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布云朝克特2026年首胜 晋级迈阿密站资格赛决胜轮 体坛周报全媒体发布北京时间2026年3月17日，ATP1000迈阿密公开赛男单资格赛首轮，中国选手布云朝克特以7-5、6-4直落两盘击败20号种子、澳大利亚选手斯库尔凯特，成功斩获个人2026赛季首胜，顺利晋级资格赛决胜轮。 本场比赛，布云朝克特面对世界排名更高、以顽强防守著称的斯库尔凯特，展现出极佳的竞技状态。首盘双方开局僵持，前10局各自保发战至5-5平，关键的第11局，布云朝克特抓住对手发球局破绽完成破发，随后稳稳保住自己的发球胜盘局，以7-5先下一城。第二盘走势与首盘相似，双方前6局战成3-3平，布云朝克特在第7局再次实现破发取得领先，尽管对手在第9局保发追回一局，但布云朝克特没有给对手机会，顺利拿下自己的发球胜赛局，以6-4锁定胜局，总比分2-0完胜对手，将双方交手记录改写为2-0。这场迈阿密硬地球场的胜利让布云朝克特终结了赛季之初的三连败，同时收获10个ATP排名积分及赛事奖金。另一场资格赛较量中，英国选手阿瑟·费里以2-1的比分逆转阿根廷选手布鲁查加，成功晋级。接下来，布云朝克特将在资格赛决胜轮与阿瑟·费里争夺一张宝贵的正赛入场券。
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机构：国产算力芯片性能、生态、产能全面突破 广东省发展改革委印发《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案（2026—2028年）》，其中提出，打造绿色协同算力“一张网”，建设粤港澳大湾区国家枢纽节点，助力人工智能OPC获取跨区域弹性调度的普惠算力资源。省市协同，完善“算力券”制度，降低人工智能OPC实际算力支出成本。搭建智能算力公共算力服务平台，实时接入机架、算力、网络应用等资源，优化算力供需匹配和交易流程，助力人工智能OPC高效获取算力支撑。建立“政府—社区—平台—OPC”联动机制，通过“算力券”等方式为符合条件的初创期人工智能OPC提供算力支持。山西证券认为，需求高景气持续，国产算力芯片性能、生态、产能全面突破。1）需求端：作为国内AI算力需求最大来源，互联网大厂资本开支在2025年保持高增的基础上，预计2026年在训练及推理需求高景气背景下仍将继续攀升；2）供给端：寒武纪、海光信息等为代表的国产芯片厂商在单卡性能上加速追赶英伟达。同时，国产芯片厂通过兼容CUDA及自研两种方式构建生态，逐渐突破CUDA生态壁垒。国金证券认为，1）Oracle智算ROI兑现，腾讯云提价验证需求。2）训推共振，算力需求极速释放。2026年将是中国算力需求从“云端训练”向“训练+推理”双轮驱动转型的关键之年，算力缺口将在更多模态和更广场景的催化下，极速释放。3）供给端外部边际改善，内部国产化放量。2026年国内算力供给端将从单一的紧缺状态转向结构性平衡，充沛的算力资源将有效承接需求端的爆发，为算力产业链的业绩兑现奠定基础。4）国产算力全产业链景气加速，有望量价齐升。在供需双侧强逻辑的挤压下，预判2026年算力产业链将进入“全链通胀”周期，行业景气度将从核心芯片向AIDC、云与算力服务、配套电力设备及服务器等环节全面外溢。
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老黄：别叫我卖芯片的，其实我是一个“超级包工头” 当上万人屏住呼吸，等黄仁勋像往年一样掏出一块巨型 GPU 时，他却在主题演讲时重点讲一颗叫 Vera 的 CPU。老黄没跑题。恰恰相反，这可能是理解英伟达 GTC 2026 最重要的一把“钥匙”：英伟达正在从“卖全世界最好的 GPU”转变为“承包整座 AI 工厂的所有零件、管线、操作系统，甚至是施工蓝图”。GPU 仍然是心脏（算力核心），但心脏是无法独活的。35 倍的提升！先聊硬件。今年 GTC Keynote 的核心是 Vera Rubin 平台。不是一颗芯片，而是一整套计算系统：七颗全新芯片、五款机架级系统、一台超级计算机。 英伟达 Vera Rubin 平台的所有芯片集合｜来源：英伟达官方数字层面看，它就是一头参数怪兽。Vera Rubin NVLink 72 的峰值算力达到 3.6 Exaflops，搭载 HBM4 显存（288GB），GPU 之间的 NVLink 互连带宽甚至能飙到 260TB/s。怎么理解这个带宽？上一代 Blackwell 的 NVLink 就像一条省级高速公路，Vera Rubin 好比是直接在 72 颗 GPU 之间修了一张高铁网，每颗芯片到任何一颗相邻芯片的数据延迟都被拉平。全液冷设计意味着这台机器在满载时依然安静得像一台冰箱，而不是像上一代那样嗡嗡作响。 Vera CPU 渲染图｜来源：英伟达官方但真正让人意外的是 Vera CPU。这颗处理器采用 LPDDR5，通常只出现在手机和超薄笔记本里的低功耗内存。把它塞进数据中心 CPU 是什么意思？英伟达认为，AI 工厂里 CPU 的角色不再是“通用计算老黄牛”，而是“智能体工作流的调度员”。它不需要暴力堆内存带宽，而是需要用最少的电把数据精准地搬到该去的地方。单线程性能和能效比达到现有主流 CPU 的 2 倍。对英特尔和 AMD 来说，这一刀捅得很精准。第三位主角是 Groq 3 LPX，英伟达称之为 LPU（语言处理单元）。它内部堆满了 SRAM（静态随机存取内存），三星代工，只负责一件事：以极低延迟把 Token 一个接一个地"吐”出来。 为英伟达 Vera Rubin 平台打造的低延迟推理加速器 Groq 3 LPX ｜来源：英伟达官方如果说 GPU 是负责“想明白”的大脑，LPU 就是负责“说出来”的嘴巴。AI 模型的推理生成环节（decode）正是当前最卡喉咙的瓶颈，LPU 就是为打通这个瓶颈而生的。这三颗芯片组成了一个微妙的分工三角：GPU 负责重计算，CPU 负责调度编排，LPU 负责极速输出。这套异构推理架构配合英伟达自研的 Dynamo 调度软件，最终实现了惊人的效果：每兆瓦的 Token 吞吐量相比上一代 Blackwell 提升 35 倍。不是 35%，是 35 倍！从“一间房”到“一栋楼”如果芯片是器官，那连接它们的网络就是血管。Kyber Rack（对应 Rubin Ultra 级别）把单个 NVLink 域从 72 张 GPU 扩展到了 144 张。做到这一点靠的不是更粗的线缆，传统线缆的物理极限已经逼近了，而是一种被称为“后置立式中板”的直连技术，简单说就是把机架的背板变成了一块巨大的芯片间高速公路，让铜缆彻底退场。这种做法很符合英伟达的工程哲学：如果传统路径走到头时，那就重新定义“路”本身。黄仁勋甚至预告了更下一代的 Feynman 架构（预计 2028 年推出），其中最值得关注的不是 GPU 本身的代号，而是一个技术细节：铜缆 Scale-up 与共封装光学（CPO）Scale-up 将首次共存。用通俗的话来说，芯片之间近距离用“电信号高速公路”，远距离用“光纤超级铁路”，两套网络无缝衔接。这会从根本上改变 AI 数据中心的物理布局，把“一个房间”级别的集群扩展到“一栋楼”甚至更大的规模。 NVIDIA 公布了其下一代 AI 数据中心解决方案“Rosa Feynman”的更多细节，该方案采用 3D 芯片堆叠技术构建｜来源：英伟达官方Feynman 架构还引入了一颗全新 CPU，代号 Rosa，为了致敬罗莎琳德·富兰克林（Rosalind Franklin），那位用 X 射线晶体学揭示 DNA 双螺旋结构的科学家。黄仁勋在台上说，就像富兰克林揭示了生命隐藏架构的密码，Rosa 的使命是编排智能体工作负载的完整结构：在 GPU、LPU、存储和网络之间实现高效调度数据、工具与 Token。命名里的野心已经写得很明白了。省电就是省钱硬件再强，堆在机房里不会自动变成印钞机。黄仁勋深谙此道，他在演讲中抛出了一句让所有数据中心运营者冒冷汗的话：“AI Factory revenues are equal to Tokens per watt. So with power constraints, every unused watt is revenue lost.（AI 工厂的营收等同于每瓦生成的 Token 数。在电力受限的铁律下，每一瓦被浪费的电能，都是真金白银的流失。）”这句话的背后站着 NVIDIA DSX 平台。这是一个基于 Omniverse 的 AI 工厂数字孪生系统。它把整座数据中心变成一个可实时模拟、可动态调度的虚拟沙盘。结合 AI 智能体自动分配算力和电网资源，DSX 宣称最高可带来 2 倍的系统级吞吐量提升。从某种程度上来说，这件事的商业含义比任何一颗芯片都深远。 基于 Omniverse 的 AI 工厂数字孪生系统——NVIDIA DS X 平台｜来源：英伟达官方当前全球 AI 基建面临的最大瓶颈不是芯片产能，而是电力资源的紧缺。北美的 GPU 集群已经在跟电网抢电了，很多新建数据中心的落地周期不是被芯片交付周期卡住，而是被电力审批卡住。在这样的特殊背景下，“软件优化让同样一度电多吐出 Token”几乎等于“凭空变出新的数据中心”。这正是英伟达“卖系统、不只卖芯片”策略的精髓。同时发布的 BlueField-4 STX 存储架构，可以被理解为 AI 工厂的安保系统和后勤管线。它负责数据的安全传输、加密和调度，让万亿参数的模型可以在分布式存储中高速读写，而不必担心数据泄漏或拥堵。IBM、Dell 等一线厂商已经表态采用。英伟达正在把自己从一个“硬件供应商”重新定义为一个“AI 基础设施的全栈方案商”。DS X、BlueField、Dynamo 推理调度器、各种 CUDA-X 库……当客户把这些全部用上之后，切换到 AMD 或其他竞品的成本将变得异常高昂。这是典型的平台锁定策略。它对英伟达的投资者是好消息，但对整个行业的长期竞争生态而言，值得警惕。SaaS 已死，AaaS 当立如果硬件和基建是“路”，那跑在上面的“车”就是 AI 智能体（Agent）。黄仁勋在台上说了一句判断性极强的话：“Every single SaaS company will become an AaaS company... an Agentic as a Service company.（每家软件即服务公司都将转型为智能体即服务公司。）” 为了让这个预言尽快落地，英伟达发布了 NemoClaw 参考架构。它在 OpenClaw 的基础上增加了隐私和安全控制，核心是一个叫 OpenShell 的安全网关，负责策略执行、网络隔离和隐私路由。你可以把它理解为企业级 AI 智能体的“安全操作系统”。当一个 AI 智能体需要在企业内网里帮你查数据库、调 API、发邮件时，NemoClaw 确保它不会越权、不会泄密、不会在生产环境里“搞事情”。黄仁勋甚至说 Nemo Claw 可以成为“全世界所有 SaaS 公司的策略引擎”。这句话的潜台词是：别自己造轮子了，用我的就好。 开源侧，英伟达同步宣布成立 Nemotron 联盟，聚拢了 Black Forest Labs、Cursor、Mistral、Perplexity 等一批当红 AI 明星公司，围绕六大前沿模型家族——语言与推理（Nemotron）、世界与视觉（Cosmos）、通用机器人（Isaac GR00T）、自动驾驶（Alpamayo）、生物化学（BioNeMo）、气象与气候（Earth-2），构建协作生态。这套组合拳的战略逻辑非常清晰：英伟达不想只做 AI 的“铲子供应商”，它想做 AI 时代的操作系统层。 就像微软当年通过 Windows 控制了 PC 生态一样，英伟达正在通过从硬件到推理框架到智能体运行时的全栈布局，试图定义“AI 应用应该怎么被构建和运行”。 带着机器人谢幕，又一次如果前面的一切都是在“数字世界”里打转，那 GTC 2026 下半场的主题就是：AI 如何长出一副“肉身”。自动驾驶方面，英伟达首发了 Alpamayo 平台，一个专为自动驾驶设计的“思考与推理”AI 系统。与此同时，英伟达的NVIDIA Robotaxi Ready 平台新增了比亚迪、现代、日产、吉利四大车企，合计年产能 1800 万辆。 同时宣布与 Uber 达成战略合作，Robotaxi 将直接接入 Uber 的叫车网络。 1800 万辆的年产能意味着什么？这大约是全球年汽车产量的五分之一。当然，“Robotaxi Ready”不等于“明天就能上路”。从硬件就绪到法规允许再到消费者信任，中间还有漫长的路要走。但英伟达的意图很明确：先把硬件平台铺进去，等自动驾驶的法规窗口一打开，这些车就能通过软件升级变成 Robotaxi。这是一个典型的“埋桩”策略。机器人领域的动作更大。英伟达全面开源了四大物理 AI 基石：Isaac Lab（机器人训练评估）、Newton（可微分物理引擎）、Cosmos（世界模型）和 GR00T（通用机器人推理基础模型）。展区里摆了 110 台机器人，从人形机器人到工业机械臂，甚至还有个通信基站？！ 没错，英伟达和 T-Mobile 合作开发的 Ariel AI RAN 基站，本质上是一个装在基站铁塔上的边缘 AI 推理平台。5G 基站不再只是信号中继器，而是变成了一个能“思考”的节点。ABB、Universal Robots、KUKA 等工业机器人巨头已经在整合英伟达的物理 AI 模型和仿真工具。 有趣的是，今年 Keynote 收尾，又让黄仁勋和迪士尼的机器人玩上了。迪士尼《冰雪奇缘》里的雪人 Olaf 从数字屏幕里“走”了出来，摇摇晃晃地在物理舞台上跟黄仁勋对话。这不是预渲染的动画，而是由英伟达的 Newton 物理引擎和 Omniverse 仿真平台实时驱动的物理 AI 演示。黄仁勋还不忘开玩笑说：“Olaf，你的电脑，Jetson，就在你肚子里。”尽管英伟达展示的物理 AI 在受控环境中表现惊艳，但从“舞台演示”到“工厂车间大规模部署”之间的鸿沟，远比从 Blackwell 到 Vera Rubin 的算力跃升要难跨越。 传感器的可靠性、边缘计算的能耗、安全冗余的成本，这些工程化难题不会因为模型变大而自动消失。 太空、金句与一万亿美元最后，黄仁勋还扔出一枚“彩蛋”，透露英伟达正在开发 Vera Rubin Space One，一款通过抗辐射测试的星载计算机，目标是把 AI 数据中心部署到近地轨道。这听起来挺科幻的，但背后的目的很实际的：低轨卫星星座产生的海量数据如果全部回传地面再处理，带宽成本和延迟都不可接受，不如直接在太空就地推理。 黄仁勋在演讲中还给出了一个极其大胆的营收预期：2025 至 2027 年间，英伟达预计将获得至少 1 万亿美元的营收。 他归因于 AI 计算需求在过去几年增长了“一百万倍”，以及 AI 原生公司（OpenAI、Anthropic 等）在过去一年获得了 1500 亿美元的风险投资。这个数字当然听起来有点令人迟疑。一万亿美元的预期建立在“AI 投资持续高速增长”的假设之上，但我们至今没有看到一个能在 Token 经济上自负盈亏、规模化盈利的纯 AI 应用公司。如果 AI 应用层的商业化不及预期，上游基建的采购热情迟早会冷却。但至少在当下，没有人敢赌黄仁勋是错的。GTC 2026 的核心叙事不是“我们造了一块更强的芯片”，而是“我们把整座 AI 工厂的每一层都重写了一遍，从晶体管到智能体运行时到物理模拟器，然后打包卖给你”。英伟达已经不再满足只是当 AI 的军火商，它还想当 AI 时代最大的包工头。作者：本一编辑：沈知涵题图及插图来源：英伟达官方网站及GTC发布会直播截图点个“小爱心”吧
