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2. 比如谷歌朋友就表示DS的优化并不适合他们（训练用TPU而非GPU），以及对于AWS和META来说似乎DS这种降本优化也不是他们第一要务。（这里真实反映了中美AI逻辑的不同，也是腾讯业绩会上提到的一点）

3. 老黄作为CEO的第一职责：发现需求创造需求。比如宣扬的agent、physical AI（很合理，这是NV也是基建叙事目前最重要的事）

4. 头部实验室：模型“商品化”的更多是API，但模型厂商本身对模型的定义不一样，也取决于“智能”本身作为产品，未来达到什么水准。

5. 对于pre train是否“game over”了有争议，比如xAI会认为他们已经尝试过了收效的确不高，OAI会认为pre train scaling law还未停止。（个人感觉是定义不一样，ROI角度不行了，但必要性角度还是要推进）

6. Meta的大哥也明确表示，Meta ASIC距离N卡还有很大差距，每一代的perf per watt都是50%以上差距。而Meta自己看不到GPU需求的饱和，因为和其他CSP不太一样，Meta的user cases场景实在太多了...（这一点可以借鉴于腾讯，我们上周聊的腾讯阿里capex逻辑的不同）

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