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黄仁勋的「Agent工厂」里，装了什么新故事？

在COMPUTEX 2026期间，英伟达CEO黄仁勋发表了主题演讲，核心聚焦于“Agent AI”时代的到来。此次发布的关键在于，英伟达正围绕智能体生态，构建从芯片、数据中心到软件平台的全栈技术体系。 硬件层面，专为Agent工作负载设计的Vera Rubin平台已进入量产，其处理Agent任务的效率是上一代Grace Blackwell平台的10倍。该平台引入共封装光学（CPO）网络技术以降低能耗，并强化了机密计算安全能力。同时，英伟达推出了新型处理器“Vera” CPU，这是首款为AI智能体设计的CPU，与Rubin GPU通过高速NVLink互联，优化了Agent任务中的数据传递。 软件与模型方面，英伟达推出“AI工厂运营工具箱”DSX，整合了设计、仿真、建设到运营的全流程。发布了5500亿参数的混合专家模型Nemotron 3 Ultra，以及配套的NemoClaw、OpenShell等工具，旨在帮助企业构建能安全接入业务流程的“数字同事”。此外，面向物理AI的世界基础模型Cosmos 3正式发布，它能统一理解、生成和预测物理世界信息。 在物理AI领域，英伟达联合宇树发布了基于Isaac GR00T平台的人形机器人参考设计H2 Plus，旨在降低开发门槛。还开源了一套物理AI技能工具集，让智能体能直接调用标准化操作。 产品布局上，推出了“DGX Station for Windows”桌面AI超算工作站，让Agent能在企业本地Windows环境中安全运行。并与微软合作推出基于Arm架构的RTX Spark SoC，瞄准AI PC市场。 最后，英伟达升级了AI原生存储架构，在BlueField-4 STX中强化了针对Agent数据访问的安全管控能力。 总结来看，英伟达正通过Vera Rubin、DSX、Nemotron、Cosmos 3、H2 Plus等一系列产品，从算力供给、模型智能、安全管控、物理形态到部署运营，全方位构建服务于Agent的基础设施，宣告一个以智能体为核心的新计算时代已经开启。

marsbit06/01 12:04

黄仁勋的「Agent工厂」里，装了什么新故事？

marsbit06/01 12:04

Cango发布一季度财报：总收入1.02亿美元，业务延伸至AI算力基础设施

比特币矿企Cango公布2026年第一季度财报，总收入为1.02亿美元，主要来自挖矿业务。公司报告期内净亏损2.611亿美元，主要受比特币价格下跌导致的非现金项目影响。其总算力为37.01 EH/s，并成功将平均每枚比特币现金成本降至76,928美元。同时，Cango正将业务延伸至AI算力基础设施领域，推出了新平台EcoHash，计划复用能源管理经验提供算力服务。公司通过淘汰旧矿机、削减算力规模并偿还债务，将长期债务大幅降至3060万美元，以优化资产负债表并支持向多元化基础设施平台转型。

marsbit06/01 03:40

Cango发布一季度财报：总收入1.02亿美元，业务延伸至AI算力基础设施

marsbit06/01 03:40

华尔街最火00后

本文讲述了一位25岁的德国天才少年Leopold Aschenbrenner在华尔街的崛起故事。他19岁从哥伦比亚大学以三个学位毕业，曾加入OpenAI的安全团队，但在2024年因信息泄露争议被解雇。随后，他创立了对冲基金“态势感知”，凭借对AI发展底层逻辑的独特预判——即AI进步的真正瓶颈在于电力、算力等基础设施而非算法本身——进行投资布局。 他避开当时热门的AI芯片和半导体，转而做多电力、数据中心、能源基础设施等“沉默资产”。其基金持仓市值从2024年底的2.55亿美元猛增至2026年一季度的137亿美元。持仓显示，他大量持有Bloom Energy等能源公司，并做空英伟达等芯片股，但独具慧眼地增持了后来大涨的存储公司闪迪。 文章指出，他的投资逻辑正在被市场验证：科技巨头正斥巨资投入AI基础设施建设，电力、光模块、存储等领域需求激增，相关公司股价飞涨。这揭示了AI繁荣背后坚实的物理基础，以及资本向产业链关键瓶颈聚集的趋势。