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苹果首款Lightning接口手机谢幕，iPhone 5现列入“停产”行列 IT之家 3 月 17 日消息，科技媒体 Appleinsider 昨日（3 月 16 日）发布博文，报道称苹果公司更新其产品保修页面，调整 iPhone 5 和 8GB 版 iPhone 4 状态，从“过时”（Vintage）改为“停产”（Obsolete）。IT之家援引苹果公司官方公告，附上两种状态区别：类别定义 (停止销售时长)官方维修支持复古 (Vintage)5 年以上，不满 7 年有限支持：视零件库存情况而定，不保证一定能修。停产 (Obsolete)7 年以上停止支持：官方基本不再提供任何硬件维修或配件。 苹果公司于 2012 年 9 月推出 iPhone 5，并在 2013 年停售，该机的实际支持周期，早就超过了苹果官方“停产”时间窗口。 在苹果历年 iPhone 产品更迭中，iPhone 5 占据着举足轻重的地位。该机型首次引入了 Lightning 接口，取代了使用多年的 30 针连接器，为随后十余年的 iPhone 配件确立了新标准。此外，苹果为其重新设计了更薄的铝玻璃机身，将屏幕从 3.5 英寸扩大至 4 英寸，并率先加入了 LTE 网络支持，让更广泛的用户在网络快速扩张期体验到了高速蜂窝数据。2025 年年底至今，多款曾经的主流产品也加入了苹果产品保修名单：iPhone 系列： 过时（Vintage）：iPhone 11 Pro、iPhone 11 Pro Max、iPhone 8 Plus、iPhone 8（红色版）、iPhone 7 Plus。 停产（Obsolete）：iPhone SE（第 1 代）、iPhone X、iPhone XS Max、iPhone 6s Plus。 Mac 电脑： 过时（Vintage）：最后一款搭载 Intel 芯片的 MacBook Air（2020 款）。 停产（Obsolete）：MacBook（Retina, 12 英寸,2016 年初）、MacBook Pro（2016 款）等。
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陈伟霆新剧《爱情慢慢》开机陷番位争议 捕娱姐独家吃瓜｜未播先撕的剧组，到底谁在收割韭菜？3月13日，改编自亦舒经典小说的都市剧《爱情慢慢》低调举行开机仪式，爱奇艺全网独播的排播信息同步释出，本应是备受期待的影视化项目，却在开机首日彻底沦为舆论场焦点。 剧本顾问贾东岩、编剧武瑶（《猎罪图鉴》原班班底）、导演程亮坐镇，钟楚曦、陈伟霆、向涵之、牛骏峰、王紫璇领衔主演的阵容，原本堪称“王炸”。钟楚曦饰演家境优渥的自媒体调查记者朱礼子，陈伟霆颠覆出演“完美心外科医生”王志诚，二人继《宠爱》后二搭，本想演绎都市甜恋，却意外揭开亲密关系的暗黑面纱——匿名骚扰电话、隐秘监视、“完美先生”的双面人生，剧情张力直接拉满。 理想很丰满，现实却给剧组一记重拳。开机当天，陈伟霆粉丝率先维权，怒撕剧组“出尔反尔”，直接将话题冲上热搜 。粉丝控诉三大核心争议：1. 番位欺诈：此前死磕男主时承诺陈伟霆一番，临开机却以“反派不能第一顺位”篡改顺序，无视演员长期付出 ；2. 漠视权益：打着女性题材旗号，却忽略女性粉丝与观众诉求，要求括号标注角色属性被拒，以“保密”敷衍合理要求 ；3. 收割流量：蹭社会议题热度骗观众，实则剧情内核不符，被质疑“诈骗式宣发”，强行缩减粉丝应援、临时更改开机地点，毫无诚意 。 粉丝直言：“陈伟霆牺牲个人形象演绎复杂多面反派，唤起大众对精神暴力的关注，剧组却把演员和粉丝当‘反派’整，能做个人吗？”一边是亦舒IP自带的原著情怀，一边是顶流粉丝的激烈维权，《爱情慢慢》未拍先火的热度，彻底沦为“负面流量”。捕娱姐梳理发现，剧组此前曾被曝更换导演、变更拍摄地点，一系列操作早已让观众与粉丝心生不满 。 如今，剧集尚未进入拍摄阶段，番位争议、粉丝维权、题材质疑三重暴击，直接拉低观众期待值。亦舒作品向来以犀利通透的女性视角出圈，《爱情慢慢》本有望延续《我的前半生》《流金岁月》的爆款基因，聚焦亲密关系中的隐性控制与精神暴力，却因剧组的不专业操作，让好题材、好阵容陷入口碑危机。 陈伟霆此次颠覆出演“温柔刀”式医生，挑战精神控制题材，本是突破演技的好机会；钟楚曦饰演的调查记者，亦贴合亦舒女郎的独立清醒人设，可惜被剧组的番位闹剧、敷衍态度拖累。目前，剧组尚未就粉丝维权作出正式回应，这场开机即翻车的闹剧，后续会如何发酵？陈伟霆的反派一番能否保住？亦舒IP的改编能否逆风翻盘？捕娱姐将持续追踪，第一时间同步最新动态 。关注「小编」，第一时间接住最新瓜，不错过任何影视热料！
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50岁蒋勤勤这状态绝了！新西兰海边生图似神女 最近上网冲浪刷到蒋勤勤的热搜，点进去我直接被美得出不了声，谁能想到这是50岁姐姐的状态啊。没有过度磨皮的假脸滤镜，也没有提前好几个月策划的商业拍摄，就是旅行路上随手拍的一组生图，直接把全网给惊艳住了。好多网友说，这就是从新西兰山海里走出来的神女吧，看完忍不住循环刷了一百多遍。 内娱说起来初代古装女神，蒋勤勤绝对能排得上号。刚出道那会，她就因为颜值太出挑被琼瑶一眼相中，特意给她取了艺名叫水灵。从《苍天有泪》里泪眼汪汪的萧雨凤，到《还珠格格第三部》风情万种的夏盈盈，当年不知道多少人把她的剧照贴在日记本里。她从来没躺在颜值的功劳簿上吃饭，圈内圈外都夸她长得好看，她自己反而铆着劲打磨演技，就想摆脱“花瓶”标签。拍《乔家大院》的时候，为了演好陆玉菡，她提前跑到山西体验生活，天天琢磨当地民俗和人物的性格特点。最后不仅凭这个角色拿到飞天奖优秀女演员提名，也让大家看到了她不光有脸，还有实打实的演技。蒋勤勤的人生节奏，从来都是自己说了算。和陈建斌因戏结缘结婚生子后，她既没有为了家庭彻底退圈，也没有为了拼事业忽略家里的大小事。她找到了最舒服的平衡点，想拍戏就沉下心挑好剧本磨角色，想休息就关掉工作消息回归生活，从来不会为了流量硬营业凑热度。 她很少在社交平台发什么博眼球的内容，更新大多都是做手工、陪家人、出去旅行的日常，简单又真实，一点架子都没有。这次爆火的新西兰海边生图，其实就是她旅行途中随手拍的记录，本来就是分享日常，没想到直接冲上热搜霸榜。一身条纹轻纱连衣裙靠在礁石上，海风掀起裙摆吹乱发丝，清冷又温柔，连每根发丝都带着氛围感，随手一截都能直接当手机壁纸。转头换了利落的牛仔裤，湿发贴在脸颊，眉眼间全是随性的酷感，又新西兰的山海本来就像画一样，可在蒋勤勤面前，再好的风景都成了陪衬，美人自带的光芒根本藏不住。这种不刻意的松弛感，比多少磨皮到失真的精修大片都更打动人。生图里的她皮肤紧致五官精致，只是比年轻时多了几分岁月沉淀的韵味，这种由内而外的美，在浮躁的娱乐圈真的太难得。 A又飒，和刚才的神女范儿判若两人，却娱乐圈好多女星都绕不开年龄焦虑，为了留住年轻拼命装嫩，过度医美折腾，最后反而弄丢了自己原本的特色。蒋勤勤完全不钻这个牛角尖，她坦然接受自己的年龄，也明白不同年纪有不同年纪的美。年轻时的灵动惊艳，中年的从容韵味，都是独属于自己的礼物，没必要逼着自己和谁比。一样让人挪不开眼睛大家常说相由心生，蒋勤勤这让人羡慕的好状态，真不是什么天生逆生长，都是内心的从容养出来的。她不挤破头往名利场里钻，累了就停下来出去走走，感受世界的美好，吃点想吃的好吃的。对事业她认真不敷衍，对生活她热爱不将就，这份丰盈的内心，是多少大牌护肤品都养不出来的。 这次热搜爆了之后，不少粉丝扒出了她近期的动态，这阵子她一直在新西兰旅行，除了这组封神的生图，还分享了好多旅行日常，打卡风景品尝美食，和普通游客没两样。拍摄花絮里她和工作人员说说笑笑，性格开朗又接地气，难怪能被大家喜欢这么多年。 更让粉丝开心的是，蒋勤勤自己透露，接下来会慢慢回归荧幕，正在认真挑自己喜欢的剧本准备拍戏。这些年她拍戏不多，但每一部都用了心，之前《当家主母》里的沈翠喜，哪怕整部剧口碑有争议，她的演技还是得到了观众和业内的一致认可。她愿意回来拍戏，对喜欢她的观众来说真的是意外之喜。现在全网说起蒋勤勤这次出圈，讨论最多的就是她活成了所有中年女人最想要的样子。不用被世俗的标准绑架，不用为了年龄焦虑发愁，按着自己的节奏过日子，想工作就认真工作，想休息就安心享受生活。岁月不仅没带走她的美，反而把她打磨得越来越有味道，真的应了那句话，岁月从来不是美人的敌人，是最好的雕刻师。 其实看蒋勤勤的经历就能明白，年龄从来都不是什么限制，没必要慌慌张张跟着别人的脚步跑。只要你内心从容，一直保持对生活的热爱，不管到了什么年纪，都能活成自己喜欢的样子，都能自带属于自己的光芒。也希望蒋勤勤能一直保持这份美好的状态，给我们带来更多好看的作品，也希望我们每个人都能像她一样，不慌不忙，活成自己最惊艳的模样。参考资料：人民网 五十岁蒋勤勤旅拍生图出圈 从容状态获网友好评
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苹果将彻底淘汰60Hz屏！iPhone 19e喜提高刷：果粉再等2年 快科技3月17日消息，iPhone 17e最大的短板在于它不支持LTPO技术，屏幕刷新率依然停留在60Hz。在安卓高刷屏已经全面普及的今天，iPhone 17e的这一规格显得有些落伍，难以满足追求流畅体验的用户需求。最新报告显示，苹果最快会在2028年的iPhone 19e上正式应用高刷新率屏幕。届时苹果将彻底淘汰过时的60Hz屏幕，意味着全系苹果手机都将迈入高刷时代。 苹果之所以计划在iPhone 19e上普及LTPO高刷屏，是因为该公司打算在2028年为高端机型引入全新的LTPO Plus技术。这是一种比传统方案更高阶、性能更出色的显示方案。相比目前的LTPO方案，LTPO Plus大幅优化了能效比。它通过在驱动电路中引入更高效的氧化物薄膜晶体管，进一步降低了低频运行状态下的漏电现象，从而显著延长续航。 目前的LTPO技术虽然能实现1Hz到120Hz的动态调节，但在极低亮度或复杂静态画面下的功耗仍有缩减空间。LTPO Plus改进了工艺，让屏幕在保持静止画面时，驱动电压更加稳定。这种技术改进可以将显示模组的静态功耗降低约15%至20%。对于普通用户而言，LTPO Plus带来的直观提升主要体现在两个方面，首先是真正的全天候显示功能。由于功耗极低，未来的息屏显示可以实现超长常驻。即便调到更高亮度或显示更多色彩信息时，也不会过度消耗电量，让手机在待机状态下依然能展示丰富的实用信息。其次是触控响应的二次飞跃。LTPO Plus强化了动态刷新率切换时的瞬态响应速度，能够有效消除在不同帧率间剧烈跳变时可能产生的肉眼微闪感，使视觉体验更加丝滑稳定。随着显示技术的不断重构，苹果正通过引入更高阶的屏幕方案，推动全线产品向高刷新率迈进。虽然用户还需要等待一段时间，但2028年后的iPhone全系体验将迎来质的提升。
