OpenAI 今日宣布新增两位独立董事：Nubank创始人兼CEO David Vélez（拉美最大金融科技公司，市值$550亿）和BNY CEO Robin Vince（全球最大托管银行，$50万亿资产）。 这被认为是 @OpenAI迄今最明确的IPO准备信号。 这两个人不是简单的“金融界名人补位”，互补得非常刻意：David Vélez代表科技创业、消费级产品与新兴市场扩张；Robin Vince代表华尔街基础设施、审计风控与机构资本。尤其 Vince 加入审计委员会，是最接近 IPO 工程层面的信号。 OpenAI今年是否可以成功上市，拭目以待。你们觉得呢？

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

#独家# OpenAI表示，该公司董事会将迎来新成员：拉美数字服务公司Nubank的创始人兼全球首席执行官戴维·贝莱斯，以及纽约梅隆银行首席执行官罗宾·文斯。

AI 与稳定币银行基础设施公司 Augustus 完成 1.8 亿美元 B 轮融资，估值达到 10 亿美元，由 Tiger Global 领投，Hummingbird、QED，以及 Nubank、Ramp、Circle 和 Deel 的创始人参投。资金将用于拓展拉丁美洲、东南亚、中东和非洲市场，并开发可提供全天候美元账户及结算服务的核心银行平台。Augustus 此前已获美国 OCC 有条件批准筹建全服务国民银行，最终开业仍需完成监管要求。（CoinDesk）

广东揭阳虐狗事件引发众多连锁反应，有网友在网上效仿，发布自己虐猫视频。 将小猫的全身涂满汽油，再用火活活烧死。 如果我们妥协、忘记、认输，没有用尽全力在此刻推动动物保护立法，则不断还会有下一只受虐的小动物。 所以，我们无法停下。#wangwang#

1. 连接你的钱包并绑定推特，Momentum空投资格注册 2. KITE 空投查询领取 3. IKA的空投可以领取了 4. nubila空投查询领取 5. EAT空投查询领取 6. Genesis n-Badge，OPN链徽章领取

最近大家有發現我的變化嗎? 我跑去做女王波隆🥛手術啦 因為去年我減肥完身體瘦到原本的樣子了! 歐派也就跟著灰飛煙滅了XD 所以決定要整回來! 也算是完成了少女時期我的一樁心願了🍭 很感謝 #璞蘊整形外科# 幫我打造我理想的樣子 #整形外科張子倩醫師# 人美醫術佳🌹 術前溝通我的顧慮跟問題她都會非常耐心的解答 術後尺寸跟形狀我很滿意!!! 璞蘊的術後照護問題也是有問必答 讓我覺得很安心🥰🥰🥰 本來很怕說會不會恢復期超長結果完全不會💕 做完手術隔天我還很勇的跑去上班💼💼 痛感也很意外的在可接受範圍內~ 很開心的是終於不用貼nubra貼到破皮過敏 終於從擠溝地獄解脫了😭😭😭😭 現在穿很多衣服效果都很不錯! #女王波隆乳# #璞蘊整形外科# #張子倩醫師# #隆乳# #美胸# #女王波545cc# #6D玩美隆乳# #台北醫美推薦# #大骨架女孩# #大尺寸隆乳#