Author: aitrendtrackers@rengongzhineng.io

从治疗特定疾病到直接瞄准衰老本身，2025 年 Progress Conference 展示了延长生命的多条路径。 在 10 月份举行的 Progress Conference 2025 上，Roots of Progress Institute 致力于连接进步运动中的人群与理念。医学史学者 Laura Mazer 在本次会议的长寿议题版块中观察到，研究者、经济学家与创业者正提出延长生命长度与健康寿命的新方法，显示医学前沿正从“对抗疾病”转向“追求更多生命”。 会议现场：与传统会议截然不同的体验 Progress Conference 2025 在加州伯克利举行，由 Roots of Progress Institute 主办。主会场 Lighthaven 是一个带有庞大花园、谈话角落与奇特房间的怪趣空间，更像是一座怪异宅邸而非传统会议中心。 与会者类型多元，难以归类。有试图推动农业进步的第三代农民，有重新思考健康政策的医生，也有城市规划领域的老朋友，还有希望改进会务组织方式的专业会议筹办人。会议议程密集，许多场次甚至重叠，然而主办方特意安排所谓的“花园时段”，让参与者可以在花园中自由交流。 大会主舞台上的内容同样多样化。第一场访谈即邀来特朗普政府时期的科学顾问、白宫科技政策办公室主任 Michael Kratsios，引发争议，也凸显会议包容的“大帐篷”属性。许多与会者围绕“大帐篷是否过大”“是否目标模糊”等议题展开讨论，但整体氛围积极而有活力：多元观点带来碰撞，而每一次分歧都像是通往进步的机会。 第二天的全体会议中，Boom Supersonic 创办人 Blake Scholl 讨论未来机场应是什么样子。他指出现实世界充满“可大幅改善却被人们习以为常”的问题，引起听众共鸣。会议整体汇聚了共同信念：人生与世界都可以变得更好，而每个人都能参与这项改进。 长寿议题：从科幻到现实的医学前沿 在健康与长寿的专题环节中，演讲者背景多样。尽管大多数人属于“长寿科学”范畴，但议题跨越健康政策、医学生物学、临床创新等多个层面。 科幻作品中，角色拥有数百年甚至可无限再生的寿命，但真实的长寿研究更务实：延长一两年健康寿命就已极具经济与社会意义。如果人们平均能多五年或十年健康、功能完整的寿命，对社会的影响将深远。 然而，长寿科学的研究目标依然宽广。治愈某种儿童疾病，带来的寿命提升可能超过为所有人增加老年末期的两年寿命。会议上的研究者既讨论特定技术或疾病对寿命的影响，也探讨将“衰老本身”视为研究对象的可能性。 把衰老视作疾病 几乎所有长寿领域的讲者都强调：衰老研究在科研资金中严重代表不足。 但要将“衰老”划分为独立研究对象并不容易。多数人并非死于“老年”，而是死于疾病，而疾病发生风险随着年龄升高。这让长寿研究首先面临定义问题。例如，若改善心血管疾病的预防措施能延长寿命，这算是疾病研究还是衰老研究？ 尽管界线模糊，长寿科学作为独立学科的出现，对医学史而言意义重大。过去，人类多因特定伤病死亡。1950 年欧洲儿童死亡率仍高达 10%，而今天已低于 1%。过去 75 年全球预期寿命几乎翻倍，这并不是因为人类征服了“衰老”，而是控制了“早死”。 长寿科学如今正在跨越这一阶段，从“治疗疾病”走向“瞄准生物衰老本身”。基因组不稳定、端粒缩短、粒线体功能下降、细胞衰老等衰老标志正成为研究目标。科学家试图找出针对这些标志的干预方式，不是治疗某个疾病，也不是修复某项损伤，而是追求更多生命。正如丁尼生诗句所言：“渴望的不是死亡，而是生命；更多生命，更多丰盈。”…