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英伟达GTC 2026：黄仁勋预判万亿营收，一键“养虾”卡位底层基建 北京时间3月17日凌晨，英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026大会上发表了长达两个半小时的演讲。这场盛会没有让资本市场失望，黄仁勋在现场给出了一个明确的财务预期：到2027年，英伟达旗舰算力芯片将带来1万亿美元的营收。一万亿美元是什么概念？这相当于全球IT基础设施预算的一次大换血。为了证明这并非空谈，英伟达一口气发布了包含Vera CPU、Groq 3 LPX推理机架、NemoClaw企业级智能体平台在内的产品矩阵。剥开这些硬核参数，我们发现黄仁勋卖的早就不是单一的GPU，而是试图通过软硬件协同，全面主导未来数字经济的底层基建。1. 算账逻辑的变化：从数据中心到“Token 工厂” 黄仁勋在演讲中提出的一个核心观点是：过去用来存储和流转信息的数据中心已经成为历史。在生成式AI时代，算力节点将变成生产AI推理代币（Token）的“工厂”。既然是工厂，核心就是如何压缩单位产品的制造成本。这正是本次GTC大会上英伟达核心硬件变量——Groq 3 LPX推理机架诞生的原因。过去，企业用通用GPU做大模型推理，成本居高不下。现在，英伟达走向了专芯专用：GPU凭借并行计算能力，负责模型庞大的预填充（Pre-fill）；而搭载了256个LPU（语言处理单元）的Groq 3 LPX机架，凭借128GB的片上SRAM和640TB/s的带宽，专门处理低延迟的Token解码。在这种分工下，系统的推理吞吐量与功耗比提升了35倍。这意味着，英伟达正通过底层架构的调整，把生成Token的成本大幅压低，从而改变AI产业的盈利模型。2. 基建扩容：为“数字员工”修筑信息高速 明确了“Token 工厂”的定位后，黄仁勋提出了AI的“五层架构”（能源、芯片、基础设施、模型、应用），这本质上是一场类似电气化改造的基建工程。在这场建设中，未来的企业软件将全面转向“智能体AI（Agentic AI）”。但智能体要真正介入企业业务，必须具备“长上下文推理（Long-context reasoning）”能力。通俗来说，就是要让AI能快速读完并处理几十万字的企业财报或复杂代码，且保持系统稳定。为此，英伟达发布了专为智能体定制的Vera CPU（计算效率较传统机架提升2倍，速度提升50%），以及全新的BlueField-4 STX存储架构和Spectrum-6 SPX光电互联系统（采用CPO共封装光学技术，光功率效率提升5倍，网络可靠性提升10倍）。这套组合拳，相当于为未来庞大的AI数据流，提前铺设了一条高带宽的信息高速公路。3. 软件标准与生态包抄：谁来定义企业级“龙虾”？ 硬件铺好后，英伟达顺势用软件生态来巩固自身壁垒。最近两个月，开源智能体OpenClaw（网络俗称“龙虾”）在全球走红，但较高的部署门槛和内网安全隐患，让许多企业持观望态度。当中国市场还在探讨如何把“龙虾”的配置时间从6小时缩短到10分钟、如何平衡执行效率与安全红线时，英伟达直接给出了企业级方案：推出NemoClaw智能体基础设施。NemoClaw支持企业用“一条命令”部署AI代理，并在底层内置了内网隐私数据路由与安全沙箱机制。为了配合这个平台，英伟达还联合顶尖实验室，推出了拥有1200亿参数（激活120亿）的开源模型Nemotron 3 Super，专为运行复杂的智能体系统设计，能带来5倍的吞吐量提升。这是一种严密的生态卡位，英伟达已经提前把这些智能体的调度规则、安全边界甚至图形渲染标准（本次发布的DLSS 5技术，被称为图形领域的“GPT时刻”），掌握在了自己手中。看懂了上述布局，我们再回过头来看黄仁勋开篇那个“1万亿美元”的财务预测。英伟达正在做的事情，不仅是卖“发电机”（算力芯片），还要修“输电网”（光电互联与存储架构），甚至连“用电器”（企业级智能体平台）的接口标准都要由它来制定。同时，本次大会还推出了Space-1 Vera Rubin太空计算模组，将算力网络延伸到了近地轨道。当它全面渗透进全人类迈入智能体时代的物理和软件基建时，那“1万亿美元”的预期，就不再是一句空喊的口号。 附：GTC 2026 英伟达核心硬软件发布简报 一、 核心算力与处理器 Vera Rubin 平台： 全新一代AI工厂平台，包含的7款新芯片现已全面进入量产阶段。 Vera CPU： 全球首款专为智能体AI和强化学习定制的处理器。计算效率是传统机架级CPU的2倍，运行速度提升50%。 Groq 3 LPX 推理机架： 搭载256个LPU（语言处理单元），提供128GB片上SRAM和640TB/s带宽。在“GPU+LPU”协同下，推理吞吐量与功耗比提升35倍。 二、 数据互联与存储基建 BlueField-4 STX 存储架构： 模块化参考架构，专为解决智能体AI所需的“长上下文推理”数据吞吐问题而设计。 Spectrum-6 SPX 光电互联： 采用CPO（共封装光学）技术，光功率效率提升5倍，网络可靠性提升10倍。 三、 企业软件与模型生态 Nemotron 3 Super 模型： 1200亿参数（激活参数120亿）的开源大模型，专为复杂智能体系统设计，吞吐量提升5倍。 NemoClaw 智能体平台： 企业级OpenClaw基础设施。支持“一条命令”部署AI代理，集成隐私路由与安全沙箱功能。 四、 前沿场景与图形渲染 Space-1 太空计算模组： 专为卫星和轨道数据中心（ODC）设计，支持在轨实时推理和边缘计算。 DLSS 5 图形技术： 引入生成式AI补全图像像素，大幅降低本地渲染算力消耗，被官方称为自2018年实时光线追踪以来计算机图形领域的最大突破（“GPT时刻”）。（本文首发钛媒体App,作者｜硅谷Technews，编辑｜秦聪慧）
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伊朗针对以色列心脏地带发起打击 对美国发出威胁 当地时间17日凌晨，伊朗伊斯兰革命卫队公共关系部发表声明称，已对以色列发动“真实承诺-4”行动的第57波打击。声明称本轮打击利用“海巴尔·谢坎”“伊马德”“卡德尔”导弹，针对以色列心脏地带的多个目标展开袭击，包括以方的指挥控制与通信设施、防空导弹设施等，并利用“佐勒法加尔”和“恰姆”导弹、攻击型无人机袭击了美军的乌代德军事基地。 伊朗导弹袭击特拉维夫 图片来源：新华社记者 陈君清 摄伊朗伊斯兰革命卫队当地时间16日晚间发布通告，称伊方将在“未来几个小时内”对地区内的美国企业发动袭击，并要求这些企业周边地区的居民撤离，以免遭受伤害。通告中没有说明计划袭击目标的具体国别或城市。 伊朗：使用巡航导弹袭击美军两座空军基地 以军袭击伊斯兰革命卫队海军总部当地时间16日晚，伊朗伊斯兰革命卫队在“真实承诺-4”行动第42号声明中表示，数小时前，伊朗革命卫队海军通过导弹与无人机协同作战，使用载有高爆弹头的巡航导弹袭击了位于美军谢赫艾萨空军基地和宰夫拉空军基地内的多处战斗机据点。伊朗革命卫队海军强调，此类打击将一直持续，直到美军基地完全撤离并被摧毁。声明称，宰夫拉空军基地近日成为美军袭击伊朗岛屿的源头，遭受此次打击后，该基地作战能力已大幅下降，此类打击行动还将持续下去。据现场报告，谢赫艾萨空军基地的维修与后勤机库遭导弹袭击后升起浓烟。当地时间3月16日晚，以色列国防军表示，以色列空军近期袭击了位于伊朗首都德黑兰的伊斯兰革命卫队海军总部。以军称，伊朗伊斯兰革命卫队海军总部位于德黑兰东部的一个大型建筑群内，该建筑群多年来一直被该部队高级指挥官们使用，并为伊朗在中东海域发动对以色列和其他国家的军事行动服务。 美军称已有200多名士兵在中东7国受伤特朗普：伊朗剩下的弹药已所剩无几据新华社，美军中央司令部发言人16日说，自美国和以色列本轮对伊朗发动军事行动以来，已有超过200名美军士兵在7个中东国家受伤。据美国多家媒体报道，美军中央司令部发言人蒂姆·霍金斯当天说，美军在巴林、伊拉克、以色列、约旦、科威特、沙特阿拉伯和阿联酋均有士兵受伤，大多数伤情发生在冲突初期。他说，部分伤情是最近几天才报告的，症状主要是创伤性脑损伤。此外，美军受重伤的士兵已增至10人。美国《华尔街日报》日前援引一名美国官员的话报道，已有13名美军人员在对伊朗军事行动中死亡。当地时间3月16日，美国总统特朗普表示，美方已打击伊朗逾7000个目标，主要打击了商业及军事目标。过去数日来持续全力展开打击，当日打击了三处导弹及无人机制造设施。特朗普在谈及霍尔木兹海峡时表示，美方已摧毁30艘布雷船，尚不确定是否有水雷已被布下。特朗普称，预计不会发生太多交火，伊朗剩下的弹药已所剩无几。 美国总统特朗普 知情人士称美伊近日有“直接联络” 伊朗外长予以否认当地时间16日，据知情人士透露，伊朗外交部长阿拉格齐近日向美国总统特使威特科夫发送了短信。阿拉格齐本人当天对此予以否认。相关人士表示，目前尚不清楚阿拉格齐与威特科夫之间交换了多少短信以及短信内容，但这是美伊冲突以来，双方之间已知的第一次“直接联络”。同一天，阿拉格齐在社交媒体发文否认了上述说法。他表示，自己与威特科夫最后一次接触是在伊朗遭到美国和以色列袭击之前。当天早些时候，特朗普在白宫回答记者提问时说，伊朗正在同美方人员进行对话。“确实有人提出要谈判，但他们的身份我们并不清楚”。阿拉格齐16日表示，美国和以色列针对伊朗的战争必须以保证“侵略”不再发生的方式结束，并称美以已经“有了教训”，意识到他们面对的是一个毫不犹豫捍卫自身、并准备将战争持续下去的国家。阿拉格齐在伊朗外交部举行的每周例行记者会上发表上述言论。他说：“我们说不希望停火，并不是因为想继续战争，而是因为这一次，战争必须以一种让敌人永远不敢再发动袭击和侵略的方式结束。”阿拉格齐称，美以已调动一切力量，企图迫使伊朗“无条件投降”，但伊朗正在进行“光荣的”抵抗，将毫不动摇地继续抵抗下去。他重申，伊朗没有发出任何停火请求。在冲突持续两周多之后，美以却开始向其他国家寻求帮助，希望它们帮助确保霍尔木兹海峡的航运安全。伊朗的态度是，霍尔木兹海峡只对“敌人及其盟友，以及对我国发动不义侵略者”关闭。 白宫官员称特朗普拒绝重启与伊朗谈判当地时间3月16日获悉，两名白宫高级官员表示，伊朗方面近日曾尝试通过多种渠道接触特朗普政府，希望重新开启外交谈判，但美国总统特朗普目前拒绝恢复谈判。 图为美国白宫据称，伊朗官员曾试图直接联系美国中东问题特使威特科夫，以及政府内其他官员，以恢复外交沟通渠道。但白宫官员称，特朗普已指示团队暂不进行谈判，希望军事行动继续推进。白宫官员还表示，一些美国在中东的盟友曾提出愿意协助推动谈判，但目前也被美国方面暂时拒绝。 知情人士称美军对伊朗 冲突作战规划已包含“退出选项”当地时间3月16日，央视记者获悉，多名知情人士透露，美国军方在制定对伊朗冲突的作战规划时，已为总统特朗普设置了多种“退出选项”，以便其在需要时结束冲突。据悉，随着中东局势持续升级、伊朗仍控制关键的霍尔木兹海峡，战争结束的时间表和条件仍存在很大不确定性。一些政府顾问主张制定退出策略，担忧战争引发全球经济不稳定；另一些则认为应借机削弱伊朗在地区的影响力。知情人士表示，这些“退出通道”已被纳入每日战争规划中。白宫新闻秘书莱维特表示，美国政府最初评估，完成军事目标大约需要4至6周时间。她称，美国军方正在执行任务，行动将在总统认为目标已经实现、伊朗构成的威胁被消除后结束。不过，随着油价上涨以及外界质疑伊朗是否会接受美国提出的条件，政府内部对战争结束策略的讨论变得更加重要。特朗普此前表示战争将“很快结束”，但国防部长赫格塞思则称冲突“才刚刚开始”。编辑|金冥羽 杜波校对|张锦河每日经济新闻综合自新华社、央视新闻
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5人反悔归队！伊朗女足离开大马前往阿曼 拒回国2人摘头巾大笑 北京时间3月17日，据多家外媒报道，在5名球员撤回在澳大利亚的庇护申请后，伊朗女足在昨晚离开马来西亚，前往阿曼。 女足亚洲杯结束之后，伊朗女足有7名成员选择留在澳大利亚，申请庇护并获得签证，而其他人则离开悉尼，来到马来西亚吉隆坡。 随后，包括伊朗女足队长甘巴里在内的5名成员先后反悔，撤回申请，离开澳洲抵达吉隆坡，与大部分会合。而在接到这5名成员之后，伊朗女足在周一晚离开吉隆坡，前往下一站阿曼，然后再想办法回到伊朗国内，可能要通过陆路的方式。目前只剩下2人还留在澳大利亚，她们是球员法蒂梅-帕桑迪德、阿特菲-拉马扎尼扎德，布里斯班狮吼俱乐部发布了她们跟随球队一起训练的照片，摘头巾、穿短裤的两人非常开心。 澳大利亚外交部部长助理Matt Thistlethwaite表示，尊重那些选择返回伊朗的人的决定，同时继续支持仍在澳大利亚的两名成员。
