如何在 AI 领域赢得最大市场
文章探讨了计算历史上的专业化趋势，指出 AI 推理需求正在爆发，通用 GPU 已无法满足其对内存和能效的特定要求。文中以 Google 的 TPU 为例，介绍了定制化硬件的兴起。重点分析了初创公司 Etched 如何押注专用推理芯片，通过低电压推理和集群级内存技术，试图解决算力与能耗问题，抢占这一巨大的市场份额。
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4 篇人工智能的工程全景：模型之外的另一半（上）
文章详细梳理了人工智能的工程基础，回顾了从GPU游戏显卡到英伟达CUDA生态建立的历史，解析了其技术护城河。同时指出2026年硬件格局的松动，分析了谷歌TPU的回归与AWS自研芯片的崛起，展示了英伟达在推理领域面临的竞争态势。
Dan Niles 最新发声：Agentic AI 正在引发 10-100 倍 Token 爆炸
文章分析了 Dan Niles 对当前 AI 市场及宏观经济的最新洞察。核心观点包括：Google 凭借模型、芯片、现金流和云业务的完整闭环，成为未来 3-5 年最看好的 Mega Cap 公司；Agentic AI 的普及将导致 Token 需求暴增 10-100 倍，并提升 CPU 在硬件架构中的重要性；在投资策略上，需警惕油价与债收益率飙升带来的宏观风险，建议保持灵活仓位，重点关注 Google 及 CPU 厂商的结构性机会。
两小时激辩：黄仁勋谈 Nvidia 使命、TPU 竞争与出口管制
本文详细记录了黄仁勋与 Dwarkesh Patel 的两小时专访。黄仁勋重申了 Nvidia “输入电子，输出 Token” 的使命，并深入探讨了 CUDA 的生态护城河、供应链管理哲学以及对 GPU 定价的看法。针对 TPU 和 Trainium 的竞争，他认为专用芯片是特例而非趋势。文章最精彩的部分在于关于对华出口管制的激烈辩论，黄仁勋强烈反对将 AI 芯片武器化，认为限制出口只会倒逼中国实现完全自主化，让美国失去市场。