为了避免监管审查，大型科技公司近年来普遍避免直接收购初创企业；但 Meta 的反垄断胜诉可能改变这一思路。 在硅谷，大型科技公司的首席执行官们过去几年一直遵守一条不成文的规则：花巨资吞并竞争对手几乎不被允许；即便收购最小型的初创企业，也可能引来监管机关的不必要关注。 然而，本周的结果可能让这条默契失效。 周二，一名联邦法官裁定 Meta 在十多年前收购 Instagram 和 WhatsApp 这两家新兴竞争者时，并未非法抑制竞争。这一裁决不仅是社交媒体巨头的重大胜利，更是整个硅谷的胜利，因为硅谷长期依赖大型企业收购小型公司来推动创新生态。 如今，Meta 首席执行官马克·扎克伯格，以及谷歌、微软等公司的领导者，可能再次能够通过收购初创公司保持领先。此判决也恰逢关键时刻，因为科技行业正在为人工智能竞争投入数十亿美元。 Theory Ventures 的普通合伙人 Tomasz Tunguz 表示，这项反垄断裁决“将消除主要收购方必须进行的大量法律体操，并应真正为更多交易打开大门”。 Meta 对是否将恢复收购保持沉默。公司首席法务官 Jennifer Newstead 表示，法官的裁决“认可了 Meta 正面临激烈竞争”。她补充说，公司将继续与白宫合作并“投资美国”。 收购：硅谷的生命循环 购买初创公司长期以来都是硅谷生态循环的核心部分。风险投资公司向初创企业投资，希望其中少数能成为 Google、Meta 或 Uber。即便这些企业未能成为巨头，它们仍常常拥有可被大公司利用的价值——包括人才、新创意或尖端产品。 过去多年，科技巨头们愿意支付高额溢价“吞并”潜在竞争对手。• 2006 年，谷歌以 16.5 亿美元收购 YouTube，当时被视为惊人的金额；如今分析师估计 YouTube 的价值约为 5000 亿美元。• 谷歌还在 2005 年以 5000 万美元收购构成其移动操作系统核心的 Android，并在 2013 年以逾 10 亿美元收购导航初创公司 Waze，这两项都成为谷歌体系的关键业务。 Meta 则收购了…

重新回到美国生活后，许多人都会询问体验如何；然而由于过去多年每年夏天都会回到威斯康星，而此次搬回也是在夏季，因此最初并没有太大的不同感受。直到树叶开始变色、空气变得更冷、日照逐渐缩短，某项决定的优势才愈发明显：选择住在郊区。 都市生活当然有许多优点，特别是在台北生活多年后，更能体会那种便利性的重要。虽然回答“住在台湾最好的地方是什么？”时用上“便利”一词显得有些奇怪，但事实如此：生活所需几乎都能步行取得，地铁范围广大、整洁且可靠，而在理解“交通流量像河流越大越有优先权”的规则后，开车也不算太困难。 当父母第一次离开威斯康星时，夏天需要新的住处，再加上考虑到冬天空房子的维护问题，于是选择住在市中心的公寓；当时麦迪逊市中心因大学与州政府而十分热闹，而能步行到各处也很吸引人。随后 COVID 和 2020 年的夏天到来，市中心突然不再繁忙，开车的次数远超过预期，也对成年后长期居住的公寓生活产生厌倦。因此，当一位老朋友附近的房子挂牌出售时便立即买下，并进行改造，过去一年更决定长期居住在此。 近年来，批评郊区在年轻千禧一代中变得流行；然而对于出生于 X 世代尾端的人而言，小镇威斯康星的童年是早晨骑着脚踏车出门直到晚餐前才回家的一段相当田园诗般的生活。可以想象，过去几十年对青少年行动自由的严格限制，以及电子游戏与智能手机等室内活动兴起，让郊区生活变得愈加孤立。到了大城市反而成了如释重负的体验，尤其是在 Uber 于 2010 年代出现之后。 Uber 的争议及盈利困境辩论 在 2010 年代，极少企业比 Uber 更具争议性，除了丑闻与游走法律灰色地带的问题外，更有一场围绕其商业可行性的巨大争论。Hubert Horan 在其关于 Uber 永远无法盈利的长篇系列中，曾两度点名批评某些观察者对 Uber 能最终获得规模效益的看法，他认为 Uber 的成长全赖无法持续的投资补贴，并指责这些观点忽略了缺乏效率优势的事实——亦包括对当时市场数据与成本结构的反驳。 他强调，要推翻他的论点，需要展示 Uber 拥有足以迅速将数十亿美元亏损转为持续利润的规模经济，并能够凭借压倒性竞争优势击败所有其他竞争者。然而当时缺乏这类证据。 如今来到 2025 年，Uber 在过去 12 个月的经营利润已达 45 亿美元，并呈上升趋势（其中不包括 Uber 在全球其他交通服务企业中的权益带来的可观利润）。虽然 2017 年时无法展示此类盈利数据，但多年来规模效应如何使亏损的软件聚合平台最终转变为盈利巨头的路径已愈加清晰。 另一篇经典的看空分析来自纽约大学金融学教授 Aswath Damodaran，他于 2014 年在 Uber 估值 170 亿美元时发表文章，认为其合理估值难以超过 100 亿美元，甚至实际估值仅…

