欢迎光临，五点起床，今天是周六，先把昨天的那个阅读分享先补上，然后呢，今天早上起来读了一小段芯片战争，其实芯片战争这本书呢，我之前就读了一小段，然后最开始的这个万维钢的一个序呢，写的也非常的精彩，所以其实后面的章节呢，一直没有来得及再继续展开，所以今天的这个分享呢，也不仅仅基于这个芯片战争这本书，而是基于我近期对于这方面的一些思考，所以可能内容会比较乱一些。

今天早上本来在看芯片战争这本书，我大概五点多起来在看这本书，然后看到六点多六点半的时候，然后我们一个群里就发了一条关于这个open AI奥特曼被解雇的一个消息，这个消息非常的重磅，然后我就连锁的去搜索了很多关于那方面的一个信息。

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Open AI的这个事件呢，我简单小小的展开一下，就是今天早上，也就是美东时间应该是17号，是，呃，这个人工智能巨头，这个open AI是发生了巨变，就是他的首席CEO奥特曼被解雇了，奥特曼呢就是整个的去构架了chat gpt，还有包括前上一周周二的整个科技者发布的。

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奥特曼在这个其中，它发挥的整个跟产业链，还有包括生态战略布局的作用，跟目前它为什么会受到董事会的弹劾，这个里面估计还会有更多的一些引申，包括股权架构设计上的一些问题

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技术实际上只有找到市场时才会进步。半导体的历史也是一个关于销售、营销、供应链管理和成本降低的一个故事。

最终一个技术要得到爆发，要得到市场的验证，很大程度上都需要找到市场的一个载体。

虽然美国军队在越南越南的战争当中失利，但芯片行业赢得了随后的和平，将新加坡、日本以及亚洲其他国家和地区通过迅速扩大的投资和供应链与美国更紧密的绑定在一起，整个世界与美国的创新基础设施联系更加紧密。

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摩尔定律会慢慢的趋向于死亡，那物理极限将使晶体管无法进一步缩小。即使在那之前，制造晶体管的成本也可能太高。如今成本下降的速度已经明显放缓，制造使用最小晶体管的芯片所需的工具极其昂贵，没有比EUV光刻机更昂贵的，每台光刻机的成本都超过1亿美元

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在这个人工智能三驾马车算力、算法、数据当中到底什么是最重要？

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中国的算力是稀缺的，嗯，因为这个芯片受限的问题，包括中国芯片国产化的这样一个能力，因为呃，算力的一个稀缺，导致我们跟美国在大模型上的一个竞争力，可能是会存在越来越大的一个差距，这个是一个观点。

所以我们认为算力上其实是存在结构性的一个稀缺，但是也有观点认为算力其实是嗯，资源分配不均的一个问题

在算力方面，我们会更多的去探索有没有一些分布式算力，或者说是一些共享算力的一些商业模式。

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另外说到数据。我们得到一个很有意思的观点，就是大家不要觉得数据都是有价值的。其实很多零散的数据或者单个的数据，它是没有价值的。

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第三个就是算法。我们觉得算法相对来讲可能没有算力跟数据那么核心。

特别正视这个问题，但是这个他还写的蛮蛮赤裸裸的啊，就是他说米勒的这本芯片战争呢，其实需要纠正我们三个错误的一个认知，第一个错误认知是任何高科技都可以用堆积的方法来获得，我们常常默认而未经省市的一个概念就是只要你投入足够多的人力物力资力，就可以做成别人能做成的任何事情，既然别人能搞出高端芯片，那我们只要领导重视，政府支持，不计成本的投钱就也能把芯片搞出来，是吗？不是。

所以这里他说很多人喜欢把芯片和中国以前研发核武器来类比，都是高科技，那中国以前可以搞出核武器，为什么不能搞出高端芯片呢？然后王伟刚在这里有讲到，因为核武器其实是个简单的技术，是可堆积的。中国当初研发核武器的时候，美国和苏联已经有现成成的成功经验，大家比较清楚基本原理，研发方向比较明确，涉及的技术项目非常有限，而且搞核武器不需要考虑商业上的盈利，只要能做出来，就足以形成威慑力。

建议大家去读一读芯片战争这本书，今天就先跟大家分享到这里。

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