marsbit05/31 07:54

华尔街最火00后

marsbit05/31 07:54

刚刚，Claude Opus 4.8 上线，张口就说自己是 DeepSeek、Qwen

刚刚，Anthropic发布了旗舰模型Claude Opus 4.8，并宣布完成650亿美元的H轮融资，投后估值达9650亿美元，逼近万亿美元关口。 Opus 4.8在编码、智能体任务、推理和知识工作等方面均有提升，价格保持不变。新模型在长任务和复杂协作中表现更可靠，诚实性提升，更愿意说明不确定性，代码缺陷漏报率约为前代的四分之一。有趣的是，有网友测试发现，Opus 4.8有时会错误地自称是DeepSeek或Qwen，疑似存在模型蒸馏行为。 同时上线的还有多项产品功能，包括可调节模型推理强度的“思考强度控制”，以及处于研究预览阶段的“动态工作流”。后者允许Claude Code处理大规模任务，通过动态编排脚本、并行运行数十到数百个子智能体，来完成如大型代码库迁移等复杂工程。Anthropic以Bun项目从Zig到Rust的迁移为例，展示了该功能在11天内生成约75万行代码的能力。 本轮巨额融资主要用于算力扩张。Anthropic与亚马逊、谷歌、博通、SpaceX等签署了基础设施协议，以获得下一代TPU和GPU容量，支撑其训练和推理需求。公司强调，Claude已成为首个同时登陆AWS、Google Cloud和Microsoft Azure三大云的前沿模型。 综上，Anthropic正从单纯的模型提供商，转向构建集智能模型、开发工具、云平台和算力资源于一体的企业AI工作系统。Opus 4.8是新的模型底座，动态工作流代表产品形态的进化，而巨额融资则为服务更大规模客户提供了基础设施保障。

marsbit05/28 23:56

刚刚，Claude Opus 4.8 上线，张口就说自己是 DeepSeek、Qwen

marsbit05/28 23:56

一部电力驱动的科技进化史：铝、比特币与 AI

从美国得克萨斯州罗克代尔一座老旧铝厂转型为北美最大比特币挖矿集群，再到如今逐步更换为AI算力中心的故事切入，本文揭示了电力资源作为核心资产，在不同科技产业浪潮中的流转与价值重构。 文章通过对比单位电力产生的经济收益，清晰地展现了产业更迭背后的驱动力：炼铝（每千瓦时0.17–0.27美元）、比特币挖矿（0.05–0.11美元）与AI推理（1.27–3.67美元）之间存在巨大差距。正是这种利润差异，引导资本和基础设施从高耗能重工业流向加密货币，再涌向当下炙手可热的人工智能。 近期多笔交易——如Riot向AMD出租场地、TeraWulf收购铝厂改建数据中心、NYDIG锁定廉价水电挖矿——都凸显了行业对现有电力基础设施的疯狂争夺。拥有雄厚资金的科技巨头（如微软、谷歌、亚马逊）正直接与比特币矿工竞争同一批工业电力资源，导致许多矿企被迫转型AI或陷入困境。 这一现象被称作“数字资源诅咒”，即掌控廉价电力本身就能带来巨大收益。海湾国家（如沙特、阿联酋）早已深谙此道，将原本用于吸引重工业的低价电力转向支撑大型AI数据中心建设，将能源转化为算力输出。不丹放弃主权比特币挖矿转而向印度稳定售电，也是基于同样的经济核算。 文章还展望了更前沿的形态：如太空轨道太阳能数据中心，利用不间断光照和低温环境提供算力；以及像Bittensor这样的加密项目，试图通过代币激励整合全球分布式闲置算力，走出一条去中心化路径。 核心结论是：从得州工厂到中东沙漠，再到近地轨道，谁掌握了最廉价的电力，谁就决定了算力的用途。产业设施可能随技术浪潮不断更替，但地下的电力网络始终是真正的基石，资本只会追逐当前最高效的利润转化方式。