谷歌宣布推出升级版人工智能模型 Gemini 3，距离公司发布 Gemini 2.5 仅约八个月。 公司表示，其最新的 AI 模型套件让用户在获得理想回答时所需的提示（prompt）更少。 谷歌还宣布推出一项名为“Google Antigravity”的新代理平台，让开发者能够以更高、更任务导向的层级进行编码。 在重庆拍摄的一张照片中，谷歌与 Gemini 3.0 的标志出现在手机屏幕和背景图像上。谷歌宣布正在开发下一代 AI 模型 Gemini 3.0，计划于 2025 年底发布。 谷歌正在推出其最新的人工智能模型 Gemini 3，在与 ChatGPT 开发者 OpenAI 的竞赛中持续加速前进。 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 在谷歌周二发布的多篇博客文章中指出，新模型将让用户针对更复杂的问题获得更好的答案，“让用户在更少提示的情况下获得所需内容。” Gemini 3 将整合到 Gemini 应用、谷歌的 AI 搜索产品 AI Mode 和 AI Overviews，以及谷歌的企业级产品当中。该模型从周二起向部分订阅用户开放，并将在未来几周逐步扩大覆盖范围。 此次发布距离 Gemini 2.5 推出约八个月，距离 Gemini 2.0 发布约 11 个月。OpenAI 则在…

10 月 6 日，互联网舆论突然转向泰勒·斯威夫特。作为其新专辑营销活动的一部分，斯威夫特团队宣布在全球各地隐藏 12 个 QR 码视频。这些视频发布在她的 YouTube 账号上，看起来疑似由 AI 生成。画面中出现某些视觉故障——例如错乱的文字或不一致的光线——让粉丝起了疑心。 许多粉丝因此愤怒。一些人指出，斯威夫特此前在 2024 年为卡马拉·哈里斯背书时，还公开批评过 AI 深伪内容。一位自称是“霉粉”的 Alyssa Yung 告诉《滚石》杂志：“最令人失望的是，这种做法在泰勒的项目中显得极其虚伪。” “一位十亿美元级别的富豪，完全有能力支付艺术家费用并拍摄这样的视频。”有人在 X（推特）上发文说。#SwiftiesAgainstAI 标签开始流行，多家媒体报道了相关争议。 然而，当时没有人能确凿证明这些视频确实使用了 AI。斯威夫特的代表并未回应媒体的置评请求，相关风波很快平息。 使用谷歌的新工具 SynthID，记者确认至少其中一支视频——“Berlin”——确实由谷歌的视频生成工具制作。该工具通过检测谷歌嵌入 AI 生成内容中的隐形水印来判断来源，因此阳性结果意味着视频极有可能使用谷歌的 AI 产品生成。（斯威夫特的公关团队未回应置评请求。） 如果连全球最知名的音乐人之一也在使用 AI 推广专辑，那么这项技术显然已经进入主流。 而斯威夫特并非唯一的例子。近几个月来，AI 生成广告越来越普遍。各类企业纷纷推出 AI 生成广告——有些甚至未予披露。 更多公司计划尽快发布 AI 广告。互动广告局的一项调查显示，今年约 30% 的数字视频广告将由生成式 AI 制作或增强。调查预测明年这一比例将上升至 39%。 也有人认为变化会更快。 AI 影像工作室 PhantomX 的联合创始人、电影制作人 Kavan Cardoza 表示：“现实来说，三到四年后，电视上看到的每一条广告都有可能是 AI…

