杨杰表示，具体来看，AI的“规模效应”持续深化，呼唤基础设施新架构。作为数智化革命的重要驱动力量，AI发展呈现“两个规模效应”。在“两个规模效应”驱动下，AI任务成为算网基础设施承载的主要内容，到2030年在全网流量中的占比将达到64%。这一变化将对算网基础设施架构创新提出迫切需求。
全美AI行业的GPU供应链，都要被特朗普扼杀了？目前，GPU是否能被全面关税豁免，还是一个谜，整个硅谷都陷入了恐慌！大科技公司CEO们的身家，更是一夜缩水上百亿。
刚刚，Local AI 领域的 Libra 团队发布了一段最新技术演示视频，展示了用户通过自然语言交互直接生成 Agent，并利用本地消费级算力支持 Agent 进行长程 (Long-Horizon) 推理，最终完成复杂任务。
在算力投资激增的当下，GPU卡回收与维修行业逐渐成为一条隐秘的暴利赛道。特别是一些众所周知的原因，串串资源的货源和魔改卡的维保是重灾区！ 现状：运营一年以上的算力中心运营商手里一定有坏掉的A100和H100服务得不到及时维修，放在那吃灰，无法对外出租算力产生收入。
贾扬清创业公司LeptonAI，要卖给英伟达了？
「70 年的 AI 研究历史告诉我们一个最重要的道理：依靠纯粹算力的通用方法，最终总能以压倒性优势胜出。」如今，似乎可以重新再聊下这个话题。比如前两天我们发的 Agent 文章里的观点：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。
在引发全球关注的同时，全球资本对中国科技资产的重新评估与 AI 投资的底层逻辑也悄然发生转变。尤其是在大模型领域，过去巨额投入却屡次推迟的ChatGPT5和本就步入下半场的国内六小龙，将直面 DeepSeek这匹黑马的强劲冲击。中国AI企业在DeepSeek突破了“算力禁运”之后，正面临高质量数据稀缺的挑战，尤其是高质量、低成本、多种类、多模态的数据，将成为未来 AI 产业发展的核心关键。
如今，美国AI社区许多人已公认：接下来几个月，中国将会出现一波开源AI模型的浪潮！很多业内人士和大V干脆陷入了「冷战2.0」恐慌，呼吁要开放无限的能源、无限的算力和更简单的立法。LeCun则表示，DeepSeek击败美国，其实不过是中国内部竞争的副产品而已。
Epoch AI高级研究员预测：2030年实现人类水平的AI的可能性至少10%。他认为AI从监督学习到GenAI，模型范式转变迅捷，预测AI只能从第一性原理出发。参考人类大脑，他估算了发现人类水平的AI需要的算力，得到相关结论。
在GTC2025大会上，NVIDIA依旧延续着“算力的故事”。如果AI的发展依旧遵循着scaling law（规模定律），那么这个故事还能继续讲下去。