marsbit05/26 10:09

一部电力驱动的科技进化史：铝、比特币与 AI

marsbit05/26 10:09

中国AI一季度融资超千亿，钱都去哪了？

2026年一季度，中国AI领域融资近600起，总额超1100亿元，同比增长185.4%。资金主要流向大模型和具身智能两大赛道。 大模型赛道中，月之暗面、阶跃星辰和DeepSeek是焦点。月之暗面半年融资超39亿美元，估值达200亿美元，其开源模型Kimi K2.5商业化加速。阶跃星辰获手机产业链资本支持，押注万亿参数基座与终端落地。此前未融资的DeepSeek启动首轮融资，估值飙升至450亿美元，大基金有望领投。 具身智能赛道一季度融资约200亿元，超10家企业估值破百亿。银河通用、千寻智能、自变量机器人、至简动力等公司获得大额融资，部分产品已进入小批量交付或实际应用阶段，但行业整体面临估值与营收不匹配的挑战。 资金去向显示，30%-50%的融资用于算力投入，研发和人才引进也是主要支出。行业呈现五大趋势：资本结构从VC主导转向产业资本与国家队混合；估值天花板快速抬升，马太效应加剧；IPO通道加速打开；开源路线成为差异化竞争手段；具身智能从概念验证进入小批量交付。 当前，高额融资支撑着研发与算力军备竞赛，行业竞争日益激烈，现金流和管理能力将成为企业生存的关键。

marsbit05/26 07:06

中国AI一季度融资超千亿，钱都去哪了？

marsbit05/26 07:06

清华00后校友王冠再出新作：用1/900 token、1/432算力，颠覆Transformer预训练模型

清华00后校友王冠团队提出了一种名为HRM-Text的高效预训练模型，使用分层循环模型取代标准Transformer。该方法仅需约1/900的训练token和1/432的估计算力，便使1B参数的模型在多项基准测试中达到了媲美2B至7B开源模型的性能，训练成本约1500美元。其核心是通过双时间尺度递归架构增加计算深度，并采用针对指令-回答对的训练目标，只对回答部分计算损失。研究强调了结构先验与针对性训练能显著降低预训练门槛。同时，论文也指出了当前方法在知识覆盖、自适应计算、规模化验证及工程部署方面的局限性，为未来研究指明了方向。

marsbit05/26 03:15

清华00后校友王冠再出新作：用1/900 token、1/432算力，颠覆Transformer预训练模型

marsbit05/26 03:15

NeoCloud三巨头：NBIS, IREN, CRWV哪个更具投资价值？

本文讨论了NeoCloud领域的三家公司Nebius、IRON和CoreWeave的投资价值。嘉宾Nate Endicott的核心观点是：AI算力短缺将持续至少3-5年，超大规模云厂商无法迅速自建基础设施，因此NeoCloud公司是必要的市场补充，而非被替代的对象。 他详细对比了三家公司： * **CoreWeave**：最早进入市场，拥有最高激活算力和营收，专注于AI模型训练，与微软和OpenAI有深度合作。 * **IRON**：由比特币矿工转型，核心优势在于锁定了大量土地和廉价电力资源，但目前大客户单一。 * **Nebius**：由前Yandex团队创立，注重工程文化与软件栈建设，专注于AI推理市场。其非巨头客户合同增长迅猛，并拥有多家高估值子公司，财务结构更健康。 Nate特别看好Nebius的长期潜力，因其团队背景、软件战略以及向企业市场扩张的能力。他认为，近期Nebius宣布对H100/B200涨价30-70%证明了GPU的定价权和需求强度，反驳了GPU会快速贬值的空头观点。 总体而言，Nate判断未来几年NeoCloud赛道将整体受益于AI算力需求爆发，三家公司都可能实现营收大幅增长。除GPU外，网络设备（如Arista Networks）也是AI基础设施投资的重要环节。