2025 年 11 月 17 日，一篇关于“迈向星际 QUIC 流量”的技术记录引发了对深空互联网未来的讨论。文章开篇提出一个看似冷门却耐人寻味的问题：当公众从“毅力号”火星探测器下载图片时，究竟使用了哪些通信协议？这一疑问源自 2024 年 4 月网络上一则颇具技术色彩的简短招募信息，其内容是寻找熟悉 QUIC 与 Quinn 的专家参与深空 IP 项目。尽管文字简短却行话繁多，但信息背后指向了令人振奋的研究方向：在星际距离上使用 QUIC 协议进行通信。 相关背景显示，QUIC 是一种可替代 TCP 的互联网可靠通信协议，Quinn 是最受欢迎的 Rust QUIC 实现，而项目的目标则是让地球与遥远行星上的计算机能够通过 QUIC 进行通信。由于参与者此前曾为 Quinn 做出贡献，他认为自己具备协助项目的基础。由此展开的研究经历，构成了文章的主要内容。 深空通信困难重重。尽管人类已能与火星探测车乃至太阳系外的探测器保持联络，但随着参与太空探索的主体不断增加，现有架构的局限愈发凸显。扩展深空网络的努力仍在持续，其中一个颇具前景的方向是采用 IP 协议栈，并令 QUIC 成为可靠通信的首选协议。当前项目旨在证明 QUIC 能否在深空环境下稳定运行，并为未来部署提供具体指导。 然而，深空环境的巨大挑战使 QUIC 在默认配置下无法正常工作。例如，地球到火星的单程信号延迟高达 3 至 23 分钟，而信号中断也相当常见，这导致 QUIC 按默认设置尝试建立连接时必然超时，即使成功连接，也会因后续问题迅速断开。因此，关键不在 QUIC 协议本身，而在其配置需要针对深空环境进行高度定制。QUIC 的高度可配置性使得标准兼容的实现无需修改源码，只要暴露足够的配置选项，即可适配深空使用场景。相比之下，2000 年代初对 TCP 的评估已明确显示其不适用于深空网络。 为了找到适用于深空环境的…

中国在追求“永久能源独立”的道路上迈出关键一步。以钍为基础的熔盐核反应堆技术于近期取得新突破，引发全球关注。 苏联天体物理学家尼古拉·卡尔达舍夫曾提出文明等级划分，将“一级文明”定义为能够完全掌控并利用其母星全部能量资源的社会，包括太阳能、风能、地热能及潮汐能等。根据美国物理学家卡尔·萨根对卡尔达舍夫等级的推算，人类目前大约处于 0.73 级，只使用了地球可利用能源的一部分。最新进展显示，中国在释放地球能源潜力方面实现重大突破，使人类距离“一级文明”又近了一步。 数月前的报道曾提到，中国科研团队在今年 4 月成功为一座正在运行的钍基熔盐反应堆加入新燃料。相关研究持续快速推进。上月，由中国科学院上海应用物理研究所（SINAP）在戈壁沙漠建设的实验反应堆成功实现钍-铀燃料转化，为核能领域提供了接近“取之不尽”的能源可能性。 这座 2 兆瓦液态燃料钍基熔盐反应堆（TMSR）由此成为全球唯一成功加载并使用钍燃料运行的第四代核能示范装置，也是科研人员首次从实际运行的熔盐反应堆中获取钍基运行的实验数据，被视为可重塑未来清洁可持续核能格局的创新突破。 先前研究指出，钍在地壳中的丰度远高于铀，获取更为便捷，且其废物放射性显著更低。钍因而常被视为核裂变能源的“圣杯”，与核聚变并列为核能终极方向。内蒙古白云鄂博矿据估算所蕴藏的钍资源足以支撑中国未来 2 万年的能源需求。 此次突破的核心在于“堆内钍-铀转换”过程，即将天然存在的钍-232 转化为可持续链式反应的铀-233。该过程包括钍-232 吸收中子形成钍-233，随后衰变为镤-233，最终转变为有效核燃料。整个转化链在反应堆内完成，无需外部燃料加工。 钍被溶解在氟化盐中形成高温熔融混合物，既是燃料又是冷却剂。外部少量初始裂变材料（如浓缩铀-235 或钚-239）提供中子源以启动反应。在持续运转过程中，钍-232 不断吸收中子并转化为铀-233，实现“自燃式再生循环”，这是钍基熔盐技术的核心优势。 与传统压水堆需要停堆更换固体燃料不同，TMSR 的液态燃料在系统中持续循环，可随时补充，不必中断运行。此外，该技术不需要任何冷却水，大幅区别于传统需依赖海岸线布置的大型水冷式核电站，从而使其在干旱地区乃至内陆地区部署成为可能。 熔盐在常压与高温下具备极高传热效率，使该技术不仅适合集成在内陆电站，也具备在大型船舶等移动平台上应用的潜力。中国造船企业已在探索无排放核动力海运的可行性，而其在海军舰艇上的潜在价值也备受关注。 