韬定律:后摩尔时代的工程方法论(官方论文解析)
文章解析了关于华为“韬定律”的官方论文,指出其并非传统摩尔定律的延续,而是一种以后摩尔时代时间预算为中心的全新工程方法论。通过LogicFolding、3D堆叠和Unified Bus等技术,旨在优化从晶体管到系统的全链路延迟,将竞争焦点从单纯的晶体管尺寸转移到系统时间效率的优化。
文章解析了关于华为“韬定律”的官方论文,指出其并非传统摩尔定律的延续,而是一种以后摩尔时代时间预算为中心的全新工程方法论。通过LogicFolding、3D堆叠和Unified Bus等技术,旨在优化从晶体管到系统的全链路延迟,将竞争焦点从单纯的晶体管尺寸转移到系统时间效率的优化。
文章深入解析了最新的“韬定律”论文,将复杂的后摩尔时代芯片系统性延迟问题进行了公式化拆解,并提出跨学科(芯片与AI)的独到洞察,信息密度极高,逻辑严密,可读性极强且极具当下时效性。
作者分享了用 AI(Claude/Codex)通过 Mac 连接 Android 平板,几句话完成系统清理的实用技巧。提供的提示词涵盖五个方面:关闭广告和推广入口、按分类保留有用通知、更换带促销装饰的应用图标、停用无用预装应用(保留基础服务)、整理桌面布局。整个过程无需 root,适合优化新买的 Android 设备或帮家人清理手机。评论区还讨论了 WiFi 调试、iPhone Air + 安卓小平板的搭配,以及国内安卓系统广告难以关闭的现状。
文章指出 AI 市场出现新变化:各家厂商的 Token 额度开始过剩。Claude Max 用户反映 Opus 5.5 周额度用不完;智谱夜间订阅可随意开子代理、高并发,Flash 模型免费;OpenAI 的 dots 模型免费无限使用;FreeBuff 免费提供 Flash 模型,付费 8 美元每天可用 30 小时;OpenCode 的免费模型仅需 10 美元 Go 套餐即可无限使用。作者由此提出疑问:Token 从稀缺转向过剩,是否意味着半导体和 AI 相关股票将面临崩盘风险。
文章分析ARM从技术授权转向直接销售芯片的战略逻辑。ARM与Meta联合开发AGI CPU,瞄准AI智能体对CPU的强劲需求——智能体需打开网页、运行代码、调度任务,CPU成为瓶颈。Meta为深度合作伙伴,甲骨文、字节跳动火山引擎、OpenAI均已采购,谷歌也在新AI系统中用ARM替代x86。客户需求半年内从10亿美元上调至20亿美元以上。直接卖芯片可让ARM每颗芯片贡献从50美元提升至500美元,扩大十倍。Jefferies预计2031财年销售额达180亿美元,ARM自定目标150亿美元,对应利润可达当前全公司水平的两倍多。
本文是 168X 战情室访谈精华,半导体研究与高频交易背景的嘉宾 Herman 系统阐述了对 AI 行业与美股半导体的最新判断。他作为 6 月第一批看空者如今翻多:Anthropic ARR 下修等利空落地后市场未踩踏,杠杆已出清;锚定 Anthropic/OpenAI 是错的,二者只消耗 27% 算力,微软等 CSP 企业端盈利快速兑现,用卡回本周期极短。他判断当前类似 1998 年而非 2000 年互联网泡沫,真正泡沫尚未到来。节目还讨论开源模型改变 CSP 处境、存储高 margin 难以为继、补涨轮动到光/CPU/功率、Apple 扶持英特尔、老黄 5,000 亿基建融资局、币圈与散户建议等议题,并警示 token 用不满的人将先被淘汰。
本文全面梳理了英特尔公司从创立、转型、衰落再到近期复苏的历程。文章指出,英特尔曾因拒绝为iPhone提供芯片、错过投资OpenAI以及制造工艺落后而陷入困境,2024年亏损188亿美元。然而,美国政府、软银和英伟达共投入159亿美元入股,加上新任CEO陈立武的裁员和业务聚焦,公司股价一年内上涨四倍。文章分析了英特尔当前依赖CPU业务、未来押注代工的战略,并指出其面临估值过高、代工业务亏损、股东稀释以及地缘政治等风险。作者认为,英特尔的翻身尚未坐实,需观察其代工业务能否在2028年取得突破。