重温《英伟达 GTC 2025》：挖掘 AI 算力需求预期差？ 20250706 摘要 美股算力领域表现突出，主要由推理和训练需求共振驱动，需关注大模 型和应用，而非仅依赖产业链数据。GTC 大会参会人数增加，AI 产业人 士占比提升，表明其对 AI 产业的重要性增强，蕴含大量信息差和预期差。 算力需求空间与 TOKEN 量密切相关，计算需求不断增加推动了这一趋 势的发展。海外算力公司的涨幅显著，仅靠传统业绩思路无法解释，需 深入分析 TOKEN 量如何影响计算需求，以及这些因素如何驱动未来趋 势。 Agentic AI 是推理模型衍生出的 AI 范式，强调任务分布执行和规划， 以完成某个任务为终极目标，通过拆解、分布、规划和执行来实现，能 够处理连续、多步骤的复杂或简单任务。 黄仁勋指出，现在不仅有预训练阶段，还有后训练（post training）和 测试时间（test time），这三个阶段都存在算力需求通胀，因此现在有 三条 skin law 曲线。 Q&A 全球 AI 算力跟踪的现状如何？与以往相比有哪些变化？ 当前全球 AI 算力的跟踪方式与以往有显著不同。过去主要通过产业链数据进行 跟踪，但这种 ...

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图片来源： Sequoia Capital Z Highlights Bob McGrew ， OpenAI 前首席研究官，主导推动 GPT ‑ 3 、 GPT ‑ 4 以及内部称为 o1/o3 模型的研发，提出预训练（ pre-training ）、后训练（ post-training ）和推理（ reasoning ）的 " 三位一体 " 模型。现为多家 AI 初创企业的顾问或投资人，持续推动 AGI 的落地。本次访谈视频由 Sequoia Capital 在 2025 年 6 月 17 日发布，和 Bob 共同探讨了 从模型训练重点、 Agent 和机器人的未来发展、 AI 时代的教育心得与管理经验等主题，洞察人工智能的发展轨迹，并 指出初创企业依然可以挖掘并构建可持续竞争优势的领域。 预训练、后训练和推理，未来如何发展？ Stephanie Zhan ： 欢迎来到 Training Data 。今天我们非常高兴邀请到 Bob McGrew——OpenAI 前首席研究官，带我们深入探讨 frontier AI 的幕后发 展。 Bob 分享了预训练（ pre-training ）、后训练（ post-tr ...

Global Software Oracle Corp Rating Outperform Price Target ORCL 225.00 USD The other parts of the announcement that were likely missed by investors is that a) there are multiple other large Cloud contracts already signed in the quarter that are not in RPO or revenue; and b) the multicloud database is expected to grow over100% YoY which will add further growth and help with offsetting margin pressure from the rest of OCI. The contract is likely the much anticipated Stargate contract, but it could be a sovere ...

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Promote fine motor development and cognitive training for younger students through origami lessons." Benefits of Origami - An Origami Lesson to Train Finger Muscle Development This talk was given at a TEDx event using the TED conference format but independently organized by a local community. Learn more at https://www.ted.com/tedx ...

两个 编译：haozhen 编辑：siqi 海外独角兽原创编译 转载请注明 去年以来，随着 OpenAI 在 o1 模型中提出 RL 叙事 ，以及 DeepSeek 发布的 R1 模型 解开了 RL 谜 题，AI 行业进入了新范式，智能的下半场也真正开启。 如果说过去 LLM 主要依赖于模式匹配与数据记忆，如今，推理能力的兴起让模型能力从表层关联跃 升到复杂认知。推理不仅仅是参数数量或训练数据的增加，而是能充分利用算力进行深度探索。因 此，推理能力既是涌现智能的重要催化剂，也是未来模型在科学发现、复杂决策与 multi-agent 协作 中的关键。 本篇内容是 OpenAI 研究员 Noam Brown 的最新播客。Noam 是全球最顶尖的推理研究员之一，他最 知名的两个项目分别是在德扑中击败顶尖人类玩家的 AI 系统 Libratus 和 Pluribus，2022 年他又开发 了首个在复杂多人策略游戏 Diplomacy 中达到人类水平的 AI，名为 Cicero。 这次播客中，他详细分享了自己在 scaling test time compute 上的前沿观点： • 推理（reasoning）是模型涌现 ...

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