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新质观察｜黄仁勋“五层蛋糕”背后的产业逻辑与中国机遇 近期，英伟达CEO黄仁勋提出了一个极具启发性的产业模型——AI的“五层蛋糕”。在这位当今全球最具权势的科技界领袖看来，人工智能并非单一的软件迭代，而是一个由下至上、高度耦合的复杂系统。这五层架构依次为：能源、芯片、基础设施、AI模型，以及应用。在公众和资本市场的注意力被ChatGPT、“龙虾”（OpenClaw）等眼花缭乱的应用层产品牢牢占据时，黄仁勋的“五层蛋糕”理论犹如一针清醒剂。它不仅勾勒出了生成式AI时代的产业链全景图，更揭示了一个往往被忽视的冷酷现实：AI的竞争，其尽头不是代码的较量，而是对物理世界原子级资源的残酷争夺。一、能源层：AI时代的“新石油”与终极瓶颈在黄仁勋的“五层蛋糕”最底层的，不是数据，而是能源——更准确地说，是电力。过去20年，互联网的繁荣建立在“比特（Bit）”的边际成本趋零的假设上。然而，大模型打破了这一神话。从训练到推理，生成式AI的每一次呼吸都在吞噬海量的电力。黄仁勋将能源放在第一层，切中了当前AI产业最隐秘的痛点。事实上，不仅是英伟达，包括山姆·奥特曼和埃隆·马斯克在内的硅谷领袖，都已经敏锐地察觉到：算力的尽头是电力。如果说上一代科技巨头通过垄断数据流量来建立护城河，那么下一代AI巨头的命门，将掌握在电网容量和清洁能源的供给能力上。这也解释了为何近期大量硅谷资本开始涌向核聚变、地热能、太阳能等前沿能源项目。在“五层蛋糕”中，底层能源的稀缺性将直接决定上层建筑的扩张边界。没有充足、稳定且低成本的电力支撑，再宏伟的AI愿景也只能是空中楼阁。二、芯片层：算力霸权的“硅基心脏”建立在能源之上的是第二层：芯片。这是英伟达的绝对主场，也是整个AI产业跳动的心脏。在摩尔定律日渐式微的今天，“黄氏定律”（Huang's Law）正在接管算力增长的节奏。从A100、H100到最新的Blackwell架构，AI芯片已经不再是单纯的硅片堆叠，而是集成了尖端封装技术和高带宽内存的超级工程。在这一层，产业逻辑已经发生了根本性的变化。AI芯片市场的壁垒不再仅仅是硬件设计的精妙，而是由CUDA生态构筑的软件护城河。这种软硬一体的垄断优势，使得底层算力成为了当前AI产业链中价值攫取能力最强的一环。英伟达狂飙突进的市值，正是对这一层“收割者”地位的最直白确认。然而，这种高度集中的算力霸权，也正在倒逼其他科技巨头（如谷歌的TPU、微软的Maia、Meta的MTIA）加速自研芯片的步伐，试图在“蛋糕”的第二层撕开一道裂口。三、基础设施层：被低估的“隐形大动脉”第三层是基础设施，包括数据中心、算力网络、先进冷却系统以及配套的电网设施。这是“五层蛋糕”中最重资产的一层，也是目前商业机遇最容易被低估的领域。AI大模型的训练需要成千上万张GPU在极低延迟下协同工作，这不仅是对芯片的考验，更是对网络拓扑结构和数据交换能力的极限挑战。同时，高密度算力带来的恐怖热量，正在迫使数据中心从传统的风冷向液冷甚至相变冷却技术全面转型。在这一层，我们看到了科技产业与传统制造业的深度融合。冷却液供应商、光模块制造商、服务器机柜组装商，这些原本处于科技叙事边缘的“卖水人”，正在迎来历史性的价值重估。AI的繁荣，正在以前所未有的烈度重构全球的重资产基础设施，这是一场看不见硝烟但耗资万亿的“铁锈带复兴”。四、AI模型层：智力平权与组织重构的试验场到了第四层，我们才真正进入了公众熟知的认知领域——AI模型层。这里是OpenAI、谷歌、Meta以及众多大模型创业公司厮杀的主战场。值得注意的是，这一层的商业模式和组织形态正在发生剧烈的演变。一方面是“闭源派”试图通过极高的算力壁垒和数据飞轮打造全能的AGI（通用人工智能）；另一方面是“开源派”试图通过技术普及来瓦解前者的垄断。在此过程中，硅谷的组织结构也在经历深刻的变革。顶尖的AI研究人员和科学家正在打破过去依托大厂研究院的传统路径，掀起了新一轮的“下海创业潮”。他们或被巨头以天价收购，或通过重组形成新型的AI研发联盟。模型层的竞争，本质上是对人类顶尖智力资本的争夺与重新编排。但从商业逻辑来看，基础模型层正面临着“内卷”的风险：当模型的训练成本呈指数级上升，模型层如何实现可持续的商业闭环，依然是一个待解的难题。五、应用层：AI价值的最终锚点“五层蛋糕”的顶端，是直接触达物理世界和终端用户的应用层，其中黄仁勋特别点出了机器人和自动驾驶。生成式AI的下半场，必然要从虚拟空间的文本、图像生成，走向与物理世界交互的具身智能和复杂系统决策（如自动驾驶、工业控制）。应用层是决定这场AI狂欢能否从资本泡沫走向产业实质的关键。这也解释了为何以“龙虾”为代表的AI智能体概念如今备受追捧。纯粹的聊天机器人无法撑起万亿级别的商业想象力，只有当AI成为能够理解环境、调用工具、自主执行任务的智能体，甚至被装载进人形机器人的躯壳中，深入到制造业、服务业、医疗和交通等实体经济的毛细血管中时，前四层积累的庞大沉没成本才能得到真正的价值兑现。六、产业链的“木桶效应”与中国启示黄仁勋的“五层蛋糕”模型为我们提供了一个审视AI产业的坐标系。它最大的启示在于揭示了AI产业链的强耦合性与木桶效应。在这五层架构中，任何一层的短板都会限制整个产业的天花板。这对当前正处于全球AI博弈关键期的中国企业而言，既是严峻的挑战，也有结构性的机遇。从挑战来看，中国企业正面临着明显的“中层钳制”。在第二层（芯片）和部分第三层（高端网络与基础设施）领域，受制于地缘政治的出口管制与先进制程的物理壁垒，中国企业面临着算力硬件的客观代差。这种底层算力成本的高昂，直接推高了第四层（AI模型）的训练门槛，使得我们在追赶全球顶尖通用大模型时，不得不承受更高的资金压力与试错成本。而从机遇来看，中国在“蛋糕”的两端拥有一定的相对优势。在能源层，中国在光伏、风电、特高压输电以及储能等新能源基础设施上具备全球统治力。当然，能源总量大，并不意味着AI企业立刻就能拿到低价、稳定、绿色而且适合自身负载的电。电力市场机制、跨区域调度和能源消纳效率，仍然会决定这层优势能兑现多少。在模型层，近两年，中国开源模型进步很快，低成本推理、行业微调、垂直场景适配等都有明显进展。黄仁勋在那篇文章里专门提到DeepSeek，也说明中国模型公司已经进入全球前沿竞争的视野。在应用层，中国是全球唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，中国在机器人、自动驾驶、智能制造等实体应用层拥有丰富的测试场景和较强的工程化落地能力。面对上述局势，中国企业与政策制定者可以采取“跨层协同与非对称竞争”的策略：第一，以“绿电+算力”构建底座优势。应进一步深化“东数西算”等宏观战略，引导重资产的算力基础设施向中西部清洁能源富集区转移。通过制度创新，让AI企业能够更直接地获取低成本绿电，用能源层的成本优势去抵消芯片层的硬件溢价。第二，深耕数据要素流转与垂直大模型生态。在通用大模型赛道保持跟进的同时，更应将突围重心放在垂直模型上。需加快理顺数据所有权、定价与供需机制，盘活庞大的沉睡数据资产。用具有极高壁垒的行业专有数据，喂养出能在金融、医疗、工业制造等垂直领域真正解决业务痛点的大模型。第三，用应用层的利润反哺芯片层的研发。中国企业应充分发挥“超级工厂”和广阔内需市场的优势，加快具身智能、自动驾驶等终端产品在物理世界的大规模商业化变现。只有应用层产生了真实的现金流，才能为底层国产芯片、高端光模块、液冷系统的国产替代提供持续的“造血”能力，最终从下游向上游实现产业链的突围。（作者王翔为复旦大学数字与移动治理实验室研究员）来源：王翔
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D席：所有欧冠对手都摸透瓜帅的战术，次回合曼城要尽早进球 大卫-席尔瓦接受了《阿斯报》的采访，分析皇马与曼城的欧冠次回合比赛，他认为曼城若早进球仍有逆转希望。他同时看好西班牙球队欧战表现，并相信西班牙队有机会冲击世界杯冠军。 前言 2026年7月大卫-席尔瓦挂靴将满三年。这位代表西班牙国家队出场125次的前球员如今仍与足球紧密相连，目前担任一家租车公司的形象代言人。这家汽车租赁公司是欧罗巴联赛和欧协联的官方赞助商，其“皇家俱乐部传奇”项目旨在让球迷以及所有在幕后默默付出的工作人员获得更多关注。这位前曼城球员接受《阿斯报》采访，谈及瓜迪奥拉带队对阵皇马的次回合比赛、皇家社会和西班牙国家队。 你最近生活如何？ 我很享受能有更多时间陪伴朋友和家人，不用被那么多旅行缠身。但说实话，我不久前去阿根廷看了一场博卡青年的比赛，站在球场上时，确实又燃起了踢球的渴望。不过除此之外一切都好。 你觉得西班牙球队在欧洲赛场的表现如何？先从欧联杯说起。 塞尔塔在最后时刻被扳平，但他们整个赛季表现出色。他们很有机会晋级，因为这支球队很有斗志，在任何客场都主动求胜。贝蒂斯的结果不算好，但次回合在主场作战，他们有球迷支持，向来表现强势。我非常了解佩莱格里尼，我知道他们会全力以赴，也同样拥有机会。 有人说佩莱格里尼在贝蒂斯的周期即将走到尽头。 嗯，当你习惯了表现出色、赢球和打进决赛，要保持这个水准并继续为冠军而战并不容易。但我认为佩莱格里尼做得很好，他带领贝蒂斯夺冠、打进重要决赛，这些都为他积累了足够的信任。这并非易事，佩莱格里尼是一位非常理想的教练。 你认为贝蒂斯和塞尔塔能走得远吗？ 我觉得可以。首回合结果并没有那么糟糕。这种淘汰赛什么都可能发生，但我认为他们有机会。希望他们能拿下比赛顺利晋级。 欧冠不再有球队降级进入欧联杯，你觉得欧联杯是否因此贬值了？ 我不这么认为。如果在欧冠被淘汰，那就是被淘汰了，不应该再有另一次机会降级去踢欧联杯。两种赛制都不错，但现行的规则更合理。 我们来谈谈欧冠，皇马主场3-0战胜曼城的首回合比赛。 所有人都知道，尽管皇马本赛季联赛表现不如往年，但到了欧冠就会焕然一新。我们原本期待曼城在客场能拿到更好的结果，但次回合还没踢。希望他们能尽早进球，重新把悬念拉回比赛。 皇马摆出低位防守、伺机反击的战术安排让你意外吗？ 过去几年皇马一直都是这么踢的。他们前场有速度极快的球员，能抓住反击机会终结比赛。他们很适应低位防守，不像曼城那样有自己的比赛风格。这种战术会给曼城制造麻烦，因为如果曼城控球不顺、推进缓慢且无法纵深进攻，皇马就可以用反击致命一击，首回合正是如此。不过我相信次回合会不一样：曼城会在主场加大逼抢，获得更多机会，如果状态在线，肯定能重新融入比赛。 皇马似乎摸透了瓜迪奥拉的战术。 我觉得在欧冠里，皇马摸透的不只是曼城，而是所有人。即便他们表现不算出色，也能赢下比赛。他们总能在最后时刻发力，看似无望的局面最终也能逆转。诚然，曼城在有些淘汰赛里本该晋级，但足球就是这样，表现更好的球队不一定总能赢球或晋级。 你觉得这个系列赛已经失去悬念了吗？ 不，绝对没有！如果曼城在前几分钟就加强进攻并取得进球，比赛悬念就会回来。但如果皇马能顶住前25分钟不丢球，局势就会趋于平稳，可一旦皇马早早丢球…… 你觉得博德闪耀表现如何？ 挪威球队向来很有竞争力，尤其是在他们主场作战的时候。气候等各方面条件都对他们有利，而且他们踢得很不错。我看过他们的比赛，打法直接且极具侵略性，在淘汰赛里很难应对。 你有一位前队友如今在教练席上表现非常出色。 我一时没想起来，我以前的队友太多了。（笑） 他现在执教拜仁。 孔帕尼！踢球的时候就能看出来他想当教练。他分析问题非常透彻，表达的思路很清晰，说实话他做得极其出色。他是欧冠冠军的有力竞争者，我真的为他感到高兴。 孔帕尼是个怎样的人？ 他关注所有细节，深刻且勤奋。他具备成为教练的所有条件，而且现在执教拜仁这样的冠军球队，堪称完美组合。他很年轻，充满斗志，注重每一个细节，并且能给球员传递足够的信心，看得出来所有人都目标一致。 你喜欢他执教的拜仁吗？ 怎么会不喜欢呢。（笑）他们拿出的战绩、始终追求更多进球的态度，就是非常好的球队标志。 一切迹象都指向四分之一决赛上演皇马对阵拜仁。 这个问题我不回答。等次回合结束再说，欧冠里永远不知道会发生什么。希望曼城能逆转局势。皇马、拜仁、曼城这三支球队都是夺冠热门，但每一轮淘汰赛都异常艰难。像博德闪耀这样的球队也不容小觑，尽管纸面实力不占优，却能给对手制造巨大麻烦。 你觉得欧冠新赛制怎么样？ 我以前踢的是旧赛制，也很喜欢。现在能看到更多精彩的比赛，所以也不差。 马塔拉佐执教的皇家社会表现也很不错。 他们开局不顺，但之后有了重大转变。教练找到了正确的方法，球迷们也配得上这样的成绩。他们的对手马竞很棘手，但单场比赛什么都可能发生，胜负五五开。希望皇家社会能迎来属于自己的时刻，拿下比赛。 把目光投向夏天：你觉得西班牙国家队有机会争夺第二颗星吗？ 当然。他们踢了一届非常精彩的欧洲杯。路易斯-德拉富恩特组建了一支非常优秀的队伍，不只是足球层面，这在这类赛事中至关重要。很明显，他们是最大热门之一。希望他们能如愿，这对所有人来说都是喜事。 现在伤员很多…… 伤病显然会有影响，但事实证明无论谁上场，球队都能正常运转。现在苏比门迪在阿森纳状态火热。有些平时不常出场的球员，上场后也表现出色。我们要保持信心。 赢得世界杯的关键是什么？ 是多种因素的结合，光踢得好远远不够。很多球队一直踢得很好却从未夺冠。关键比赛需要一点运气，团队氛围要好，队员之间要有默契，方方面面都得具备。希望所有有利条件都站在他们这边，踢出一届精彩的世界杯并最终夺冠。 就像2010年那样。 那是一支不可思议的队伍，从第一场赢到最后一场（第一场小组赛对阵瑞士输球）。我相信所有亲历者都会认同团队凝聚力的重要性，尤其是在困难时刻。【上咪咕独家看英超】