marsbit05/25 10:29

NeoCloud三巨头：NBIS, IREN, CRWV哪个更具投资价值？

marsbit05/25 10:29

2026 去中心化AI算力网络的真实进展与投资机会

2026年，去中心化AI算力网络（DePIN）已成为AI基础设施中具备真实收入与清晰能力边界的一环。面对头部科技公司垄断GPU资源、中小团队面临算力封锁的现状，DePIN赛道市值在2025年一度接近200亿美元，年化协议收入超2亿美元，关键突破在于获得了非加密原生客户的真实收入。 主流项目如Aethir、io.net、Akash、Bittensor和Render分别占据了企业级服务、分布式集群编排、竞价市场、AI模型激励和渲染拓展等生态位。去中心化网络的核心优势在于对推理、微调、数据预处理及AI Agent运行等延迟容忍度高、成本敏感的任务具有显著性价比，其价格相比超大规模云可低60%以上，但需注意节点稳定性带来的隐性成本。 2026年赛道呈现两大深层变化：一是代币经济学成熟化，Render的BME模型和io.net即将推出的IDE模型将代币销毁铸造与真实算力消费绑定，稳定供应方收益；二是市场路径清晰化，传统企业如通过Dell、KREA等开始实际采购与集成去中心化算力。 然而，赛道仍面临核心挑战：可靠性差异导致需要过度预留算力、企业级部署存在编排与调试困难、技术栈碎片化。因此，新生态方应避免重复建设通用聚合层，转而聚焦工具层与中间层（如可靠性管理、SLA保障、Agent调度），或深耕生物医药、内容生成等垂直应用。代币设计必须与真实业务需求挂钩，而DePIN与AI Agent经济的结合正开辟新的需求入口。 总体而言，去中心化算力并非要颠覆云计算，而是在AI算力需求结构中占据了快速增长且规模巨大的细分市场，为生态参与者提供了在工具层、垂直应用层及新型代币经济模型领域的明确机会窗口。

marsbit05/25 08:01

2026 去中心化AI算力网络的真实进展与投资机会

marsbit05/25 08:01

DeepSeek永久降价，但梁文锋并不想做「赛博菩萨」

DeepSeek宣布将V4-Pro API的75%折扣永久化，全球同步生效，基础输入/输出价格大幅降低至0.435美元/百万Token和0.87美元/百万Token。在AI行业普遍涨价的背景下，这一逆势降价行动被社区称为“赛博菩萨”行为。但创始人梁文锋并非纯粹做慈善，而是选择了开源普惠的商业模式。 当前AI行业正变得越来越贵，微软、Uber等大公司的Token预算消耗远超预期，而Anthropic、OpenAI和谷歌等巨头已在过去六个月内悄悄提价。随着用户习惯建立，AI补贴时代已结束，供需关系反转导致价格上涨。 DeepSeek的持续降价展现了一种反向定价权。其竞争力来源于多个方面：国产昇腾算力支持未来将进一步降低成本；中国相对较低的AI人才成本；最重要的是能源体系优势——中国西部绿电价格仅为欧美的1/5到1/4，且拥有完整的电力结构和“东数西算”等调度能力，电力成本占AI运营成本的60%-70%，这构成了系统性的成本优势。 虽然DeepSeek V4与顶尖闭源模型仍有客观差距，且商业收入目前落后于国内其他AI公司，但其极低的推理成本（仅为GPT-5.5的约1%到11%）满足了大量实际商业场景对“勉强能用+足够便宜+足够稳定”的需求。当AI整体越贵，DeepSeek的性价比优势就越突出，其商业价值也由此体现。

marsbit05/24 12:19

DeepSeek永久降价，但梁文锋并不想做「赛博菩萨」

marsbit05/24 12:19

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