本想大战各种小作文，但实在道高一尺魔高一丈，数量太多回应不过来，心累。 光是站在光里就光了。 光连接的重要性只会越来越高，从产业投资角度也有很多优点，但为何现阶段投起来很痛苦？ * 这个时代的摩尔定律是什么，本质是什么 * 光进scale up能带来多少空间? 还能进哪些空间？ * 光互联为什么是ai产业链投资中非常独特的存在 * 这么多好处，为什么无法无脑梭龙头？小光为什么可以不顾业绩？ * 节奏为什么重要 必须声明，录这个冲浪日志主要目的是基于平时看的诸多信息，进行结构化输出，使得自己记忆和思路更清楚（类似费曼学习法），暂不面向听众，更不可作为任何的投资建议。 号称AGI beta版的Astra什么方面巨大提升/什么方面毫无提升，loop transformer意义大不大，都值得学习下。 接下来希望记录的更具体一点，对调研/小作文讨论更多一些，

冲浪第二期。天下苦老黄也很久，推理的需求，内存的瓶颈，制造的难度，模型的迭代，算力架构真的在面临不断的调整。英伟达还能用通用GPU守住战场吗？ * 从模型结构和场景出发，专用计算架构已经成必要 * Jalapeno横空出世，效果拔群，启示意义更大：1.AI/RSI使得模型的设计迭代越来越不依靠人了，带来简易度的CUDA怕是难以作为绝对护城河。2.ASIC架构设计居然也真的有很大的AI助力，英伟达科学家/工程师们的能力优势也会被拉平？ * 财报毋庸置疑的好，技术路线上危机四伏，英伟达需要重新调整自己的定位 下期少搞点学术，开始迎战A股小作文

冲浪第一期，主要碰上了HotChips大会。天下苦内存久矣，非常热闹 * 智能与内存瓶颈回顾 * 三大内存厂 - HBM继续巧妙盖楼； 3D Dram/zhbm/base die等路线分叉减弱同质化？ * SRAM/HBM/DDR/NAND/HBF分层，HBF的缺憾 * (光)互联的思路如何影响内存，bandwidth>capacity？ * 软硬结合设计 下期继续HotChips，OpenAI Jalapeno的发布有点东西。