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“2026年会是端侧AI需求爆发的元年” OpenClaw“小龙虾”的风暴，也吹到了2026年中国家电及消费电子博览会（AWE）的智能家居展商上。在2026年AWE现场，端侧AI、软硬协同，几乎成为多数头部家电品牌和AI芯片厂商绕不开的话题。“我们预测，2026年是端侧AI需求明显升温的状态，未来，大模型向端侧迁移会是一个大趋势。”3月12日，智能终端AISoC（面向人工智能的系统级芯片）厂商安徽聆思智能科技有限公司副总裁徐燕松在接受澎湃科技采访时表示。当日，该公司在2026年AWE上发布了面向大模型家电应用的ARCS、面向国产化AI终端生态的VenusA两大系统级芯片方案，以及面向家庭场景的HomeClaw方案。 2026AWE展上，聆思科技的站台。 聆思科技提供在徐燕松看来，端侧AI的需求之所以会明显升温，与OpenClaw为代表的智能体产品爆火密切相关。Agent时代，模型需要持续看、持续想、持续调用工具、持续执行任务，如果再叠加语音、视觉和传感器等多模态输入，Token消耗和推理频率都会明显抬高。“最起码是10倍到百倍的状态。”徐燕松称。这意味着AI的资源消耗模型正在发生变化。过去，很多AI能力依赖云端推理即可完成；但随着智能体和多模态交互逐步进入真实场景，云端成本、实时性和隐私问题都会被进一步放大。在徐燕松看来，当前AI产品正在从“能展示”走向“能真正装进终端设备里长期运行”。这种变化已经开始反馈到硬件厂商的下游需求端。越来越多传统行业客户，比如空调行业和设备厂商开始思考，AI如何与现有产品结合，如何从演示功能变成持续可用的设备能力。然而，当前端侧AI芯片无法满足大模型算法的应用需求，大模型的推理性能和能效比普遍偏低，无法达到应用需求。此外，现有端侧AI芯片加速单元并非针对大模型算法设计，对大模型算法缺乏亲和力，算力利用率很低。从产品形态看，ARCS偏向多模态交互和大模型能力接入，采用高度集成设计，将AI算力、主控处理、多媒体能力与无线连接整合进单颗芯片中。VenusA更偏向国产化AI终端生态，而HomeClaw对应的方向，则是“家庭本地算力中心”。按照聆思的设想，摄像头、环境传感器、空调、扫地机器人、灯光等设备，未来可以接入同一套家庭AI系统，在本地完成更多感知、分析和联动执行。徐燕松认为，推动端侧AI加速落地的，不只是体验升级，更现实的驱动力是成本、隐私和实时性等问题。如果摄像头、养老等场景长期依赖云端推理，调用成本会持续累积；与此同时，家庭场景的数据又涉及隐私问题，天然敏感。“一个是成本，一个是隐私，这两个很关键。”徐燕松说。在他对未来家庭智能的设想中，智慧家庭里会出现一个统一的本地算力节点，负责汇总全屋设备和传感器数据，承担更多推理和调度任务。“未来智慧家庭里，会有一个本地算力节点，可能是电视、网关、NAS或者某种中控主机，在本地运行模型，而不是事事都依赖云端。”此外，徐燕松认为，未来不会只是视觉模型，也不会只是语言模型，而会走向多模态融合，而在这一过程中，芯片、模型和硬件形态都需要重新适配。“芯片的设计，它是要跟最后算法高度匹配的。”徐燕松称。尽管AISoC赛道并不缺竞争者，终端侧已有海思、瑞芯微、全志、星宸、紫光展锐等玩家，模型侧也有面壁智能等公司在推进端侧大模型落地，但从徐燕松的判断看，端侧AI的竞争还处于需求放量前夜：市场尚未完全做大，但围绕性能、多模态和本地部署的竞争已经提前开始。“目前AISoC市场还不够大，现在之所以还没有完全卷的程度，因为整体市场规模还没有真正起来。”徐燕松说。但从应用角度来看，他认为这个方向的空间足够大。无论是车机、具身智能、智慧家庭大脑，还是AI办公、翻译机、办公本等场景，未来都具备足够的市场容量。“所以未来这个市场一定会卷，只是会先卷性能。”徐燕松说。
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牛弹琴：特朗普极力掩饰焦虑 却被盟友气发飙公开威胁 （原标题：特朗普“三个很开心”，让全世界脊背发凉） 美国总统特朗普 （一） 古人云：兵者，凶器也，圣人不得已而用之。 这是咱们中国人的道德观念，提醒我们，武力永远是最后的选择，而非炫耀的资本。 但现在的美国，感觉情况恰恰相反。 一位我很尊敬的师长就提醒我：你如果仔细看，现在的美以伊战争，感觉打得越猛烈，美国总统越兴高采烈啊！ 还真别说，事实不就这样吗？ 完全我个人观点，美国总统特朗普，现在至少“三个很开心”。当然，他越开心，伊朗越悲情，全世界脊背感觉都发凉。 第一个很开心，炸伊朗军舰很开心。 日前，谈到对伊朗的胜利，特朗普宣称，伊朗已被美国打得差不多了，“他们没有海军，没有通讯设施，也没有空军”，他当时还列举，光伊朗的军舰，美国就击沉了46艘，“你能相信吗？” 全世界确实不大敢相信，美国完全是朝死里打。尤其是可怜的伊朗军舰“德纳”号，前几天还在印度友好访问，转头刚离开印度，就遭到美国核潜艇的伏击。 真是很可怜，因为是友好出访，“德纳”号没有携带作战武器，80多人丧命；美国潜艇远远拍下视频，没有采取任何营救。 特朗普还绘声绘色介绍：我当时对我们的人还有点生气。我问：“那艘船是什么级别的？是顶尖的吗？”我问：“我们为什么不直接俘获它？我们还要用它。为什么要把它击沉？”他们说把船击沉更有趣，他们也更喜欢把船击沉，这样更安全。我想这大概是真的…… 我们也别冤枉特朗普，他说美国海军很开心，说自己还挺生气。 只是细细品味，他也没觉得那80多人很可怜，他只是觉得击沉挺浪费。 言辞中的那种得意和高兴，扑面而来。 唉，权力的游戏中，众多的生命，有时仅仅只是账本上的一个数字，甚至数字都不是，只是一场娱乐的小插曲。 这种无情杀戮，印度都感到震惊。我看到，有印度人就激愤地点评，“这不是战争，而是最可耻的背叛：以外交为幌子实施伏击，随后冷酷地拒绝向垂死之人表现出最基本的人性。” 伊朗外交部长阿拉格齐更悲愤控诉，这是美国犯下的海上暴行，“德纳”号是“印度海军的客人”，船上没有武器，满载的是训练军官……事先没有任何警告。 但这不很美国吗？ 特朗普涉伊朗漫画图 第二个很开心，炸哈尔克岛很开心。 哈尔克岛距伊朗海岸约25公里，是伊朗最重要的原油出口枢纽，承担伊朗约90%的原油出口任务。 3月13日，特朗普宣称，他“下令美军中央司令部在中东地区发动了史上最猛烈的轰炸之一，彻底摧毁了伊朗‘皇冠上的明珠’——哈尔克岛上的所有军事目标”。 随后，他向新闻界宣布：美方对哈尔克岛的打击，“完全摧毁”了该岛大部分地区，但“我们可能还会再炸几次，只是为了开心”。 不用怀疑，您真没有听错。 战争的血腥，被他轻描淡写用“开心”二字消解，仿佛那不过是孩童游戏里的一次任性涂鸦。 我看到悲愤的伊朗外长阿拉格齐控诉，有人正在丧命，“仅仅因为特朗普总统觉得‘开心’”。 但这就是世道。 美国防长赫格赛斯漫画图 第三个很开心，宣布胜利很开心。 反正，自开战以来，特朗普一直在宣布胜利。 清除伊朗最高领袖，胜利；摧毁了伊朗海军，胜利；摧毁了伊朗空军，胜利；摧毁伊朗导弹，胜利；摧毁伊朗无人机，胜利…… 在一起支持者集会上，特朗普说：“我们赢了。让我告诉你，我们赢了。你们知道，人们从来不愿意太早说自己赢了。我们赢了。我们赢了这场赌注-在第一个小时，一切就结束了……” 有人统计了一下，短短几分钟内，特朗普宣布的胜利，近两位数。 感觉美国不仅赢了，而且赢麻了。 至于废墟上的呻吟、炸弹下的鲜血，那些无辜的平民，感觉完全不值一提。 真是如此吗？ 伊朗人哭笑不得。如果都是美国赢，那伊朗击中的美国军事基地，难道都是假的？那美国阵亡的两位数将士，也都是假的？那美国不断呼吁美国人赶紧撤离，看来也是假的？ 我看到，原来一向稳重的伊朗议会议长加利巴夫，3月15日都忍不住转发了一条特朗普声称又赢了的帖子，然后幽幽地说了一句：他声称在过去两周内，已经“击败”了我们9次。真是滑稽！ 唉，见怪不怪嘛。 当然，说特朗普“三个很开心”，只是略指，如果你细细统计，还有很多很开心。 他对炸伊朗导弹很开心，炸伊朗无人机基地很开心，炸伊朗领导人很开心，哦，他还对被敬称为长辈很开心。 他曾极具侮辱性地说：我们把伊朗彻底围困了，我不知道他们什么时候会喊“叔叔”，但他们两天前就应该喊了，对吧？他们已经一无所有了…… 他喜欢被北约秘书长叫“爸爸”，现在又主动要让伊朗称自己“叔叔”，看来，特朗普真有一颗喜欢当长辈的心啊。 美国扔手雷漫画图 （二） 但特朗普真开心吗？ 可能也未必。 开心是他公开的一面，不开心是他极力掩饰的另一面。 嗯，强者笑容背后，往往也隐藏着对失控的深深焦虑。 比如，他对伊朗还不屈服很不开心。 在开战之前，按照美国官员的说法，特朗普很不明白的一点，美国都这样极限施压了，伊朗为什么还不投降？ 开战之后，美国领导层很疑惑的一点，第一天就打死了伊朗最高领袖，伊朗领导层几乎团灭，伊朗居然还没有垮掉？ 还有，他对伊朗封锁霍尔木兹海峡不开心。 海峡一封，国际油价暴涨。在美国，汽油价格更具有特殊政治意义，弄得不好，那是要丢掉中期选举的。 所以，别看特朗普各种场合宣扬美国赢麻了，称拿下霍尔木兹海峡不在话下，但用身边的人话说，他现在很不开心，没想到伊朗居然敢这样干。 另外，他对盟国不积极配合很不开心。 以前发动战争，美国多少拉一堆盟友一起上；但现在，只有以色列紧紧跟随，英国也不再两肋插刀，西班牙更是强烈谴责。 气得特朗普痛骂英国不识抬举，更要与西班牙断绝所有贸易往来。 这还没完。 现在，全世界的焦点，都落在霍尔木兹海峡通航上。一度要求盟友靠边站的特朗普，更公开要求：英国、法国、日本、韩国等，你们都派军舰来护航。 但得到的反应，却是各国面面相觑，各种推脱。 气得特朗普又发飙了，公开发出威胁：如果这些盟友，对美方要求还“没有回应”或“回应消极”，“我认为这对北约的未来将极为不利”。 那干脆就解散北约？！ 唉，不得不说，带头大哥已经不再是带头大哥，人心散了，队伍真不好带了。 （三） 最后，怎么看？ 还是我个人的粗浅三点吧。 第一，不得不承认，特朗普够“坦诚”。 不管外界怎么看，与以前的美国总统比，特朗普至少有一个很突出的“优点”：不装。 想说就说，想干就干，想打就打。格陵兰岛，我就是要吞并，什么盟国，盟国也不行！委内瑞拉石油，我就是要夺取，管它什么理由不理由。 至于伊朗战争，他更直白，“只是为了开心”，就可能要多炸几次。 他的“三个很开心”，可以说撕下了西方精心编织的遮羞布，让全世界都看到，在某些西方人眼中，强权本身就是真理，暴力本身就是快乐。 就是这样毫不掩饰。我总觉得，特朗普这句话，完全可以与蓬佩奥当年那句“我们撒谎、我们欺骗、我们偷窃……这就是美国不断探索进取的荣耀”相媲美。 第二，不得不承认，美国对战争的热爱。 第二次世界大战后，哪个国家卷入战争最多？ 我没仔细统计，但印象中，肯定不是阿富汗，也不是以色列，更不是伊朗，而是美国。 简单数一下，朝鲜战争、越南战争、两次海湾战争、阿富汗战争，现在的伊朗战争，更别提中间还有很多次出兵巴拿马、格林纳达、委内瑞拉，还有攻打南联盟、利比亚…… 美国对战争的热爱，看来是有悠久传统的。帝国不打仗，怎么能算帝国？ 从这个角度看，特朗普只是比其他美国总统更直白了一点，本质有差别吗？ 伊朗小学160多名可怜的女孩子遇难 第三，不得不感叹，霸权背后是多少的血泪。 写着写着，真的很难过，又想起了伊朗小学那160多名可怜的女孩子。 2月28日，开战第一天，高高兴兴正上学的她们，就被从天而降的“战斧”导弹，永远地夺走了生命。 我曾写过一篇文章，《这是开战以来，最让人心碎的一张照片》，我在文中感叹：那一个个小小的墓穴里，埋葬的不仅仅是一个个孩子，更是多少个伊朗家庭从此再也拼不完整的未来。 特朗普还辩称，这是伊朗人自己炸的，即便美国媒体指出，这是美国制造的“战斧”导弹炸的，特朗普还振振有词：伊朗也可能拥有“战斧”导弹…… 以前美国经常推脱自己是“误炸”，现在“误炸”感觉都是一个奢侈的词语。当杀戮都可以被冠以“开心”，其实任何借口都已经是多余。 但，历史终将记录这一切：那些笑容，那些眼泪，那些鲜血，那些被当作娱乐的轰炸，以及那些被深埋在废墟下的、无声的正义。 来源：牛弹琴
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令人失望！国际残奥委会不满乌克兰：试图将焦点从体育转向政治 上周日，米兰-科尔蒂纳冬残奥会落下帷幕。由于俄罗斯和白俄罗斯的回归，以及乌克兰等对开闭幕式的抵制，这是一届充满了争议和挑战的冬残奥会。在冬残奥会结束之后，国际残奥委会主席安德鲁-帕森斯接受美联社专访，谈到了关于俄罗斯回归以及乌克兰抵制等话题。 帕森斯在采访中表示，对于乌克兰代表团和其他国家残奥委会，试图将注意力从体育转移开而感到“令人失望”。帕森斯称，在他个人层面上，对于乌克兰的遭遇“超级同情”。但是作为一个国际体育组织，国际残奥委会必须确保规则不被打破。“是的，我认为有人试图将注意力从体育转移到政治上，”帕森斯说。“我认为到最后，其他国家残奥委会也做出了很好的回应，把重点放在了体育上。我理解（乌克兰），但这在某种程度上令人失望。”“我真的希望这对那些更多选择关注政治而不是体育的残奥委会来说是一个教训，因为体育已经占据了上风。” 帕森斯表示，一些国家对于俄罗斯国旗的回归感到不满，但是他认为绝大多数国家的运动员和残奥委会选择了专注于体育，因为体育元素有助于“创造一个更加包容的世界”。此前乌克兰残奥委会抵制了本届冬残奥会的开幕式和闭幕式，并在冬奥会举办期间公开发表声明，罗列了国际残奥委会的“四宗罪”——包括移除乌克兰在残奥村国旗、打断乌克兰队例行会议、禁止获奖运动员佩戴“停止战争”耳环、收走乌克兰运动员家属的国旗和头巾等。
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比塞克：国米欧冠提前出局令人失望；我和纳帅一直保持着联系 北京时间3月17日，国际米兰中卫比塞克在接受《踢球者》采访时谈到了自己在蓝黑军团的成长、与德国国家队主帅纳格尔斯曼的联系，以及国际米兰的欧冠出局。 关于自己在齐沃战术体系中的角色 “一定程度的适应能力是有益的，你可以从中受益，并成长为更好的球员。在过去的一年半里，我在个人和战术层面上都学到了很多。与纳格尔斯曼的联系并没有中断。我每天都在努力，争取成为尽可能优秀的球员。我的身高？在定位球上可能会构成一定威胁。但我的主要任务是防止丢球，不过偶尔进一个球也不错。”比塞克说道。 关于与纳格尔斯曼的联系 “每当他观看我们的一两场比赛并关注我时，我总是很高兴。我们谈些什么？这个我更愿意保留给自己。” 对于国际米兰的欧冠出局 “对于我们的目标来说，这么早就从欧冠出局显然非常令人失望。我们可以看出，其他球队在对阵博德闪耀时也遇到了一些问题，但显然这不能成为借口。博德闪耀确实表现得非常好，尤其是作为一个团结的团队，而我们不幸未能在比赛中展现出我们的实力。无法继续参加这项赛事确实是一种非常苦涩的感觉。”
