zhen @zinking

@dongmingma @lemonhxmoe 还是能复用就复用

@fkysly Opus4.6那烧钱速度确实太贵 不考虑成本的肯定就是搞些玩具

@tiabitcoin 你这话说的 那么多牛皮待实现呢吧

@itsJaimeMedina I kind of use the same working process but I don't have parallel agents I just use claud to set out the spec and Gemini to carry out it and then cloud to review the work.

古法手工编程时代，我从未通宵编程。 现在 AI Coding 了，我反而因为编程而通宵 。。。 不是因为赶时间，而是纯粹的兴趣所致。。。 这也太不正常了。

opus断崖领先 我想跟路线专注有关系

马天翼 @fkysly

4 months ago

有没有老哥能说一下，为什么 Claude Opus 模型如此之牛逼，但是其他厂商至今都望尘莫及。 到底它的训练，或者说无法超越的核心是什么？是因为 Claude 拥有更多 Coding 的数据？还是 Claude 手握不为人知的训练技术？

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有没有老哥能说一下，为什么 Claude Opus 模型如此之牛逼，但是其他厂商至今都望尘莫及。 到底它的训练，或者说无法超越的核心是什么？是因为 Claude 拥有更多 Coding 的数据？还是 Claude 手握不为人知的训练技术？

@jack @blocks “we're not making this decision because we're in trouble. our business is strong. gross profit continues to grow, we continue to serve more and more customers,”

@spencerschiff_ Gemini 3 absolutely works, changing 20+files cross different components. It just works, impressive

