一个月,AI 世界彻底变脸:从万亿芯片到百万 Token,没人能再装睡
如果你只用一个词形容 2024 年 2 月的 AI 圈,那只能是:失控。Google 被自己的模型反噬,OpenAI 把视频生成直接推到“真假难辨”,而真正改变游戏规则的,可能是那个很多人低估的“100 万 Token”。这不是新闻合集,而是一份行业人必须消化的月度信号弹。
如果你只用一个词形容 2024 年 2 月的 AI 圈,那只能是:失控。Google 被自己的模型反噬,OpenAI 把视频生成直接推到“真假难辨”,而真正改变游戏规则的,可能是那个很多人低估的“100 万 Token”。这不是新闻合集,而是一份行业人必须消化的月度信号弹。
在这期《No Priors》中,AMD CTO Mark Papermaster回顾了自己进入半导体行业的关键时点,解释了AMD为何押注异构计算与开源软件栈,并分享了他对GPU供给、云端AI算力以及“后摩尔定律”时代创新方向的判断。
Nvidia 最新财报公布后,市值跃升为美国第三大公司,股价暴涨却没人敢轻易做空。更反直觉的是:这可能还不是泡沫的顶点,而只是一个10年周期的第一年。这篇文章告诉你,为什么全世界的AI从业者都绕不开这家公司。
就在ChatGPT短暂“发疯”、Gemini因历史图像争议被群嘲的同一天,Google悄然丢出一颗重磅炸弹:发布首个真正意义上的开源大模型家族Gemma。这不是一次普通的模型发布,而是一次关于权力、控制权和AI未来路线的集体转向。
当所有人盯着 Sora 和 Gemini 1.5 时,一个几乎没上热搜的项目,悄悄把大语言模型的“速度天花板”直接掀了。不是模型变聪明了,而是“生成几乎没有等待时间”——这可能是生成式 AI 进入下一阶段的真正信号。
英伟达市值反超亚马逊,成为美国第四大上市公司,只用了一个周一的上涨。更值得警惕的是,这并非资本市场的情绪波动,而是一场围绕AI算力、芯片与国家战略的结构性转向。黄仁勋、Sam Altman 和超级碗广告,正在同一条时间线上发出信号。
当所有人还在讨论算力有多贵、GPU有多稀缺时,NVIDIA悄悄做了一件反方向的事:把大模型直接塞进你的个人电脑。本地运行、接你自己的数据、完全不出云——这不只是一个新产品,而是一次对云AI叙事的正面挑战。
如果你觉得AI最缺的是算法,那你已经落后一整轮了。Sam Altman正在筹划一笔高达5到7万亿美元的资金,只为重塑全球芯片与算力版图——这个数字相当于全球GDP的近10%。这不是夸张,而是一场正在酝酿的“全球级AI基础设施战争”。
当算力成为AI进化的最大瓶颈,Nvidia给出的解法极其大胆:用AI来设计AI芯片。这不是科幻,而是已经上线的真实系统。更微妙的是,同一时间,Meta、微软、美国政府和媒体,都在用各自的方式回应“AI正在快到失控”的现实。
过去一周,几乎所有巨头同时出手:Google让Bard免费生成高质量图片、支持40多种语言;Microsoft把Copilot塞进每一个办公流程;Amazon把“聊天”变成购物入口;Meta则开始为算力去NVIDIA化。更狠的是,Sam Altman顺手抛出一句:未来可能出现“一个人、十亿美元”的公司。