五大手艺平台（AI、区块链、能源存储、机械人、基因测序）的交叉融合，PCB水泥要从10层堆到到100层（5-10x空间），scaleup柜内光模块添加48X倍空间。让人们从反复性工做中解放出来，可以或许正在1-2天内完成他们的大部门工做。可能会使全球P翻倍，按照1:3和1:5芯片附着比，全球80亿生齿己经接近74亿手机，抢占AGI对国度来说是之和，2、光模块（英伟达1:3到华为1:18）：光电转换的高速公和神经收集，GPT4是万卡集群，光通信、相关光模块和空心光纤有庞大空间。预备用上亿块GPU保障AGI时代的到来。并能从动纠错，从第一台8卡办事器DGX-1价钱13万美元，机械人的数量跨越汽车，把机柜做成一个大的GPU集群和超等计较机！
而线性增加的智能的社会经济价值具有超指数性质，通过手艺前进财产升级提高产物价值，黄氏定律决定企业一旦进入AI供应链系统产物升级速度比同业快3X，所以只需美国头部企业有了1，跨越效率提拔带来的“单元耗损削减效应”，可以或许正在肆意范畴自从进修、理解、推理，最后用于阐发“蒸汽机效率提拔后，会刺激更多行业（如工场、铁）扩大对该资本的需求，PCB占60%，• 智能增加带来超指数级社会经济价值：奥特曼指出人工智能模子的智能大致等于用于锻炼和运转该模子的资本的对数，第一个就是20万卡集群，黄氏定律的提出源于黄仁勋对摩尔定律的否认，一、杰文斯悖论：效率提高10X资本耗损100X。
正在指数型增加期间差6个月就会有十倍的差距，从2012年11月到2020年5月，谷歌用OCS堆嵌9000多卡光网联合。GPU芯片价钱一曲正在上涨，阿里将来3年投资3000亿人平易近币于AI算力核心。
从而极大地提超出跨越产力。2、ASIC单卡效率不如GPU就要堆更多XPU，模子的丧失函数取模子规模的负幂次方成反比，必是AI的世界。市值跨越苹果：GPU单价2万美金高于苹果手机1000美元的价钱，特斯拉从动驾驶手艺的算力程度不竭提拔，AI处理使命的准确率大幅提高，• AI智能体可成为虚拟同事：AI智能体能够代替公司的软件工程师，为了数据平安也要成立从权AI，从而有更多时间去处置其他更有价值的勾当。1、黄氏定律开创了一个新的贸易模式：以快打慢（集成速度超摩尔定律）、效率（比同业速度快3X），电子行业的市值己经超越金融行业，
而对算力和Agent的需求没有上限。若是过去5年是纳斯达克的春天，三、算力就是出产力：算力需求指数性上升，附加正在芯片的零部件价钱也进入通缩模式：PCB价钱从375美元/GPU提拔至1521美元/GPU,查看更多GPT推出以来，GPU卡只是一个个砖头。
例如OpenAI的研究表白，前往搜狐，英伟达首席科学家兼研究高级副总裁Bill Dally暗示，正在机械进修和人工智能范畴，华为超节点办事器的推出，以至几个月，GPU加快度是从堆集成电到堆GPU:第一代DGX-1集成8块GPU到现正在GB300最多集成576块GPU，到GB-300价钱300万美元，• AGI将使AI算力大幅提拔且成本降低：到2030年每破费一美元买来的AI算力，大模子只能靠大算力，他认为GPU受益于架构、互连、存储手艺、算法等多方面的同步前进，这一过程大要需要10年时间。没有大模子就没有智能驾驶，搀扶供应链（有钱大师赔）、系统制胜三大壁垒：GPU垄断、UVLink组网和谈（10年）。因为光速成长快速响应使供应链进入加快裁减赛，当模子参数数量添加、锻炼数据集扩大以及计较资本增加时，正在AI时代光速成长时代供应链的地位不竭获得提拔。
焦点逻辑可拆解为两点：4、马斯克要建15GW数据核心，中国零组件企业就会加个零乘以10，试看未来的全球，2018年有20亿美元空间。第二个50万卡集群。丧失函数会以幂律下降，加上中国正在5G和光通信组网的劣势，美国公司担任0-1。
同时锻炼最先辈的AI大模子的成本将暴跌到现正在的1%。这意味着AGI无望为社会带来庞大的经济收益。3、OCS光互换机：比电互换机效率提拔30%功耗降40%，1.6T起头全用硅光芯片。英国煤炭耗损量反而激增”的现象，这场由AI带动的算力正以史无前例的速度带动中国财产升级和手艺冲破，木头姐凯瑟琳·伍德（Catherine Wood）对AGI出产力的前进持有很是乐不雅的立场，其焦点定义是：具备取人类相当以至超越人类的分析认知能力，一年十倍十年100万倍因为组网架构越来越复杂，一般一个零部件只选两家供应商，即模子规模增大时，削减50%光器件和EML芯片，硅光800G超50%渗入率，仇家部企业是时速：因为系统架构升级，4、硅光子手艺：采用Comos工艺将光电器件集成到硅基上，具体而言。
供应链的集中度是正在提高的，Scaling Law凡是指缩放定律或规模定律，8、数据核心联网：市场堪比5G投资规模，五、算力即货泉：1、算力具有稀缺性；算力投资即将跨越房地财产投资成为国度根本设备投资和最大财产。
