12-28日报 | 狂奔的“暴力计算”正撞向物理墙：算力变局、数字永生与电力的终极审判

温故智新AIGC实验室

今天是2025年12月28日。

如果你觉得2025年是AI软件爆发的一年，那你就大错特错了——这其实是人类试图用物理世界的重资产，去填补算法世界贪婪胃口的一年。从英伟达豪掷200亿美金修补“推理裂痕”，到硅谷批量制造22岁的亿万富翁，再到伦敦设计师试图在海上圈地发电，AI的叙事逻辑正从轻盈的比特（Bit）转向沉重的原子（Atom）。

今日速览：

  • 算力易帜：英伟达200亿美金“收编”Groq，标志着AI芯片正式从“暴力训练”进入“极致推理”的存量博弈。
  • 硬件进化：闪极获亿元融资，试图用“主动记忆”让AI眼镜脱离手机附件的尴尬，直指“数字永生”。
  • 财富奇观：硅谷正成为全球最大的“新钱”铸币厂，算力基建商与年轻天才正以前所未有的速度完成阶级跃迁。
  • 能源瓶颈：110亿英镑的潮汐发电计划出炉，揭示了AI大国博弈的终极底牌：谁拥有电，谁才拥有智能的解释权。

[狂奔的铲子：英伟达为何要在推理战场买下一剂“疫苗”？]

【AI内参·锐评】 与其说英伟达买下了Groq的团队，不如说老黄在给自己的“GPU神坛”交一份昂贵的保险费，试图用200亿美金买断一个可能颠覆自己的“推理异教”。

【事实速览】 英伟达斥资200亿美元通过“收购式招聘”获取了Groq的核心人才。Groq因采用SRAM而非传统的HBM内存，在AI推理速度上展现出碾压GPU的性能。英伟达此举旨在补齐其在低延迟推理方面的物理短板，同时应对谷歌TPU在自研芯片领域的成本威胁。这意味着芯片市场的重心已从大规模模型训练转向了高频率的应用端推理。

【背景与动机】 英伟达虽然是算力时代的绝对霸主，但其CUDA架构和HBM内存的组合在面对“生成式推理”这种串行任务时，存在天然的数据搬运瓶颈。Groq的LPU架构虽然容量小、成本高，但它在“快”这一维度上做到了极致。对于英伟达而言，不能让任何一种能跑赢GPU的架构流落在外，这种“防御性收购”本质上是为了维持其高毛利的生态垄断。

【未来展望】 AI芯片将进入“混合动力时代”。未来的智算中心不再是一望无际的H100，而是由负责训练的GPU集群和负责实时响应的专用推理芯片（ASIC）共同组成的“算力混合体”。英伟达将通过这次收购，迅速推出集成SRAM技术的新一代推理卡，彻底封死初创公司在细分赛道突围的可能。

【我们在想】

  • 如果英伟达最终将所有具有威胁的异构架构都“收编”，AI芯片行业是否会陷入创新的停滞？
  • 在“内存墙”无法通过材料学彻底解决前，以空间换时间的SRAM架构会是唯一的解药吗？

【信息来源】

[融资近亿！闪极要让AI眼镜变身“数字永生”神器]

【AI内参·锐评】 AI眼镜如果不能提供“手机给不了的价值”，那它就是鼻梁上的一坨电子垃圾；闪极赌的是“外挂大脑”而非“通话模组”。

【事实速览】 深圳硬件厂商闪极科技完成近亿元A+轮融资，计划推出搭载“多模态AI记忆引擎”的新一代AI眼镜。该产品采用4nm芯片、钛合金材质，重量仅约50g。其核心卖点是与memories.ai合作，实现对用户所见所闻的自动识别、记录与检索，将“被动记录”转向“主动感知”，目标年出货量突破十万台。

【产品经理必读】 该案例深刻揭示了AI硬件的生存法则：核心矛盾在于“佩戴舒适度”与“算力续航”的博弈。 闪极通过CNC钛合金解决重量问题，通过多模态记忆寻找“刚需场景”。对于产品经理而言，关键启示是：不要试图让眼镜取代手机，而要寻找手机无法介入的场景——例如24小时无感记录。

【我们在想】

  • 当眼镜可以实时检索并存储你所有的社交细节，这种“过目不忘”究竟是人类能力的进化，还是社交隐私的终结？
  • “数字永生”的概念是否会被过度包装成一种廉价的数据备份？

【信息来源】

[硅谷新铸币厂：人工智能如何批量制造“光速亿万富翁”]

【AI内参·锐评】 AI新贵们的财富厚度不取决于代码的优美程度，而取决于他们离“变压器”和“资本闭环”有多近。

【事实速览】 2025年AI产业催生了超过50位新晋亿万富翁，财富积累速度远超互联网时代。数据标注公司Surge AI创始人埃德温·陈以180亿美元身家领跑。财富增长点集中在算力基建（如CoreWeave）和高效底层模型（如DeepSeek）。然而，行业内部存在“循环交易”风险，即模型商与基建商通过交叉投资与订阅虚增估值。

【弦外之音】 这场财富盛宴背后是极度扭曲的价值锚点。一方面是22岁天才的“直觉溢价”，另一方面是老牌巨头通过每年2500亿美元的资本开支，在物理世界修筑的算力护城河。这不再是单纯的技术竞争，而是一场吞噬全球流动性的金融游戏。

【我们在想】

  • 当财富在AI圈内通过“互助式投资”完成循环时，真正的外部经济价值究竟创造了多少？
  • 22岁的亿万富翁能否扛起接下来的技术退潮期？

【信息来源】

[AI吃电太狠，“伦敦之眼”设计师建议造海上“超级充电宝”]

【AI内参·锐评】 AI的尽头不是AGI，而是瓦特；当算法遇到能源瓶颈，所有的灵感都必须向大海的潮汐低头。

【事实速览】 针对英国数据中心暴增的电力需求，著名建筑师Julia Barfield提出耗资110亿英镑的“西萨默塞特泻湖”计划。该项目计划通过14英里的海上弧形大坝和125台水下涡轮机，利用全球第二高的潮汐落差为数据中心提供稳定能源。到2030年，全球数据中心能耗预计将翻倍。

【未来展望】 “能源自持”将成为AI巨头的核心竞争力。 像这种将建筑设计、绿色能源与智算中心深度耦合的“跨界工程”将大量涌现。未来，你会看到微软在核电站旁扎堆，谷歌在海底布线。潮汐能由于其极高的稳定性，将成为AI时代最受宠的“老实能源”。

【我们在想】

  • 当国家层面的电力资源被AI数据中心大比例占据，这种“算法特权”是否会引发新的社会不平等？
  • 110亿英镑的基础设施建设，是否能赶上模型迭代带来的用电量指数级增长？

【信息来源】

【结语】 2025年的最后几天，我们看到的不是某种神迹的降临，而是AI正把自己变成一种极其“重”的工业。算力的尽头是电力，创新的尽头是资本，而所有野心的终极归宿，都是我们在物理世界挖掘护城河的能力。别被屏幕里的对话框骗了，这场战争的硝烟，正从开采锂矿的机器和海边的涡轮机里升起。