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黄仁勋GTC演讲全文：龙虾就是新操作系统 2026年3月16日，英伟达GTC 2026大会正式开幕，英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表了主题演讲。在这场被视为“AI行业年度朝圣”的大会上，黄仁勋阐述了英伟达从一家“芯片公司”向“AI基础设施和工厂公司”的蜕变。面对市场最关心的业绩持续性与增长空间问题，黄仁勋详细拆解了驱动未来增长的底层商业逻辑——“Token工厂经济学”。业绩指引极度乐观，“2027年至少1万亿美元的需求”过去两年，全球AI计算需求呈指数级爆炸。随着大模型从“感知”、“生成”进化到“推理”与“行动（执行任务）”，算力的消耗量急剧攀升。针对市场高度关注的订单与营收天花板，黄仁勋给出了极为强劲的预期。黄仁勋在演讲中直言： 去年这个时候，我说过，我们看到了5000亿美元的高确信度需求，覆盖Blackwell和Rubin直到2026年。现在，就在此时此地，我看到到2027年至少有1万亿美元的需求（at least $1 trillion）。 黄仁勋的万亿预期一度推动英伟达股价涨超4.3%。 不仅如此，他更是对这一数字做出了补充： 这合理吗？这就是我接下来要讲的。事实上，我们甚至会供不应求。我确定，实际的计算需求会比这高得多。 黄仁勋指出，如今的英伟达系统已经证明了自己是全球“成本最低的基础设施”。由于英伟达能运行几乎所有领域的AI模型，这种通用性使得客户投入的这1万亿美元能够被充分利用并保持长久的生命周期。目前，英伟达60%的业务来自排名前五的超大型云服务商，而另外40%的业务则广泛分布于主权云、企业、工业、机器人和边缘计算等各个领域。Token工厂经济学，每瓦性能决定商业命脉为了解释这1万亿需求的合理性，黄仁勋向全球企业CEO展示了一套全新的商业思维。他指出，未来的数据中心不再是存储文件的仓库，而是生产Token（AI生成的基本单位）的“工厂”。 黄仁勋强调： 每一座数据中心、每一座工厂，从定义上来说都是受电力限制的。一座1GW（吉瓦）的工厂永远不会变成2GW，这是物理和原子的定律。在固定的功率下，谁的每瓦Token吞吐量最高，谁的生产成本就最低。 黄仁勋将未来的AI服务分为四个商业层级： 免费层（高吞吐、低速度） 中级层（~每百万token 3美元） 高级层（~每百万token 6美元） 高速层（~每百万token 45美元） 超高速层（~每百万token 150美元） 他指出，随着模型越来越大、上下文越来越长，AI会变得更聪明，但Token的生成速率会降低。黄仁勋表示： 在这个Token工厂里，你的吞吐量和Token生成速度，将直接转化为你明年的精确收入。 黄仁勋强调英伟达的架构能够让客户在免费层实现极高的吞吐量，同时在最高价值的推理层级上，将性能提升惊人的35倍。 Vera Rubin两年实现350倍加速，Groq填补极速推理在这个物理极限的约束下，英伟达介绍其有史以来最复杂的AI计算系统，Vera Rubin。黄仁勋表示： 过去提到Hopper，我会举起一块芯片，那很可爱。但提到Vera Rubin，大家想到的是整个系统。在这个100%液冷、完全消灭了传统线缆的系统中，过去需要两天安装的机架，现在只需两小时。 黄仁勋指出，通过极致的端到端软硬件协同设计，Vera Rubin在同一座1GW数据中心里创造了惊人的数据跨越： 在短短两年时间内，我们将Token的生成速率从2200万提升到了7亿，实现了350倍的增长。摩尔定律在同时期仅能带来约1.5倍的提升。 为了解决极速推理（如1000 Tokens/秒）条件下的带宽瓶颈，英伟达给出了整合被收购公司Groq的最终方案：非对称式的分离推理。黄仁勋解释： 这两款处理器的特点截然不同。Groq芯片拥有500MB的SRAM，而一颗Rubin芯片拥有288GB的内存。 黄仁勋指出，英伟达通过Dynamo软件系统，将需要海量计算和显存的“预填充（Pre-fill）”阶段交给Vera Rubin，将对延迟极度敏感的“解码”阶段交给Groq。黄仁勋还对企业算力配置给出了建议： 如果你的工作主要是高吞吐，100%使用Vera Rubin；如果你有大量高价值的编程级别的Token生成需求，拿出25%的数据中心规模给Groq。 据透露，由三星代工的Groq LP30芯片已在量产，预计第三季度出货，而首个Vera Rubin机架已在微软Azure云上运行。此外，针对光互联技术，黄仁勋展示了全球首款量产的共封装光学（CPO）交换机Spectrum X，并平息了市场对于“铜退光进”的路线之争： 我们需要更多的铜缆产能，更多的光芯片产能，更多的CPO产能。 Agent终结传统SaaS，“年薪+Token”成硅谷标配除了硬件壁垒，黄仁勋把大量篇幅留给了AI软件和生态的革命，特别是Agent（智能体）的爆发。他将开源项目OpenClaw形容为“人类历史上最受欢迎的开源项目”，称其仅用几周时间就超越了Linux在过去30年取得的成就。黄仁勋直言，OpenClaw本质上就是Agent计算机的“操作系统”。黄仁勋断言： 每一个SaaS（软件即服务）公司都将变成AaaS（Agent-as-a-Service，智能体即服务）公司。毫无疑问，为了让这种具备访问敏感数据和执行代码能力的智能体安全落地，英伟达推出了企业级的NeMo Claw参考设计，增加了策略引擎和隐私路由器。 对于普通职场人，这场变革同样近在咫尺。黄仁勋描绘了未来的职场新形态： 在未来，我们公司的每一位工程师都需要一个年度Token预算。他们的基础年薪可能是几十万美元，我会在此基础上再拿出大约一半的金额作为Token额度给他们，让他们实现10x的效率提升。这已经是硅谷的新招聘筹码了：你的offer里带多少Token？ 演讲最后，黄仁勋还“剧透”了下一代计算架构Feynman，它将首次实现铜线与CPO的共同水平扩展。更引人遐想的是，英伟达正在研发部署在太空的数据中心计算机“Vera Rubin Space-1”，彻底打开了AI算力向地球之外延伸的想象空间。黄仁勋GTC 2026演讲全文，全文翻译如下（AI工具辅助）： 主持人：欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋上台。 黄仁勋，创始人兼首席执行官： 欢迎来到GTC。我想提醒大家，这是一场技术大会。能看到这么多人一大早排队入场，能看到在座的各位，我感到非常高兴。 在GTC，我们将聚焦三大主题：技术、平台和生态系统。英伟达目前拥有三大平台：CUDA-X平台、系统平台，以及我们最新推出的AI工厂平台。 在正式开始之前，我要感谢我们的预热环节主持人——Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达的第一位主要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有深刻的洞见，在整个技术生态系统中拥有极广的影响力。当然，我还要感谢今天所有我亲自邀请出席的贵宾们。感谢这支全明星团队。 我同样要感谢今天到场的所有企业。英伟达是一家平台公司，我们拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天到场的企业代表了价值100万亿美元行业中几乎全部的参与者，共有450家公司赞助了本次活动，在此深表感谢。 本次大会共设有1,000场技术论坛、2,000位演讲嘉宾，将覆盖人工智能"五层蛋糕"架构的每一个层级——从土地、电力与机房等基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个行业腾飞的各类应用。 CUDA：二十年的技术积淀 一切的起点，就在这里。今年是CUDA诞生二十周年。 二十年来，我们始终致力于这一架构的研发。CUDA是一项革命性的发明——SIMT（单指令多线程）技术允许开发者以标量代码编写程序，并将其扩展为多线程应用，其编程难度远低于此前的SIMD架构。我们最近还新增了Tiles功能，帮助开发者更便捷地编程张量核心（Tensor Core），以及当今人工智能所依赖的各类数学运算结构。目前，CUDA已拥有数千种工具、编译器、框架和库，在开源社区中存在数十万个公开项目，并已深度集成到每一个技术生态系统之中。 这张图表揭示了英伟达100%的战略逻辑，我从最初就一直在讲这张幻灯片。其中最难实现、也是最核心的要素，是图表底部的"装机量"。历经二十年，我们已在全球范围内积累了数亿块运行CUDA的GPU和计算系统。 我们的GPU覆盖所有云平台，服务于几乎所有计算机厂商和行业。CUDA庞大的装机量，正是这个飞轮不断加速的根本原因。装机量吸引开发者，开发者创造新算法并取得突破，突破催生全新市场，新市场形成新生态并吸引更多企业加入，进而扩大装机量——这个飞轮正在持续加速。 英伟达库的下载量正以惊人的速度增长，规模庞大且增速不断提升。这个飞轮使我们的计算平台能够支撑海量应用和层出不穷的新突破。 更重要的是，它还赋予了这些基础设施极长的使用寿命。原因显而易见：NVIDIA CUDA上可运行的应用极为丰富，涵盖AI生命周期的每个阶段、各类数据处理平台，以及各种科学原理求解器。因此，一旦安装了英伟达GPU，其实际使用价值极高。这也是为何我们六年前发布的Ampere架构GPU，其云端价格反而在上涨。 这一切的根本原因在于：装机量庞大，飞轮强劲，开发者生态广泛。当这些因素共同发挥作用，加之我们持续更新软件，计算成本便会不断下降。加速计算在大幅提升应用性能的同时，随着我们长期维护和迭代软件，用户不仅能在初期获得性能跃升，还能持续享受计算成本的下降。我们愿意为全球每一块GPU提供长期支持，因为它们在架构上完全兼容。 我们之所以愿意这样做，是因为装机量如此庞大——每发布一次新的优化，便能惠及数百万用户。这种动态组合，使得英伟达架构在持续扩大覆盖范围、加速自身成长的同时，不断压低计算成本，最终刺激新的增长。CUDA是这一切的核心。 从GeForce到CUDA：二十五年的演进之路 而我们与CUDA的旅程，实际上早在二十五年前就已开始。 GeForce——相信在座有很多人是伴随着GeForce长大的。GeForce是英伟达最成功的市场推广项目。我们从你们还买不起产品的时候就开始培养未来的客户——是你们的父母代替你们成为了英伟达最早的用户，年复一年地购买我们的产品，直到有一天，你们成长为优秀的计算机科学家，成为真正意义上的客户和开发者。 这是二十五年前GeForce奠定的基业。二十五年前，我们发明了可编程着色器——这是让加速器实现可编程化的一项显而易见却意义深远的发明，也是世界上第一款可编程加速器，即像素着色器。这五年后，我们创造了CUDA——这是我们有史以来最重要的投资之一。当时公司财力有限，但我们将绝大部分利润押注于此，致力于将CUDA从GeForce延伸到每一台计算机。我们之所以如此坚定，是因为我们深信其潜力。尽管初期历经艰辛，公司坚守这一信念长达13代、整整二十年，如今CUDA已无处不在。 正是像素着色器推动了GeForce的革命。而大约八年前，我们推出了RTX——为现代计算机图形时代对架构进行了全面革新。GeForce将CUDA带给了全世界，也正因如此，让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等众多学者发现，GPU可以成为加速深度学习的利器，由此点燃了十年前人工智能的大爆炸。 十年前，我们决定将可编程着色与两个全新理念相融合：一是硬件光线追踪（Ray Tracing），这在技术上极具挑战；二是一个当时颇具前瞻性的想法——大约十年前，我们就预见到AI将彻底变革计算机图形。正如GeForce将AI带给了全世界，AI如今也将反过来重塑整个计算机图形的实现方式。 今天，我要向大家展示未来。这是我们的下一代图形技术，我们称之为神经渲染（Neural Rendering）——3D图形与人工智能的深度融合。这就是DLSS 5，请看。 神经渲染：结构化数据与生成式AI的融合 这是不是令人叹为观止？计算机图形就此焕发生机。 我们做了什么？我们将可控的3D图形（虚拟世界的真实基础）与其结构化数据相结合，再融入生成式AI和概率计算。一个完全确定性，另一个概率性却高度逼真——我们将这两种理念融为一体，通过结构化数据实现精准可控，同时进行实时生成。最终，内容既美观惊艳，又完全可控。 结构化信息与生成式AI融合这一理念，将在一个又一个行业中不断复现。结构化数据是可信AI的基石。 结构化数据与非结构化数据的加速平台 现在我要带大家看一张技术架构图。 结构化数据——大家熟悉的SQL、Spark、Pandas、Velox，以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台，都在处理数据框（Data Frame）。这些数据框就像巨型电子表格，承载着商业世界的全部信息，是企业计算的基本事实（Ground Truth）。 在AI时代，我们需要让AI来使用结构化数据，并对其实现极致加速。过去，加速结构化数据处理是为了让企业更高效地运转。而未来，AI将以远超人类的速度使用这些数据结构，AI智能体也将大量调用结构化数据库。 非结构化数据方面，向量数据库、PDF、视频、音频等构成了世界上绝大多数的数据形态——每年生成的数据中，约90%是非结构化数据。过去，这些数据几乎完全无法被利用：我们读取它们，存入文件系统，仅此而已。我们无法查询，也难以检索，原因在于非结构化数据缺乏简单的索引方式，必须理解其含义与语境。而现在，AI可以做到这一点——借助多模态感知与理解技术，AI能够读取PDF文档、理解其含义，并将其嵌入可供查询的更大结构之中。 英伟达为此创建了两个基础库： cuDF：用于数据框、结构化数据的加速处理 cuVS：用于向量存储、语义数据和非结构化AI数据的处理 这两个平台将成为未来最重要的基础平台之一。 今天，我们宣布与多家企业达成合作。IBM——SQL语言的发明者，将使用cuDF加速其WatsonX Data平台。Dell与我们联合打造了Dell AI数据平台，整合cuDF与cuVS，并在NTT Data的实际项目中实现了大幅性能提升。