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有一种孩子，党哥一定要要骂醒。 就是高中天天在家编程，高强度写代码，打信息学竞赛，高考填志愿了，跟我说，如果上不了计算机，就去学个电子自动化也行。 这种孩子一说完，我一般当场就直接骂出来了。 党哥作为一个电子和自动化背景的宝宝，一定要纠正你们这些高中编程小天才最大的一个误区。 就是说，数电这个东西，本质是boolean algebra，就是布尔代数，布尔代数这个层级，是design-driven的东西，很符合直觉，你设计一个寄存器，就像设计一个二叉树一样，这是符合人类对于功能导向、设计导向的直觉。 但是你们他妈要明白，这个层级只到了基本门电路，到了与非门， 与非门以下的世界，就是他妈固体物理世界，固体物理就是电子元器件的世界，他们的设计是台积电和ASML的学术成果，而不是你们这些本科生能七嘴八舌指点江山的了。 比如二极管三极管运放这些器件的特征曲线，各种mosfet和finfet的设计，完完全全就是扔在你脸上，没有道理，爱学学，不学滚王八蛋去， 因为这东西是他妈William Shockley在1970年代发明的，容不下你的质疑，也不符合你的直觉，你也没有资格去设计或者质疑这些元器件的灵感来源， 这东西对于绝大多数高中天天编程、折腾tree、折腾linked list、折腾各种graph、天天自己手写编译器的编程小天才来说，不仅反直觉，而且是一种巨大的折磨。 到了自动控制理论，为什么时域要转换到频域，为什么要用bode和nyquest图作为判据，为什么要设计PID，又他妈难受半年， 到了信号与系统，为什么滤波器这么设计，为什么频域有这些操作，为什么DSP这么设计，又他妈吃了半年狗屎， 到了电机与电力拖动，三相交流电机这个绕组怎么算磁通量积分，磁通量和电压电流为什么是这个关系，为什么这么设计整流逆变，又他妈吃半年狗屎， 电子类绝大多数专业课，是根本就他妈不跟你聊设计、聊直觉、聊原理的，十几年就是这么做的，爱学学，不学滚， 这种编程小天才们，天天看lisp intepreter都要重写一遍，看操作系统不爽就重写，看数据库不爽就重写一个，天生就是当切格瓦拉的暴脾气，天老大，我老二，我就是天王老子， 按着脑袋学四年电子自动化，给我理解背诵三极管的特征曲线，给我学PID调参，给我刷电路题（上学期+下学期总共10学分）， 这种完全等于精神折磨，大部分编程小天才们根本坚持不下去，就直接精神崩溃了。 对于这种孩子，我唯一忠告就是，放弃幻想，老实实学计算机去，计算机专业也有嵌入式和cpu architecture，完全够用了。

澳大利亚人工智能基础设施公司Firmus Technologies周一表示，已与英伟达公司（NVDA.O）签署战略合作协议。 Firmus 将在印尼巴淡岛建设 360MW NVIDIA DSX AI Factory，协议覆盖最多 17 万个 NVIDIA AI 加速器，包括 Grace Blackwell、Vera Rubin、Vera 等平台，交付时间集中在 2027 到 2028 年。 Firmus 预计，基于现有客户承购承诺，前 6 年可能带来 250 到 300 亿美元收入。 AI 算力正在从“巨头自建”走向“区域 AI 工厂批发零售模式”。 以前只有 Microsoft、Meta、Google、Amazon 这种巨头，能以最低成本拿到顶级 GPU 和基础设施。 现在 NVIDIA 正在通过 Firmus 这种 AI Factory 运营商，把顶级算力开放给 AI Native 公司、企业客户和中小型 AI 开发商。 这背后是一个很大的商业模式变化。 NVIDIA 不只是卖芯片给 Firmus。 Firmus 买 NVIDIA 基础设施，再向客户销售 NVIDIA-powered cloud services。 NVIDIA 除了拿产品收入，还能分享一部分云服务收入。 也就是说，NVIDIA 正在从一次性硬件收入，延伸到 usage-linked revenue。 这很像 NVIDIA 版的“AI 工厂授权 + 收入分成”。 它真正想做的不是卖更多 GPU，而是让全球越来越多 AI 数据中心按照 NVIDIA DSX 标准来建设。 DSX 的意义在于，它不是单个芯片规格，而是一整套 AI 工厂蓝图。 计算 网络 存储 液冷 电力 软件 设施级集成 未来如果越来越多 #Firmus、##Naver# Cloud、#SHAZ# 这类区域 AI 云厂商采用 DSX，NVIDIA 的生态锁定会越来越强。 客户买的就不只是 GPU，而是一整套 AI 工厂架构。 第一，最直接利好 NVDA。 17 万 GPU / AI 加速器交付，加上云服务收入分成，说明 NVIDIA 的商业模式还在进化。 第二，利好 MRVL 和 AVGO AI 工厂越多，数据搬运、CXL、SerDes、光互联、交换芯片、自研 ASIC 的需求越强 GPU 只是大脑，网络和内存决定这个大脑能不能高效运转 第三，利好 MU / DRAM 17 万级别 GPU 集群意味着更大的 HBM、DRAM、NAND、企业 SSD 需求 AI 工厂不是只吃 GPU，也会吃掉整个 memory stack。 第四，利好 VRT、ETN、PWR、FIX 360MW 液冷 AI 工厂，本质上是电力、液冷、配电、机柜、工程能力的超级订单池。 AI 基建越大，卖铲子的确定性越高。 第五，利好 LITE、COHR、AAOI、NOK、CIEN、ANET AI 工厂扩张之后，数据中心内部和数据中心之间的数据搬运会继续暴涨。 1.6T 光模块、激光器、光传输、DCI、以太网交换都会受益。 这条新闻的精华是，AI 基建正在进入“工厂化复制”阶段。 第一阶段，市场只看谁买 GPU。 第二阶段，市场开始看谁能把 GPU 变成低成本、可规模化、可盈利的 AI 工厂。 第三阶段，真正值钱的公司会是那些控制 AI 工厂标准、供应链、能源、网络和客户入口的公司。 NVIDIA 现在明显不想只做第一层。 它要做 AI 工厂时代的标准制定者。 说明 AI 算力正在从巨头专属资源，变成全球化、工厂化、标准化的基础设施。 最直接利好 NVDA。 中长期利好 $MRVL、 $AVGO、 $MU、 $VRT、 $ETN、 $PWR、 $LITE、 $COHR、 $NOK、 $CIEN。 对 $SHAZ 这种 neocloud 来说，是赛道验证，也是竞争提醒 数据中心我已经上了一部分仓位给 $SHAZ ，属于高弹性彩票系列