
AI 推理真正的护城河,不在一颗芯片里
从 Dylan Patel 的 Sequoia 访谈看,AI 推理竞争正在从 GPU 数量,转向模型、软件、硬件、数据中心和资本配置共同组成的推理工厂。
Buddhist Awareness
一切有为法如梦幻泡影。觉照不是消极,而是看清实相。
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从 Dylan Patel 的 Sequoia 访谈看,AI 推理竞争正在从 GPU 数量,转向模型、软件、硬件、数据中心和资本配置共同组成的推理工厂。

从 Y Combinator Startup School India 圆桌看,AI 没有自动制造最大公司;它只是把早期公司的瓶颈从能不能写出来,改成谁能把 token、客户反馈和全球市场变成更快的学习循环。

YC 的 first-10-customers 方法论提醒我们,AI 外呼工具应该放大已校准的 founder-led sales,而不是替代最早期客户学习。

从 Logan Kilpatrick 的 Sequoia 访谈看,生成式媒体的关键边界不是是否使用 AI,而是 AI 改变的是舞台,还是替换了人。

从 Logan Kilpatrick 的 Sequoia 访谈看,AI 工具的深层影响不是单纯提速,而是把“什么算够了”的下限往上推。

从 Logan Kilpatrick 的 Sequoia 访谈和 Google I/O 2026 开发者发布看,Gemini 之后,Google 想让 Antigravity 成为多个产品共享的行动骨架。