Google Cloud方面，我们现在不仅加速Vertex AI，还加速BigQuery，并与Snapchat合作将其计算成本降低了近80%。 加速计算带来的好处是三位一体的：速度、规模、成本。这与摩尔定律的逻辑一脉相承——通过加速计算实现性能飞跃，同时持续优化算法，让所有人都能享受到持续下降的计算成本。 英伟达构建了加速计算平台，其上汇聚了众多库：RTX、cuDF、cuVS等等。这些库整合进全球云服务和OEM体系，共同触达全球用户。 与云服务商的深度合作 与主要云服务商的合作 Google Cloud：我们加速Vertex AI和BigQuery，与JAX/XLA深度集成，同时在PyTorch上表现卓越——英伟达是全球唯一一家在PyTorch和JAX/XLA上均表现出色的加速器。我们将Base10、CrowdStrike、Puma、Salesforce等客户引入Google Cloud生态。 AWS：我们加速EMR、SageMaker和Bedrock，与AWS有着深度集成。今年令我格外兴奋的是，我们将把OpenAI引入AWS，这将大幅推动AWS云计算的消耗增长，帮助OpenAI扩展区域部署和计算规模。 Microsoft Azure：英伟达100 PFLOPS超算是我们构建的第一台超级计算机，也是第一台部署在Azure上的超算，这奠定了与OpenAI合作的重要基础。我们加速Azure云服务和AI Foundry，合作推进Azure区域扩展，并在Bing搜索上深度协作。值得一提的是，我们的**保密计算（Confidential Computing）**能力——确保即便是运营商也无法查看用户数据和模型——英伟达GPU是全球首批支持保密计算的GPU，可支持OpenAI和Anthropic模型在全球各地区云环境中的保密部署。以Synopsys为例，我们加速其全部EDA和CAD工作流，并部署于Microsoft Azure。 Oracle：我们是Oracle的第一个AI客户，我为能够第一次向Oracle解释AI云的概念感到自豪。此后他们发展迅猛，我们也为其引入了Cohere、Fireworks、OpenAI等众多合作伙伴。 CoreWeave：全球第一家AI原生云，专为GPU托管和AI云服务而生，拥有出色的客户群，增长势头强劲。 Palantir + Dell：三方联合打造了全新的AI平台，基于Palantir的本体论平台（Ontology Platform）和AI平台，可在任何国家、任何气隙隔离环境下、完全本地化地部署AI——从数据处理（向量化或结构化）到AI的完整加速计算栈，无所不包。 英伟达与全球云服务商建立了这种特殊的合作关系——我们将客户引入云端，这是一种互利共赢的生态。 垂直整合，横向开放：英伟达的核心战略 英伟达是全球第一家垂直整合、横向开放的公司。 这一模式的必要性非常简单：加速计算不是芯片问题，也不是系统问题，其完整表述应为应用加速。CPU可以让计算机整体运行得更快，但这条路已走到瓶颈。未来，唯有通过应用或领域特定的加速，才能持续带来性能飞跃和成本下降。 这正是英伟达必须深耕一个又一个库、一个又一个领域、一个又一个垂直行业的原因。我们是一家垂直整合的计算公司，没有其他路可走。我们必须理解应用，理解领域，深刻理解算法，并能够将其部署在任何场景下——数据中心、云端、本地、边缘乃至机器人系统。 同时，英伟达保持横向开放，愿意将技术整合进任何合作伙伴的平台，让全世界都能享受到加速计算的红利。 本届GTC的参会者结构充分体现了这一点。本次参会者中，金融服务行业的比例最高——希望来的是开发者，不是交易员。我们的生态系统覆盖了上游和下游供应链。无论是成立50年、70年还是150年的企业，去年都迎来了历史最佳年份。我们正处于某件非常、非常重大的事情的起点。 CUDA-X：各行业的加速计算引擎 在各个垂直领域，英伟达均已深度布局： 自动驾驶：覆盖范围广泛，影响深远 金融服务：量化投资正从人工特征工程转向超级计算机驱动的深度学习，迎来其"Transformer时刻" 医疗健康：正在迎来属于自己的"ChatGPT时刻"，涵盖AI辅助药物发现、AI智能体支持诊断、医疗客服等方向 工业：全球规模最大的建设浪潮正在展开，AI工厂、芯片厂、数据中心厂纷纷落地 娱乐与游戏：实时AI平台支持翻译、直播、游戏互动，以及智能购物代理 机器人：深耕十余年，三大计算机架构（训练计算机、仿真计算机、机载计算机）齐备，本次展会共有110款机器人亮相 电信：约2万亿美元规模的行业，基站将从单一通信功能演进为AI基础设施平台，相关平台名为Aerial，与诺基亚、T-Mobile等企业均有深度合作 以上所有领域的核心，正是我们的CUDA-X库——这是英伟达作为算法公司的根本所在。这些库是公司最核心的资产，让计算平台得以在各个行业发挥实际价值。 其中最重要的库之一，是cuDNN（CUDA深度神经网络库），它彻底革新了人工智能，引发了现代AI的大爆炸。 （播放CUDA-X演示视频） 大家刚才看到的一切都是仿真——包括基于物理原理的求解器、AI代理物理模型，以及物理AI机器人模型。一切均为仿真，没有任何手工动画或关节绑定。这正是英伟达的核心能力所在：通过对算法的深刻理解与计算平台的有机结合，解锁这些机遇。 AI原生企业与新计算时代 你们刚才看到了沃尔玛、欧莱雅、摩根大通、罗氏、丰田等定义当今社会的行业巨头，也有一大批大家从未听说过的公司——我们称之为AI原生企业。这份名单极为庞大，里面有OpenAI、Anthropic，以及众多服务于不同垂直领域的新兴企业。 过去两年，这一行业经历了惊人的腾飞。风险投资流入初创企业的资金规模达到1,500亿美元，创人类历史之最。更重要的是，单笔投资规模首次从数百万美元跃升至数亿乃至数十亿美元。原因只有一个：这是史上第一次，每一家此类公司都需要大量计算资源和大量token。这个行业正在创造、生成token，或者为来自Anthropic、OpenAI等机构的token增值。 正如PC革命、互联网革命、移动云革命各自孕育出一批划时代的企业，这一代计算平台变革同样将诞生一批极具影响力的公司，成为未来世界的重要力量。 推动这一切的三大历史性突破 过去两年究竟发生了什么？三件大事。 第一：ChatGPT，开启生成式AI时代（2022年底至2023年） 它不仅能感知和理解，还能生成独特内容。我展示了生成式AI与计算机图形的融合。生成式AI从根本上改变了计算的方式——计算从检索式转变为生成式，这深刻影响着计算机架构、部署方式和整体意义。 第二：推理AI（Reasoning AI），以o1为代表 推理能力使AI能够自我反思、规划、分解问题——将它无法直接理解的问题拆解为可处理的步骤。o1让生成式AI变得可信，能够依据真实信息进行推理。为此，输入context的token量和用于思考的输出token量大幅增加，计算量随之显著提升。 第三：Claude Code，首个智能体模型 它能读取文件、编写代码、编译、测试、评估并迭代。Claude Code彻底革新了软件工程——英伟达100%的工程师都在使用Claude Code、Codex和Cursor中的一种或多种，没有一位软件工程师不借助AI助力。 这是一个全新的拐点——你不再是询问AI"是什么、在哪里、怎么做"，而是让它"创建、执行、构建"，让它主动使用工具、读取文件、分解问题、付诸行动。AI从感知，到生成，到推理，再到如今真正能够完成工作。 过去两年，推理所需的计算量增长了约10,000倍，使用量增长了约100倍。我一直认为，过去两年计算需求增长了100万倍——这是所有人的共同感受，是OpenAI的感受，是Anthropic的感受。如果能获得更多算力，就能生成更多token，收入就会提升，AI就会变得更智能。推理拐点已然到来。 万亿美元的AI基础设施时代 去年此时，我在这里表示，我们对Blackwell和Rubin在2026年之前的需求和采购订单有高度信心，规模约为5,000亿美元。今天，在GTC一年之后，我站在这里告诉大家：展望到2027年，我看到的数字至少是1万亿美元。而且我确信，实际的计算需求将远不止于此。 2025：英伟达推理年 2025年是英伟达的推理年（Year of Inference）。我们希望确保，在训练和后训练之外，也能在AI生命周期的每个阶段都保持卓越，使已投资的基础设施能够持续高效运转，且有效使用寿命越长，单位成本越低。 与此同时，Anthropic和Meta正式加入NVIDIA平台，与此共同代表了全球三分之一的AI算力需求。开源模型已接近前沿水平，无处不在。 英伟达是目前全球唯一一个能够运行所有AI领域——语言、生物学、计算机图形、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等——所有AI模型的平台，无论边缘还是云端，无论何种语言。英伟达架构对所有这些场景均具备通用性，这使我们成为成本最低、置信度最高的平台。 目前，英伟达60%的业务来自全球前五大超大规模云服务商，剩余40%遍布区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘计算等各个领域。AI的覆盖广度本身就是其韧性所在——这毫无疑问是一次全新的计算平台变革。 Grace Blackwell与NVLink 72：大胆的架构革新 在Hopper架构还处于鼎盛时期，我们就决定彻底重新架构系统，将NVLink从8路扩展为NVLink 72，对计算系统进行全面分解重构。Grace Blackwell NVLink 72是一次巨大的技术押注，对所有合作伙伴而言都不容易，在此向所有人表示诚挚感谢。 同时，我们推出了NVFP4——不只是普通的FP4，而是一种全新类型的张量核心和计算单元。我们已经证明，NVFP4可以在无精度损失的情况下实现推理，同时带来巨大的性能提升和能效提升，并且同样适用于训练。此外，Dynamo和TensorRT-LLM等一系列新算法相继问世，我们甚至为优化内核而专门投入数十亿美元建造了一台超级计算机，称之为DGX Cloud。 结果证明，我们的推理性能令人瞩目。来自Semi Analysis的数据——这是迄今为止最全面的AI推理性能评测——显示英伟达在每瓦token数和每token成本两个维度上均遥遥领先。原本摩尔定律可能给H200带来1.5倍的性能提升，但我们做到了35倍。Semi Analysis的Dylan Patel甚至说："黄仁勋保守了，实际上是50倍。"他说得没错。 我在此援引他的话："Jensen sandbagged（黄仁勋保守报数）。" 英伟达的每token成本是全球最低，目前无人能及。原因正在于极致协同设计（Extreme Co-design）。 以Fireworks为例，在英伟达更新全套软件和算法之前，其平均token速度约为每秒700个；更新后接近每秒5,000个，提升约7倍。这就是极致协同设计的力量。 AI工厂：从数据中心到token工厂 数据中心过去是存储文件的地方，现在它是生产token的工厂。每一家云服务商、每一家AI公司，未来都将以"token工厂效率"作为核心经营指标。 这是我的核心论点： 纵轴：吞吐量（Throughput）——在固定功率下每秒生成的token数 横轴：交互速度（Token Speed）——每次推理的响应速度，速度越快，可使用的模型越大、context越长，AI越智能 token是新的大宗商品，一旦成熟，将分层定价： 免费层（高吞吐、低速度） 中级层（~每百万token 3美元） 高级层（~每百万token 6美元） 高速层（~每百万token 45美元） 超高速层（~每百万token 150美元） 与Hopper相比，Grace Blackwell在最高价值层提升了35倍吞吐量，并引入全新层级。以简化模型估算，将25%功率分别分配给四个层级，Grace Blackwell可比Hopper多产生5倍的收入。 Vera Rubin：下一代AI计算系统 （播放Vera Rubin系统介绍视频） Vera Rubin是一个完整的、端到端优化的系统，专为智能体（Agentic）工作负载设计： 大型语言模型计算核心：NVLink 72 GPU集群，处理前填充（Prefill）和KV Cache 全新Vera CPU：专为极高单线程性能设计，采用LPDDR5内存，兼具卓越能效，是全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU，适合AI智能体工具调用 存储系统：BlueField 4 + CX 9，面向AI时代的全新存储平台，全球存储行业100%加入 CPO Spectrum X交换机：全球首款共封装光学以太网交换机，已全面量产 Kyber机架：全新机架系统，支持144块GPU组成单一NVLink域，前端计算、后端NVLink交换，形成一台巨型计算机 Rubin Ultra：下一代超算节点，竖插式设计，配合Kyber机架，支持更大规模NVLink互联 Vera Rubin已100%液冷，安装时间从两天缩短至两小时，采用45°C热水冷却，大幅降低数据中心冷却压力。这次Satya（纳德拉）已发文确认，首台Vera Rubin机架已在微软Azure上线运行，我为此深感振奋。 Groq整合：推理性能的极致延伸 我们收购了Groq团队并获得其技术授权。Groq是一种确定性数据流处理器（Deterministic Dataflow Processor），采用静态编译和编译器调度，拥有大量SRAM，专为推理单一工作负载优化，具备极低延迟和极高token生成速度。 然而，Groq的内存容量有限（500MB片上SRAM），难以独立承载大模型的参数和KV Cache，限制了其大规模应用。 