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泓君
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E251｜推理芯片之战：聊聊Groq、Cerebras与OpenAI三大路径与Bill Dally的设计哲学
推理竞争正从峰值算力转向每百万Token成本，decode反复读取全模型，使带宽成为核心瓶颈，SRAM的带宽经济性因此显现。Groq依靠编译期调度，Cerebras依靠晶圆级集成，但MoE路由、通信、良率、供应链与动态增长的KV cache仍是规模化验证的关键风险。
E230｜1万亿收入预期背后：英伟达的巅峰与软肋
泓君张璐Dr.Mark RenDr.Zhibin XiaoAlex Yeh
黄仁勋预计 Blackwell 与 Vera Rubin 到2027年底累计订单至少1万亿美元，持续增长的 Agent 推理需求构成核心驱动。真正的瓶颈在 CoWoS、HBM、电力和交付周期，Groq 等推理芯片也显示异构架构机会；NVIDIA 的全栈执行力能否跨越物理产能约束仍是关键风险。
E223｜应用爆发之年：聊聊模型技术进化与商业化
推理、指令遵循和工具调用共同跨过“够用”门槛，视频生成已形成较清晰的商业闭环。AI短剧成本可低于2万元，15秒广告生成成本低于10—15元而交付价约25—50元；企业采购则转向并发、延迟与成本，后续需观察Agent能否连续运行并交付完整结果。
E180｜量子计算的Transformer时刻与科技巨头的路径之争
Google Willow证明量子纠错可以随规模改善，被视为量子计算的“Transformer moment”，但不到五分钟的基准测试尚非实用任务。未来10—15年更可能是QPU与GPU共同扩张，量子安全迁移已推动银行和通信资本开支；芯片路线、容错时间表与数据中心商业化仍需用实际演示验证。