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benchmark分数一眼假😂肯定全是刷上去的

总觉得这俩人长得很像

@junthekey Cursor也是高估到爆炸了

@yvbbrjdr 准备把Cursor打包买了好IPO上市喊价

Elon开始出租GPU是不是说明给自己用没啥大用了。。？

@CaoNiMa50107590 感觉只有个位数😂

@yvbbrjdr 所以之前说xAI只用到不到30%，MFU极低是真的？

@xybuyibuer 他们MFU多少，不会是个位数吧（x

@yvbbrjdr 按照xAI的MFU低的令人发指，还是做neocloud算咯

@beefcubee 对啊，自己不缺卡才会出租

@yvbbrjdr 不是租给cursor了嘛？

草了 lecun还去回一个跪舔他的post

@SemiAnalysis_ Your loser mindset makes no sense to me.

Hi i'm dwarkesh! Grew up all over the US, now sf-based and always down to nerd out about AI, science & history :) a lil about me: 🟠 Host of the dwarkesh podcast 🟠 Studied at UT Austin 🟠 Just published a book on the history of AI scaling Lets grab coffee or do a fun activity this summer

妥妥的歧视新用户 过于恶心了🤮

看到 Tim Apple step down，脑海里又响起《可惜不是你》。

从未来的某一天开始，会不会每天都会有一个新的foundation model发布🤪

@rickawsb cerebras是怎么曝光对齐的？

AI芯片的scale up，底层=物理的限制是reticle： 光刻机一次只能曝光一个固定大小的区域，上限大约在800mm²左右。这决定了目前单颗芯片的尺寸的硬天花板。 行业突破这个限制的难度非常大，接近物理极限，因为光刻的面积和精度往往不能两全（镜头等设备限制），所以只能绕开它。 早期是大GPU，但这样做成本和良率都会变得很差。后来逐渐转向另外两条路径：一种是把系统做大，用一块更大的“硅底板”interposer把多个芯片拼在一起；另一种是把芯片拆小，再通过高速连接重新组合。 interposer本质上不做计算，只负责连接。GPU、HBM这些芯片放在上面，通过更细、更密、更短的连线实现高带宽数据交换。AI算力之所以能上一个台阶，很大程度上不是因为算得更快，而是数据在不同芯片之间移动得更快。 但interposer本身也会超过reticle的尺寸，这时候就需要用到stitching。做法就像拼瓷砖：一块一块曝光，然后精确对齐，拼成一个整体。难点在于精度控制，边界一旦对不齐，连线就会出问题。 这种方式只适用于对精度不那么敏感的结构。像CPU、GPU这类逻辑芯片，对时序的要求极高，任何纳米级误差都可能影响性能，所以不能用stitching。interposer因为只是布线层，没有复杂逻辑，可以容忍这种拼接带来的误差。 围绕连接这件事，行业逐渐形成了cowos和emib两种不同的实现路径。一种是做一个统一的大平台，把所有芯片放在同一块interposer上，连接集中在这层完成，带宽能力很强，但成本也高。另一种是不做大底板，只在需要高速连接的地方嵌入一小块桥接结构，按需提供带宽，结构更灵活，制造压力也更小。 在AI训练场景下，模型规模大，HBM带宽成为关键，整个平台需要维持极高的数据吞吐，这类设计更依赖大面积interposer。 但推理场景的约束不一样，更关注成本、延迟和并发，带宽需求往往集中在局部，不需要整个平台都维持极致带宽。这时候，把芯片拆成多个模块，再用局部高速连接拼起来，会更合适。 这也是EMIB这类方案更容易在推理芯片和ASIC里出现的原因。它不需要一整块大interposer，而是在关键位置提供高带宽连接，可以把计算、缓存、IO等模块分开设计，再按需组合。这样的结构更容易控制成本，也更有利于根据不同业务场景做定制化调整。对云厂自研芯片来说，这种灵活性很重要。 当然，推理并不完全不需要高带宽。在一些大模型推理场景里，HBM依然重要，对应的封装方案也会更接近训练芯片。但在更广泛的推理需求中，成本和规模才是核心约束，这使得模块化和局部互连的价值变得更高。 站在26年一季度末看未来，AI算力的扩展路径其实已经很清晰了。不是把单个芯片做得越来越大，而是把计算拆开，再用更高带宽把它们连接起来。芯片本身的尺寸被reticle锁死了，系统的规模则由连接能力决定。 免责声明：本文非投资建议dyor

@SzymonOzog_ SASS is all you need

Is all you need

Dwarkesh采访Jensen的对话我越看越尬，问的问题一点水平都没有，Jensen也是一直重复他已经说了无数遍的事情。在中间Jensen还被傻逼问题气笑了😂

Figma: figma.com/community/file…

SVG: gist.github.com/yvbbrjdr/620da…

做了个贴纸，有人想要svg嘛😂

@zhang_baoqing x.com/yvbbrjdr/statu…

@zhang_baoqing 可以呀

@Brianzverse x.com/yvbbrjdr/statu…

@yvbbrjdr 🙋‍♂️