解决方案正是Dynamo——一套推理调度软件。我们通过Dynamo将推理管线解聚（Disaggregate）： **前填充（Prefill）及注意力机制的解码（Decode）**在Vera Rubin上完成（需要大量算力和KV Cache存储） **前馈网络解码（Feed-Forward Network Decode）**即token生成部分，在Groq上完成（需要极高带宽和低延迟） 两者通过以太网紧密耦合，借助特殊模式将延迟减少约一半。在Dynamo这一"AI工厂操作系统"的统一调度下，整体性能提升35倍，并开辟了NVLink 72此前无法触及的全新推理性能层级。 Groq与Vera Rubin的组合建议： 若工作负载以高吞吐为主，使用100% Vera Rubin 若大量工作负载为代码生成等高价值token生成，可引入Groq，建议比例约为25% Groq + 75% Vera Rubin Groq LP30由三星代工，目前已进入量产，预计Q3开始出货。感谢三星的全力配合。 推理性能的历史性飞跃 将此前技术进步量化：在2年时间内，1吉瓦AI工厂的token生成速率将从2,200万token/秒提升至7亿token/秒，提升350倍。这就是极致协同设计的力量。 技术路线图 Blackwell：当前在产，Oberon标准机架系统，铜缆扩展至NVLink 72，可选光学扩展至NVLink 576 Vera Rubin（当前）：Kyber机架，NVLink 144（铜缆）；Oberon机架，NVLink 72 + 光学，扩展至NVLink 576；Spectrum 6，全球首款CPO交换机 Vera Rubin Ultra（即将推出）：新一代Rubin Ultra GPU，LP35芯片（首次集成NVFP4），进一步提升数倍性能 Feynman（下一代）：全新GPU，LP40芯片（由英伟达与Groq团队联合打造，集成NVFP4）；全新CPU——Rosa（Rosalyn）；BlueField 5；CX 10；同时支持铜缆和CPO两种扩展方式的Kyber机架 路线图明确：铜缆扩展、光学扩展（Scale-Up）、光学扩展（Scale-Out）三条路线并行推进，我们需要所有合作伙伴在铜缆、光纤和CPO方面持续扩产。 NVIDIA DSX：AI工厂的数字孪生平台 AI工厂越来越复杂，但组成它的各类技术供应商过去从未在设计阶段相互协作，直到在数据中心才"相遇"——这显然不够。 为此，我们创建了Omniverse，以及基于其上的NVIDIA DSX平台——一个供所有合作伙伴在虚拟世界中共同设计和运营吉瓦级AI工厂的平台。DSX提供： 机架级机械、热学、电气、网络仿真系统 与电网的连接，实现协同节能调度 数据中心内基于Max-Q的动态功耗和冷却优化 保守估计，这套系统可将能源利用效率提升约2倍，在我们谈论的规模上，这是非常可观的收益。Omniverse从数字地球开始，将承载各种规模的数字孪生，我们正与全球合作伙伴共同构建人类历史上最大的计算机。 此外，英伟达正在进军太空。Thor芯片已通过辐射认证，正在卫星中运行。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1，用于建设太空数据中心。在太空中只能依靠辐射散热，热管理是核心挑战，我们正集结顶尖工程师攻关。 OpenClaw：智能体时代的操作系统 Peter Steinberger开发了一款名为OpenClaw的软件。这是人类历史上最受欢迎的开源项目，在短短几周内便超越了Linux三十年的成就。 OpenClaw本质上是一个智能体系统（Agentic System），能够： 管理资源，访问工具、文件系统和大型语言模型 执行调度、定时任务 将问题逐步分解，并调用子智能体 支持任意模态的输入输出（语音、视频、文字、邮件等） 用操作系统的语法来描述，它确实就是一个操作系统——智能体计算机的操作系统。Windows让个人计算机成为可能，OpenClaw让个人智能体成为可能。 每一家企业都需要制定自己的OpenClaw战略，正如我们都需要Linux策略、HTML策略、Kubernetes策略一样。 企业IT的全面重塑 OpenClaw之前的企业IT：数据和文件进入系统，流经工具和工作流，最终变成供人类使用的工具。软件公司创建工具，系统集成商（GSI）和咨询公司帮助企业使用这些工具。 OpenClaw之后的企业IT：每一家SaaS公司都将转变为AaaS（Agentic as a Service，智能体即服务）公司——不只是提供工具，而是提供专精特定领域的AI智能体。 但这里有一个关键挑战：企业内部的智能体可以访问敏感数据、执行代码、与外部通信。这在企业环境中必须得到严格管控。 为此，我们与Peter合作，将安全性融入企业级版本，推出了： NeMo Claw（参考设计）：基于OpenClaw的企业级参考框架，集成NVIDIA的全套智能体AI工具包 Open Shield（安全层）：已集成至OpenClaw，提供策略引擎、网络护栏、隐私路由，确保企业数据安全 NeMo Cloud：可下载使用，并与所有SaaS企业的策略引擎对接 这是企业IT的文艺复兴，一个原本2万亿美元规模的产业，即将成长为数万亿美元规模，从提供工具转向提供专业化的AI智能体服务。 我完全可以预见：未来，公司里的每一位工程师都将拥有年度token预算。他们年薪可能是几十万美元，我会额外给他们相当于薪资一半的token配额，让他们的产出放大10倍。"入职附带多少token配额"已经成为硅谷的新晋招聘话题。 每一家企业未来都将既是token的使用者（供工程师使用），也是token的生产者（为其客户提供服务）。OpenClaw的意义不可低估，它和HTML、Linux一样重要。 NVIDIA开放模型倡议 在自定义智能体（Custom Claw）方面，我们提供了NVIDIA自研的前沿模型： 模型领域Nemotron大型语言模型Cosmos世界基础模型（World Foundation Model）GROOT通用人形机器人模型Alpamayo自动驾驶BioNeMo数字生物学Phys-AIAI物理 我们在每一个领域都处于技术前沿，并承诺持续迭代——Nemotron 3之后有Nemotron 4，Cosmos 1之后有Cosmos 2，Groq也将迭代到第二代。 Nemotron 3在OpenClaw中名列全球三大最佳模型之列，处于前沿水平。Nemotron 3 Ultra将成为有史以来最强的基础模型，支持各国构建主权AI。 今天，我们宣布成立Nemotron联盟，投资数十亿美元推进AI基础模型研发。联盟成员包括：BlackForest Labs、Cursor、LangChain、Mistral、Perplexity、Reflection、Sarvam（印度）、Thinking Machines（Mira Murati的实验室）等。一个又一个企业软件公司加入，将NeMo Claw参考设计和NVIDIA智能体AI工具包整合到自身产品中。 物理AI与机器人 数字智能体在数字世界中行动——撰写代码、分析数据；而物理AI则是具身化的智能体，也就是机器人。 本次GTC共有110款机器人亮相，几乎囊括了全球所有机器人研发企业。英伟达提供三台计算机（训练计算机、仿真计算机、机载计算机）和完整的软件栈及AI模型。 自动驾驶方面，自动驾驶的"ChatGPT时刻"已经到来。今天，我们宣布四家新合作伙伴加入英伟达RoboTaxi Ready平台：比亚迪、现代、日产、吉利，合计年产量1,800万辆。加上此前的奔驰、丰田、通用，阵容进一步壮大。我们同时宣布与Uber达成重大合作，将在多个城市部署并接入RoboTaxi Ready车辆。 工业机器人方面，ABB、Universal Robotics、KUKA等众多机器人企业与我们合作，将物理AI模型与仿真系统相结合，推动机器人在全球制造产线的落地。 电信方面，卡特彼勒（Caterpillar）和T-Mobile也在其列。未来，无线基站将不再只是一个通信节点，而是一个NVIDIA Aerial AI RAN——能够实时感知流量、调整波束成形，实现节能增效的智能化边缘计算平台。 特别环节：Olaf机器人亮相 （播放Disney Olaf机器人演示视频） 黄仁勋： 雪人登场！Newton运行正常！Omniverse也运行正常！Olaf，你好吗？ Olaf： 见到你我真的太开心了。 黄仁勋： 是的，因为是我给了你计算机——Jetson！ Olaf： 那是什么？ 黄仁勋： 就在你的肚子里。 Olaf： 太神奇了。 黄仁勋： 你是在Omniverse里学会走路的。 Olaf： 我喜欢走路。这比骑驯鹿仰望美丽的天空好多了。 黄仁勋： 这正是因为物理仿真——基于NVIDIA Warp运行的Newton求解器，这是我们与Disney和DeepMind联合开发的，让你能够适应真实的物理世界。 Olaf： 我正想说这个。 黄仁勋： 这就是你聪明的地方。我是雪人，不是雪球。 黄仁勋： 你能想象吗？未来的迪士尼乐园——所有这些机器人角色在园区里自由漫步。不过说实话，我以为你会更高一些。我从没见过这么矮的雪人。 Olaf： （不置可否） 黄仁勋： 来帮我结束今天的演讲好吗？ Olaf： 太棒啦！ 主题演讲总结 黄仁勋：今天，我们共同探讨了以下核心主题： 推理拐点的到来：推理已成为AI最核心的工作负载，token是新的大宗商品，推理性能直接决定收入 AI工厂时代：数据中心已从文件存储设施演变为token生产工厂，未来每家公司都将以"AI工厂效率"来衡量自身竞争力 OpenClaw智能体革命：OpenClaw开启了智能体计算时代，企业IT正在从工具时代走向智能体时代，每家企业都需要制定OpenClaw战略 物理AI与机器人：具身智能正在规模化落地，自动驾驶、工业机器人、人形机器人共同构成物理AI的下一个重大机遇 感谢大家，GTC愉快！
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意媒：因不满莱奥近期场上表现与态度，米兰停止与他续约谈判 根据米兰新闻网的报道，莱奥在对阵拉齐奥比赛中被换下时情绪失控、态度不佳，引发米兰队内不满。其续约谈判已被冻结，战术上他不适合3-5-2阵型与现在这个位置，俱乐部要求他用表现重新证明自己。 报道称，莱奥在对阵拉齐奥比赛中被换下时的反应，成为了压垮骆驼的最后一根稻草，过去几周本已积压的矛盾彻底爆发，而整个米兰环境此前一直努力避免事态升级。他在被替换时的反应——满脸不悦、行动迟缓，以及之后在替补席上的举动（将外套扔在地上、踢水瓶和冰柜、不停摇头），这些行为集中体现出这名球员正处于一段复杂的管理阶段。2026年的他已不再是一名充满潜力的年轻球员，而是一名成熟的职业球员，同时也是身披米兰球衣的重要人物。 对阵拉齐奥比赛情况 本场比赛莱奥的开局状态毫无说服力，他在场上难以找到合适位置，队友的传球支持不足，而他自身也几乎没有做出正确的跑动来为球队进攻创造空间。结果就是上半场他没有一脚射门，也没有任何值得一提的表现。下半场，他至少两次向队友示意传球，却被无视。这也成为他对普利希奇做出相当明显不满反应的原因，后者在莱奥跑出对方防守空档时没有将球传给他。之后，当他看到第四官员举起印有他号码的换人牌时，丝毫没有掩饰自己的不满。换人过程十分缓慢，以至于迈尼昂不得不跑50米到场边催促莱奥尽快完成换人。随后莱奥走到场边时，与阿莱格里发生了口角。主教练试图拥抱他、平息事态，但并未成功。莱奥的态度也让体育总监塔雷十分不满，镜头拍到他明确表达了不认可莱奥离场的方式。 无法再被容忍的态度 几周以来，针对莱奥的负面声音不断出现，原因是他在训练基地内外的一系列态度，从队友到教练组再到管理层，都无法让人满意。多起场外事件也让外界对他不再是保护的态度，这名技术层面至关重要的球员，似乎正走上一条可能埋没自身天赋的道路。毕竟26岁的他已是公认的核心球员，大家本期待他在训练场之外也能更注重身体管理。他的耻骨炎还没有完全痊愈，但如果没有正确的防护措施，伤势不会好转，莱奥可能会带着伤病征战世界杯，他本希望能成为葡萄牙队的关键球员。而这很大程度上取决于他能否在米兰重新步入正轨。 续约：谈判已被冻结 基于上述一系列情况，据米兰新闻网获悉，米兰俱乐部已在几周前将所有与莱奥续约相关的谈判全部冻结。在重新回到谈判桌前，俱乐部希望看到莱奥拿出极其重要的改变信号，因为目前球队认为不具备继续对话的条件。现在的续约需要靠表现争取，需要他在竞技状态上拿出切实的证明。 战术层面的问题 对莱奥而言，存在部分可以理解的战术原因。当阿莱格里决定改用352阵型时，莱奥接受了这一战术安排，他很清楚这个阵型无法发挥他的特点。事实上莱奥几乎不适合出任首发前锋，对阵拉齐奥的奥林匹克球场一战更是印证了这一点。球队缺少真正的首发前锋——希门尼斯受伤四个月，菲尔克鲁格因脚趾伤势从未坐稳主力且出场时间受限，这无疑影响了莱奥的发挥，他不得不客串自己并不擅长的中锋位置。安布罗西尼和迪卡尼奥分别在DAZN和天空体育的分析中指出，将莱奥用作首发前锋，导致米兰失去了这名葡萄牙球员的真正潜力，他需要在身体和精神上持续参与比赛，而这个位置会让他存在感极低。如果他跑出了正确的位置却得不到传球，所有情绪便会彻底爆发。 该如何管理他？ 综合以上情况，最终的问题摆在眼前。阿莱格里对莱奥的表现并不满意，他必须做出重要决定：是将他放上替补席，让他明白当前的态度不可接受，还是继续信任他，因为其他球员无法提供更稳定的表现？可以确定的是主教练不会改变阵型，352体系让米兰位居联赛第二，其他场上球员也适应了这套战术。为一名球员改变战术体系，对整个团队而言可能并非明智之举。现在，真的要看莱奥能否证明自己配得上身披米兰球衣。