钍基熔盐反应堆系统于 2011 年进入中国科学院战略项目规划，核心目标包括可持续能源与碳减排。经过近 15 年研发，由原上海应用物理所所长许鸿杰领导的科研团队克服重重挑战，并于 2023 年 10 月 11 日实现 2 兆瓦液态燃料 TMSR 的首次临界，2024 年 6 月 17 日实现满功率运行。今年 4 月，科研团队首次在运行中的熔盐反应堆中加入钍燃料，再度创造全球首例纪录。 由许鸿杰团队实现的突破意味着中国目前拥有全球唯一实际运行的钍基熔盐反应堆。作为第四代先进核反应堆，该系统具备高度固有安全性：在常压下运行，几乎不存在高压爆炸风险；其建于地下并具有完善的辐射屏蔽能力；化学性质稳定的熔盐可有效吸附放射性物质；如发生泄漏，熔盐将自动流入被动安全排泄槽并在冷却后固化以实现物理封存。 目前，中国正逐步形成完整的 TMSR 产业链，约有近百家科研机构与企业参与反应堆设计、材料科学与关键技术研发。该实验装置的所有核心部件均已实现百分之百国产化，标志着供应链自主与技术独立能力的成型。 按照最新官方规划，中国正在戈壁地区建设 100 兆瓦示范反应堆，目标是在 2035 年左右验证其大规模商业化可行性。 正值全国为这一突破庆祝之际，科研界也迎来令人悲痛的消息：被誉为中国钍基反应堆项目之父的核物理学家许鸿杰于 2025…

由《纽约时报》记者 Cade Metz 自旧金山发回的报道显示，亚马逊创始人、全球最富有的企业家之一杰夫·贝索斯正将资金与时间投入一家人工智能初创公司，并将以联合首席执行官的身份参与管理。这家名为 Project Prometheus 的公司以 62 亿美元的初始资金亮相，其中部分来自贝索斯本人。三名知情人士透露，这使该公司成为全球融资最充足的早期初创企业之一。由于相关细节尚未公开，这些知情人士均要求匿名。 这是贝索斯自 2021 年 7 月卸任亚马逊首席执行官以来首次在企业中担任正式运营角色。尽管他长期深度参与旗下太空公司蓝色起源，但在那家公司中，他的官方头衔仅为“创始人”。自离开亚马逊后，他在商业之外也因个人生活受到关注，其中包括其今年在威尼斯举行、群星云集的奢华婚礼。与此同时，他愈发积极参与蓝色起源事务，并对人工智能竞赛表现出更强烈兴趣。 Project Prometheus 的出现，意味着他正式置身这一竞争激烈的赛道。在人工智能领域，无论是规模较小的新创企业，还是谷歌、Meta、微软等行业巨头，以及 OpenAI、Anthropic 等先驱企业，都在争夺属于自己的位置。 该公司至今保持低调，成立时间尚不明确。据了解，Project Prometheus 正聚焦与贝索斯长期太空愿景相契合的技术路线，致力于开发可用于计算机、航空航天以及汽车等多个行业的工程与制造类人工智能。目前公司基地所在地尚未披露。 贝索斯的联合创始人与联合首席执行官是物理学家兼化学家维克·巴贾杰（Vik Bajaj）。他曾在谷歌旗下被称为“登月工厂”的研究部门 Google X 与联合创始人谢尔盖·布林密切合作。Google X 曾孵化多项雄心勃勃的项目，包括无人机配送服务 Wing 和后来发展为 Waymo 的自动驾驶汽车计划。 2015 年，巴贾杰参与创建 Verily，这是由谷歌母公司 Alphabet 运营、专注生命科学研究的实验室。三年后，他又共同创立并担任 Foresite Labs 的首席执行官，主要孵化新的人工智能与数据科学企业。据三名知情人士透露，他已离任该职位以全力投入 Project Prometheus。 Project Prometheus 属于一批致力于将人工智能应用于物理任务的公司之一，这些方向包括机器人、药物设计与科学发现。今年，多名来自 Meta、OpenAI、Google DeepMind 等顶尖 AI 项目的研究人员共同创立了 Periodic Labs，旨在利用人工智能加速物理与化学等领域的科研突破。 去年，贝索斯也投资了 Physical…

