Verarubin、Nemoclaw、太空算力、自动驾驶、物理AI。

​英伟达gtc大会黄仁勋演讲

1. 数据中心转型：

从"存文件仓库"变成"生产token工厂"，黄仁勋预计2027年算力需求达1万亿美元

 

2. VeraRubin芯片上市：

每瓦性能是前代10倍，单机架可集成144颗GPU，推理速度较两年前提升350倍

 

3. OpenClaw（大龙虾）定位：

类比Windows之于PC，让个人AI agent成为可能，配套发布企业安全版NemoClaw

 

4. Groq技术整合：

推理任务拆分处理，关键环节性能提升35倍，实现AI训练+推理全链条掌控

 

5. 物理AI落地：

110台合作机器人现场演示，比亚迪等成新自动驾驶伙伴，AI开始走进现实世界

 

6. 太空算力探索：

研发太空数据中心VeraRubin Space，利用太空辐射散热优势突破地面限制

 

 

 

太空计划

TerraFab目标：年1太瓦芯片产能（当前全球仅满足2%）。星舰V4载荷200吨（V3的2倍），年需送1000万吨物资入太空。生产两类芯片：地面边缘计算/推理芯片、太空专用芯片，人形机器人芯片需求或达10亿颗规模。太空算力能耗可达地球5倍，马斯克预测成本2-3年内低于地球。

 

2026 agent

2026年大模型进入自进化阶段，AGI即将爆发，但大模型与Agent并非取代关系，而是分工共生

大模型是"前额叶CEO"，专注推理生成

Agent是"神经底盘+海马体"，承担五大职能：

1)长期记忆管理

2)垂直领域Skills生态

3)信任与问责体系

4)多模型协调调度

5)执行落地

纯prompt包装将被淘汰，具备记忆管理、技能生态、安全沙箱能力的Agent（如OpenClaw龙虾AI）将因大模型进步而更加强大

 

mojo

一个用 LLVM 改变编译器行业、用 Swift 改变移动开发的人，这次要用 Mojo 挑战 NVIDIA 二十年的 CUDA 垄断。

 AI 智能体时代，一个编程任务可能涉及 30 轮交互，上下文膨胀到百万 token

传统的同构 GPU 集群正在碰壁——Prefill 和 Decode 需要完全不同的硬件。

Mojo 的答案：从编译器层面出发，一份代码跨 NVIDIA 和 AMD，性能持平 CUDA，代码量减半。GTC 2026 上，用 Cursor + Claude 一次会话就将 CUTLASS 卷积内核移植到 Mojo，达到 130.7 TFLOPS。

 

lc2840

hash抽象分类

class Solution {
public:
    bool checkStrings(string s1, string s2) {
        int cnt1[2][26]{}, cnt2[2][26]{};
        for (int i = 0; i < s1.length(); i++) {
            cnt1[i % 2][s1[i] - 'a']++;
            cnt2[i % 2][s2[i] - 'a']++;
        }
        return memcmp(cnt1, cnt2, sizeof(cnt1)) == 0;
    }
};

 

喧嚣中守住清醒，在失败里迭代自己

提问——CT扫描事实，"为什么这么想"；  

系统——失败当数据，思考"哪套系统导致结果"；  

可控事——能控则行动（如调整饮食），不能控则放下（如他人态度）；  

沉默——停-准；  

观察——空隙，看清"我现在生气了"再行动。