@robbinfan Csdn 说服力不太够

如果你是不是还记得，2024 年夏天马斯克只用了四个月时间，从零建成了一个 10 万块 GPU 的超级计算集群。 正常流程下，光是向电网申请接入、等审批、等施工，就要三到五年。一个 400MW 的数据中心，走正规路子可能要等到 2028 年才能通电。 今天看了 SemiAnalysis 的报道，《AI 实验室如何解决电力危机》（How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive）newsletter.semianalysis.com/p/how-ai-labs-…，才知道马斯克的做法很简单粗暴：租了一堆燃气轮机，自己发电。 他租了一堆卡车载的燃气轮机，直接拉到工地，接上天然气管道，几周内就开始供电。xAI 的孟菲斯园区现在已经部署了超过 500MW 的自建发电设备。 这不是什么黑科技，但需要勇气和执行力。因为自建发电的成本比用电网贵得多，而且要自己搞定一大堆运维问题。但马斯克算了一笔账：每 GW 的 AI 云服务，一年能产生 100 到 120 亿美元收入。早上线六个月，就是十几亿美元。这笔账算下来，电费贵一点根本不是事。 于是，一场“自带发电机”的运动在 AI 行业迅速蔓延。OpenAI 和 Oracle 在德州下了一笔史上最大的自建电厂订单，2.3GW。Meta 在俄亥俄州的项目，因为设备紧缺，干脆用了五种不同的发电机拼凑，能用就行，先跑起来再说。 【1】电网为什么成了 AI 的绊脚石 要理解这场“自建电厂”运动，得先明白电网为什么跟不上。 美国的电网并不差。到今天为止，绝大多数 AI 集群还是用电网供电的，包括微软给 OpenAI 建的集群、谷歌在俄亥俄和爱荷华的超算、亚马逊给 Anthropic 建的 Trainium 集群。问题是，这些项目都是 2022 年之前拿到电力批文的，那时候还没有“AI 淘金热”。 ChatGPT 爆火之后，情况完全变了。德州电网运营商 ERCOT 的数据显示，每个月涌进来的数据中心用电申请高达几十 GW，但过去一年实际批准的，加起来刚过 1GW。 为什么批不下来？ 首先，电网是一个需要精密平衡的系统。供电和用电必须每秒钟都匹配，差一点就可能导致大面积停电，今年 4 月伊比利亚半岛的大停电就是例子。每接入一个大型用户，都要做复杂的工程评估，确保不会把系统搞崩。 其次，审批陷入了一个恶性循环。所有人都知道拿电很难，所以开发商们同时向多个电网运营商提交申请，先占坑再说。有的申请连地都没买，纯粹是投机。俄亥俄有一个电网，积压了 35GW 的申请，其中 68% 连地都还没拿到。投机申请越多，队伍越长，正经项目等得越久，于是大家更要提前占坑…… 从提交申请到真正通电，现在平均要五年。 五年？AI 公司等不起五个月。 【2】“自带发电机”的逻辑 BYOG 的核心逻辑很简单：不等电网了，我自己发电。 但这不是一锤子买卖。更聪明的做法是“桥接电力”：先用自建发电把数据中心跑起来，同时继续排队等电网接入。等电网通了，这些发电设备就转成备用电源。 这样做有两个好处。 第一，时间价值太大了。一个 200MW 的 AI 数据中心，早上线六个月，可能就是十亿美元级别的收入差距。在 AI 军备竞赛里，第一个跑出来的才能吃到最大的蛋糕。用 SemiAnalysis 那篇文章的原话：“Speed is the moat”，速度本身就是护城河。 第二，省掉了柴油发电机备用电源的钱。传统数据中心都要配柴油发电机做备用，现在这些燃气设备可以兼职。 当然，这条路不是谁都能走。自建电厂的成本比电网贵不少，还要自己搞定许可证、天然气供应、运维一堆事。但对于资金充裕、时间敏感的大厂来说，这是当前最务实的选择。 【3】发电设备的“菜单”：从喷气发动机到船用引擎 自建电厂用什么设备？选择比你想象的多。 第一类是航空衍生燃气轮机，简单说就是把喷气发动机从飞机上拆下来，装到地面发电。GE 的 LM2500 就是这么来的，原型是波音 747 和 F-18 战斗机上的发动机。这类设备体积小，一台 30MW 的机组可以用普通卡车运输，几周内就能装好发电。启动也快，从冷启动到满功率只要 5 到 10 分钟。缺点是贵，目前全包成本在每千瓦 1700 到 2000 美元，交货期 18 到 36 个月。 有意思的是，超音速飞机公司 Boom Supersonic 也杀进来了。他们发现自己的喷气发动机设计稍微改改就能发电，于是推出了 Superpower 燃气轮机，已经拿到了 Crusoe 公司 1.2GW 的订单。飞机公司干脆把发电当副业，用赚来的钱贴补造飞机。 第二类是工业燃气轮机，专门为地面发电设计，不是从飞机改的。成本略低，但启动慢一些，需要 20 分钟左右。 第三类是往复式内燃机，本质上是放大了几十倍的汽车发动机。一台 11MW 的机组可能有 14 米长。这类设备单台功率小，但维护简单，对燃料杂质和高温环境的耐受性更好。VoltaGrid 公司就是用这类设备做“能源即服务”，把一堆发电机装在卡车上，哪里需要拉到哪里。xAI 最早的 Colossus 1 集群就用了 VoltaGrid 的 34 台卡车载机组。 第四类是燃料电池，主要是 Bloom Energy 的产品。这东西不烧天然气，通过电化学反应发电，完全没有燃烧过程，所以不产生除了二氧化碳之外的空气污染物。这在环保审批上有巨大优势，部署也最快，几周就能搞定。缺点是最贵，每千瓦 3000 到 4000 美元，而且电池芯片五六年就要换一批。 最后还有重型燃气轮机，就是传统电厂用的那种 GW 级大家伙，配上废热回收的联合循环系统，效率可以超过 60%。但这种设备交货要等两三年，安装调试又要两年，总共五年起步。所以现在更多是作为“终极方案”，先用小设备跑起来，大设备慢慢建。 【4】跑起来才知道的坑 自建电厂不是买几台设备那么简单。真正跑起来之后，有一堆问题等着你。 第一个坑是冗余。电网的平均可用率是 99.93%，也就是“三个 9”。要自己达到这个水平，发电设备必须“超配”。一个 200MW 的数据中心，如果用 11MW 的往复式发电机，大概需要 26 台，其中 23 台工作，3 台备用。如果一台坏了，其他机组稍微加点负荷就能顶上。VoltaGrid 在德州的一个项目，1.4GW 的数据中心配了 2.3GW 的发电设备，超配了 64%。 Meta 在俄亥俄州的 Socrates South 项目更有意思。他们用了 5 种不同的发电设备：3 台 Solar Titan 250、9 台 Solar Titan 130、3 台西门子 SGT-400、15 台卡特彼勒高速发动机。总装机 306MW，给 200MW 的负载供电。设备型号都不统一，明显是“能抢到什么用什么”的拼凑方案。 第二个坑是负载波动。AI 训练的用电负荷变化很快，几毫秒内就可能出现几十兆瓦的波动。如果发电系统的惯性不够，频率会跳，严重的会触发保护跳闸。解决方案包括同步调相机、飞轮储能、电池储能系统。xAI 的做法是配大量特斯拉 Megapack 电池，既能平滑负载波动，又能在发电机启动时顶一会儿。 第三个坑是许可证。虽然自建电厂绑过了电网审批，但还要过环保部门这一关。燃气发电有空气污染物排放，需要拿空气许可证。即使在德州这种审批友好的地方，这个流程也可能要一年以上。Oracle 和 Stargate 的一个 GW 级项目就因为许可证问题延期了，SemiAnalysis 在彭博报道之前三周就通过追踪许可审批流程预测到了这个问题。 xAI 的应对方式很“马斯克”：把项目选址放在田纳西和密西西比两个州的交界处，同时向两边申请，谁先批就在谁那边建。结果田纳西没批下来，密西西比批了，项目就在密西西比落地。 【5】供应链的老伤疤 即使你有钱、有地、有许可证，也不一定能买到设备。 燃气轮机的交货期现在是历史最长。GE Vernova、西门子能源、三菱重工这三大厂商的订单已经排到 2028 年甚至 2029 年。 他们为什么不扩产？ 这要追溯到燃气轮机行业的两次“大崩盘”。 第一次是 2001 年前后。互联网泡沫时代，大家相信数据中心会消耗天量电力，电力公司疯狂下单。GE 一年出货超过 60GW。然后互联网泡沫破了，安然崩了，订单一夜之间消失。 第二次是 2017 年到 2022 年，清洁能源转型叠加全球经济放缓，燃气轮机市场跌到谷底。GE 和西门子的年出货量都跌到 10GW 以下。 这两轮周期给制造商留下了深刻的心理阴影。现在 AI 带来的需求暴涨，他们的第一反应不是“赶紧扩产”，而是“别又是一个泡沫”。所以 GE 承诺把产能提到每年 24GW，但这只是回到 2007 到 2016 年的平均水平，根本不是大扩张。西门子也差不多，“不增加厂房面积”是明确说法。 更深层的瓶颈在供应链。燃气轮机的核心部件：涡轮叶片，需要用到稀土金属、单晶镍合金等高端材料，铸造工艺极其复杂。全球能做的供应商就那么几家，而且他们要同时供应民航发动机、军用航空发动机和工业燃气轮机。这些供应商刚经历过 COVID 期间的订单崩盘，现在也不敢贸然扩产。 另外，重型燃气轮机的核心部件重达三四百吨，需要专用的驳船、铁路车厢和拖车来运输。这种重型物流本身也是瓶颈。 相比之下，小型航空衍生燃气轮机和往复式发动机的供应情况好一些，因为它们可以用普通卡车运输，也不那么依赖稀土材料。 【6】新玩家入局 供应紧张的时候，总有人会找到变通办法。 ProEnergy 是先行者。他们把波音 747 退役发动机的核心机翻新改造，做成和 GE LM6000 性能相当的发电机组。用别人不要的东西，解决眼前的燃眉之急。 更有意思的是 Boom Supersonic。这家公司本来是做超音速客机的，结果发现自己的发动机设计稍微改改就能发电。他们推出了 Superpower 燃气轮机，单机 42MW，可以装在一个集装箱里运输。已经拿到了 Crusoe 公司 1.2GW 的订单，计划 2027 年出货 200MW，2028 年 1GW，2029 年 2GW。 一家造飞机的公司来做发电设备，听起来很跨界，但细想又合理，航空衍生燃气轮机本来就是喷气发动机改的，Boom 只是从源头入场。他们甚至可以把发电业务当成飞机业务的“融资渠道”。 往复式发动机领域，船用发动机制造商 Wärtsilä早就入场了。他们发现，驱动游轮的发动机和给数据中心发电的发动机，本质上是同一种东西。已经签了 800MW 的美国数据中心合同。 【7】对 AI 产业意味着什么 如果说总结一下这篇报告的内容： 第一，电力已经成为 AI 发展最主要的瓶颈。不是芯片，不是数据，是电。一个算力集群再牛，没电就是一堆金属。 第二，“速度就是护城河”正在重塑整个基础设施行业。AI 公司为了早几个月上线，愿意承担更高的成本、更复杂的运维、更大的不确定性。这种“时间价值优先”的思维，和传统数据中心“成本效率优先”的逻辑完全不同。 第三，AI 公司正在变成“准电力公司”。它们不再满足于做电网的用户，更想要自己掌控能源供给。这种垂直整合的冲动，和当年互联网公司自建光纤网络是一个路数。 最后必须得再重复一下马斯克那句话：“Speed is the moat”，速度本身就是护城河。 在 AI 这场竞赛里，快，比什么都重要。

