU为什么会集体转向ARM，除了成本因素之外，也因为推理系统为了追求token throughput，batch越来越高越做越复杂，自研ARM CPU以及系统性软件硬件的co-design会更方便，比如Nvidia是Dynamo去控制Vera和Rubin之间的协同 Nuvacore的规划上来看，不仅仅满足于做IP，也要做成品，因为在招聘网站上出现了validation engineer的职位 但是这次Nuvacore面临的挑战也不小：起步太晚了，无论是市场上，还是技术上，竞争都激烈了很多。CPU服务器和七年前比，已经复杂了很多，已经不再是单片CPU的竞争，而是rack系统级别的复杂度 现在开始做2028~2029年上市的CPU，要做到rack级别有竞争力，规模要大很多，基本上要几十个chiplet，500+个core拼起来，还要考虑如何适配AI agentic workload，工作量比以前明显要大的多，对一个startup的挑战比七年前也大得多 ---------------- 上次Nuvia在成立两年之后成功的以14亿美元出售，这次市场热度比五年前高了一个数量级，Nuvacore之后的路会怎么走呢？ 如果是被收购路线，其实买家可能比五年前比并没有更多，这五年里，Google有了Axion，微软有了Cobalt，Amazon有了Graviton，Nvidia自研的Vera CPU已经成型，连ARM也打破了35年来只做IP的常规，开始做自己的AGI CPU芯片 最有可能的是Softbank系，softbank已经在ARM CPU服务器生态上布局深耕了多年，65亿美元收购了Ampere，再收购Nuvacore是很正常的事情，这个市场想象力足够大 其他的选择也可能是Meta，因为几家互联网公司里，只有Meta的silicon house没有稳定可靠的CPU服务器，有限的资源在MTIA都做AI加速器去了 但是Meta的问题在于稳定性极低，决策每个月都在变化，注意力非常短期化，项目随时取消，对Nuvacore来说完全无法兑现潜力，是一个非常糟糕的买家 但总体来说，Nuvacore的选择肯定比五年前宽了太多了，对ARM CPU服务器的潜力大家的共识都很明确，融资的难度要小很多，自己运营扩张起来，阻力比以前小很多，合作伙伴的配合程度上也因为未来预期，会容易很多 完全可以自己做大到比Nuvia当年更大的规模再考虑出路，根本不着急卖