ai目前到底有没有泡沫？可以参照黄仁勋这个采访，生成式ai对算力的需求与之前的互联网时代完全不同，你每一次使用ai都会进行一次完整的运算，形成增量计算需求
感觉出来AI与互联网时代不同没有？再细品一下:
黄仁勋：我们当前正处在一个由三大趋势主导的结构性变化中： $英伟达(NVDA)$
第一，摩尔定律已到尽头。
我们都知道，通用计算的效率已经越来越难跟上算力需求的增长。所以全世界都开始朝“加速计算”转型。我们推动这个方向已经超过20年了。
给你个例子：六年前，在全球前500大超级计算机中，有90%是基于CPU的；到今年，这一比例已经降到不到15%；与此同时，GPU和加速计算的比例从10%飙升到了90%。
这就是一次算力基础结构的范式切换。
第二，生成式AI与推荐系统的崛起。
过去15年，互联网的引擎是“推荐系统”，它告诉你在社交媒体里该看到什么内容，推送什么广告、电影、商品……
在没有推荐系统的时代，你的小手机根本不可能在海量内容中筛选出你想看的。
但今天，推荐系统已经从原来 CPU 驱动，转向了GPU驱动的生成式AI。
这就是第二条主线。
第三：Agentic AI（智能体AI）的崛起。
在推荐系统之上，我们看到了新的机会，也就是智能体AI，比如 Grok、OpenAI、Anthropic、Gemini 这样的系统，这些AI模型拥有更强的自主性，能作为“智能代理”去理解、回应、执行任务。
它们建立在推荐系统和生成式模型的算力之上，是下一代AI的代表。
但请大家不要只看上层表现出的“AI热”，而忽略底层更深的趋势：那就是，计算正在从“通用架构”大规模迁移到“加速架构”。
当你意识到这一点，就会得出一个判断：支撑这场Agentic AI革命所需要的底层算力，远比大家想象的少。它并非泡沫，而是结构性转变的结果。
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