@wufeima @diyerxx You are being ridiculous, the closed the issue immediately after creating an issue telling them so. So why point fingers? Because you are doing the wrong thing

@MANISH1027512 @omokage_AIsOK 前阵子抖音上好像常刷到

These statements are made by people whose job is to sell their product, and whose paycheck depends in this kind of viral marketing. Elon Musk has been saying for 6 straight years that they were 1 year away from full self-driving. Anyone who is using these systems to work knows this is intented viral marketing more than a reality.

Can't agree more, i have one myself to check from time to time about my job security level.

thecollabagepatch @thepatch_kev

a year ago

@KelseyTuoc personal benchmarks are the only benchmarks that matter

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@karpathy I think you can find it back in history, something like recently closed 100 tabs

Maybe the reason is you didn't put gork first place haha 😂

Benjamin De Kraker @BenjaminDEKR

a year ago

I resigned from xAI tonight. It makes me very sad, but was the right thing to do -- and here's why. xAI told me I either had to delete the post quoted below, or face being fired. After reviewing everything and thinking a lot, I've decided that I'm not going to delete the post

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Eg I was just reading random article on superconductivity of layered graphene, if someone took me through that area in the “3 hour intro from scratch” format I’d be like 😻. Many other areas as well.

@AichAnimikh @svpino Maybe let deepseek summarise the bullet points here