谷歌云与加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究团队近日提出一种全新的强化学习框架，可显著提升语言模型在多步骤、高难度推理任务中的表现。这一被称为 监督强化学习（Supervised Reinforcement Learning, SRL） 的方法，将问题求解重新定义为一系列逻辑“动作”，使训练过程获得更丰富的学习信号。 研究表明，SRL 能让规模更小、成本更低的模型掌握以往难以触及的复杂推理能力，不仅在数学推理测试中表现突出，还能有效推广至 软件工程代理任务，展现出跨领域的泛化能力。 研究团队强调，SRL 是一个高度通用的训练框架，可让小模型获得远超其规模的推理能力。 当前大模型推理训练的瓶颈 目前推动大模型推理能力进步的核心方法主要包括： 其中，RLVR依据最终答案是否正确给予奖励。模型反复尝试解题，在最终对错的反馈中逐渐学会策略。但由于推理“rollout”代价昂贵，模型能尝试的次数非常有限——问题一旦过难，模型往往连一次正确解题都无法“踩中”，导致完全没有学习信号。 更严重的是，复杂推理中模型可能前几步都正确，却在最后一步出错。RLVR 仍给出“错误”奖励，使得模型无法从部分正确的过程学习，这被称为稀疏奖励问题。 另一方向是 SFT，模型模仿专家的详细推理轨迹，但容易过拟合——只会复述训练数据中出现的路径，而非真正理解。同时，高质量专家推理数据极其昂贵与稀缺。 正如论文指出的，现有方法造成了一个严重缺口： SRL：介于 RL 与 SFT 之间的“中间道路” SRL 采用一种“顺序决策”框架，在最终结果奖励与全路径模仿之间找到平衡。它不是要求模型只关注最终答案，也不是要求模型逐字模仿专家思路，而是教模型模仿专家推理中的关键动作序列。 专家的完整解题过程会被拆解为一系列具体动作，例如： 训练数据由更强大的“教师模型”生成，再用于训练较小的学生模型。 Google 研究科学家、论文共同作者许一宏（I-Hung Hsu）指出，SRL 的优势在于贴近现实场景： 密集奖励训练：模型每做一步动作就获得反馈 在训练时，模型会先产生内部推理“独白”（以 <think> 标签包裹），再做出一个动作。SRL 依据模型预测动作与专家动作的相似程度给出逐步奖励。 这意味着模型即使最终解题失败，也能从部分正确推理中学习，彻底解决了 RLVR 的稀疏奖励困境。 SRL 的实测效果：更强推理、更高灵活性、无额外推理成本 研究中，SRL 在数学推理与软件工程代理任务中均显著优于现有技术。研究者观察到 SRL 训练出的模型更擅长： 在推理效率上，SRL 也未显著增加 token 使用量，这意味着更强的推理能力并不以更高成本为代价。 Hsu 强调： “推理提升来自结构化推理本身，而非输出变长。” 数学推理实验：小模型提升 3%…

摩根大通最新分析指出，随着 Nvidia 明年推出用于 AI 与高性能计算（HPC）的 Vera Rubin 平台，AI 硬件供应链可能迎来重大变化。根据报告，Nvidia 计划向合作伙伴直接交付 完全组装好的 Level-10（L10）VR200 计算模组，其中包含所有计算部件、散热系统与接口。这意味着 OEM/ODM 厂商几乎不再需要自行设计关键部件，其利润空间也将因此受到挤压。目前该信息尚未获得官方确认。 从卖 GPU 到卖整机：Rubin 时代的激进整合 传闻显示，从 VR200 平台开始，Nvidia 将： 这不是 Nvidia 第一次尝试深度整合：在 GB200 平台时代，Nvidia 就曾交付过预组装的 Bianca 板卡，但当时层级属于 L7～L8，而 VR200 则将这一整合程度推向 L10 完整计算模块。 如果摩根大通的消息属实，这意味着 Nvidia 将掌握一台 AI 服务器近九成的价值，而合作伙伴的角色被大幅弱化为： 这些工作虽必要，但几乎不再构成技术差异化。 为何 Nvidia 要大幅提高整合度？复杂设计 + 极端散热需求是关键 Rubin 平台的硬件设计难度极高。此前黄仁勋展示过 Vera Rubin Superchip，其： 这些设计成本昂贵，也需要大量时间。摩根大通认为，若由 Nvidia 直接与…