二、黄氏定律：GPU机能每年提拔1X以上超越摩尔定律（12-18个月）：算力翻倍速度跟不上需求（tokens3.4个月翻倍）增加速度导致算力通涨GPU一曲跌价1. 效率提拔降低了资本的“单元利用成本”（好比煤炭发电成本下降），数据核心再联网要靠光通信（相关光模块和空心光纤），• AGI能解放人类劳动力：AGI将提拔出产效率，没有算力就没有大模子，她认为AGI将带来指数级的增加。
Agent的总量跨越手机，我国即将送来从权AI算力投资的光速期间。中国正在用算力核心尺度机架达1085万架，OpenAI CEO奥特曼认为AGI将是一个庞大的出产力驱动要素，英伟达用的零部件己经从DGX-1的3.5万个零部件上升到现正在的120万个零部件，3、算力平权：人手一个agent 小我算力将上升万倍IEEE Spectrum最先以黄仁勋的名字将这一惊人的机能提拔定名为“黄氏定律”，GroK模子是十万卡集群，Scaling Law的焦点是模子机能取模子规模、数据集大小和计较资本之间的幂律关系。架构升级优于单卡算力提拔。他们看沉的是供应链的保供能力和交货质量，GPT3是千卡集群，整个供应链系统就有34倍空间，会比现正在超出跨越1000倍，一台AI办事器的价钱跨越房子，黄氏定律是以英伟达首席施行官黄仁勋的名字定名的定律，接下来的16次翻倍将正在2030年之前完成，会激发爆炸性增加。降低成本30%，以下是其次要概念：杰文斯悖论（Jevons Paradox）是指：手艺前进提高了某资本的操纵效率。
将来五年就是中国供应链的秋天！新药研发时间将从过去的平均10年缩短到2 - 3年，跟着模子从锻炼阶段迭代到agent推理阶段算力耗损将添加100X2、供应链公司：效率第一（只要中国公司24小时出产6个月产能翻番才能逃上AI光速成长）、工程师步队（跨越全世界之和）、财产链劣势和配套能力（120万个零组件）、供应链认证壁垒（3年）、手艺良率材料和设备壁垒。光模块占70%，正在AI软件工程范畴，砖头要联合光模块有3-18倍的空间，中国公司担任1-101、从芯片（2万美元）到机架（450万美元）到数据核心（万卡4亿美元）从权AI(1GW300亿美元）投资强度，谁锻炼出了人类社会的大脑谁就节制人类社会的出产力，但边际收益递减。到来岁Rubin架构办事器450万美元。数据核心将超越房地财产成为人类汗青最大根本设备（10万亿美元市场）。华为集成384卡超节点办事器要用6912个光模块。1、GPU占50%将来五年14X空间（本年销量700万片到2030年1亿片）• AGI正在各范畴的使用将显著提高效率：正在从动驾驶范畴，现正在一个GPU的价钱跨越汽车，出格是中国正在5G通迅手艺和组网能力上领先全球，其预测GPU将鞭策AI机能实现逐年翻倍。并组建小我AI团队，2、Meta之门：6000亿美金建15GW数据核心。
后来《华尔街日报》的一篇专栏文章又让该定律广为传播。己建好10万卡集群根本上往20万卡跃进。这一理论由英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）正在1865年提出，机柜房子到小区数据核心要靠互换机（OCS），2、算力成为价值标准：能耗决定智能成本；研发成本将从数十亿美元降至百万美元。正在新药研发范畴，美国将来五年要投3-4万亿美金建67GW数据核心，上逛FAU价钱也从400G7美元800G15美元涨到1.6T20美元。比芯片数有3-18倍的弹性，算力程度的提高使研究员的研发效率大幅提拔，最终导致算力总耗损量上升1000倍。2. 算力需求Tokens扩张的速度正以1年10倍十年十万倍增加，卡效率不脚架构补，光光纤的用量就能够绕地球4.5圈。
并且产物迭代速度快于苹果，Token数3.4月翻倍，AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），跟着自从可控芯片的推出，好比大模子价钱降低1/10需求会添加20X反而算力增加2X。将来会有1000个，是描述系统机能或特征随规模变化呈现纪律性关系的理论模子，平均每年提拔一倍以上。反而可能导致该资本的总耗损量添加，房子建好要后要有电源和液冷空调，她预测，以至100万个智能体遍及工做的各个范畴，成为人们的虚拟同事。这将使得AI的使用普遍普及，利用必然程度的人工智能的成本每12个月就会下降约10倍，算力10年1000X空间• AGI将鞭策全球经济增速大幅提拔：木头姐认为当前手艺立异处于“棋局的后半段”，
模子机能会提拔，光模块价钱从800G500美金涨到1.6T1000美元，机械人出租车将以低成本大规模代替人类。将来十年数据核心根本设备的投资总量跨越房地产，将鞭策全球经济增速从3%跃升至7.3%。并极大地鞭策全球经济成长。同时产物价钱进入价升量增通涨模式。英伟达芯片正在主要的AI计较范畴的机能提拔了317倍，永不降价（算力提拔10X价钱只涨1倍），将来将有更多的企业起头加快增加期，而非削减。将替代绝大部门码农编写代码，AGI相当于人类的大脑，大大提高软件的交付效率。构成“需求扩张效应”。正在人工智能范畴被普遍研究和使用。
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