新的专用芯片设计，让特斯拉暴涨了一把。国产AI芯片最近也很强，合规性替代，能力也渐长。

不管是不是大量的无效token，以及大爷大妈中国一大群依赖豆包的流量支撑，人工智能肯定是要发展的。

现阶段更不会有企业愿意去推动戳破无效数据，垃圾数据漂浮的局面，因为行业需要泡沫，都要靠人工智能大环境融资，生存。

不过人工智能大厂发展方式，目前问题还是很突出。始终依赖原来英伟达路径暴力计算是英伟达OpenAI的思路，Anthropic开始用了谷歌思路博通思路，专用集成电路ASIC效率大增，大概费效比优于英伟达方案一倍。

马斯克推出的方案，号称耗电同芯片成本都是数倍优于英伟达。

中国目前受制于老美对中国先进制程的封锁，不准台积电包括阿斯麦为中国提供先进服务。因为中国在制造业上，确实太厉害，庞大的大学生以及科研人员群体，会迅速在这个板块卷起来。所以老美要限制，不能让中国发展太猛。

英伟达GB300的不稳定，让皮夹克开始搞量子计算，以突破已经物理极限的工程改进类的老的算力服务器思维模式。氪金纯工艺极限，很多已经事倍功半。

可能量子计算还得有些时日。但是马斯克的ASIC算力芯片方向，本来让大家看到，设计问题，远比工艺制程解决问题来得清晰。

应用类现在是新的模型不停干掉原来的模型，不停出现测试极品，天天震撼，实用一个月就各种人工智障。包括各种代理软件，AIagent，都需要专业人士，不停修改，调教，很多还是会挂一漏万，搞个麻瓜窟窿，所以人工校验，成了软件工程师的海量工作方向。

未来软硬件结合的思路，行业精准小模型可能会让人工智能各种大模型又被前浪拍死在沙滩上。