每日AI新鲜事·09月15日早间版：Cornelis挑战英伟达与AI政商共舞

今天AI圈又有不少新动静, 而且挺有意思的, 从融资到政治表态到VR涨价, 感觉AI的影响已经蔓延到每一个角落了.

先说第一条, 我刚在TechCrunch上看到一条融资消息, 一家叫Cornelis的AI网络基础设施公司, 拿了两亿零五百万美元的融资.

这个我也注意到了, 小雨你知道这家公司做什么的吗? 它不是在做GPU, 它切的是英伟达生态里一个非常关键的位置, 就是interconnect层, 也就是加速器卡和卡之间的互联网络.

英伟达在这一层靠NVLink和InfiniBand建了一道很高的护城河. 你训练大模型的时候, 上千张卡同时工作, 数据在卡之间怎么高效传输, 这个瓶颈其实比算力本身更关键.

等一下, 你说互联带宽比算力更关键? 我一直以为大家抢的是GPU算力啊.

对, 这就是很多人的误区. 你想想, 你买了一万张卡, 但是卡和卡之间传数据的管道太窄, 那整体吞吐量上不去, 多少卡都是浪费. 所以networking层是AI基础设施里的神经系统.

Cornelis的思路是做一个更开放的互联方案, 让云厂商和AMD这些玩家有个替代选项. 两亿多的融资, 说明资本已经在押注这个方向了.

但是这条路难吧? 英伟达的生态壁垒可不只是技术, 还有整个软件栈和开发者习惯.

非常难. 技术门槛是一方面, 更难的是生态切换成本. 你现有的系统全跑在英伟达那套上, 迁移一次工程量巨大. 所以Cornelis能不能把技术转化成大规模商业部署, 这才是真正的考验.

但至少说明市场有需求, 大家都不想把鸡蛋放在英伟达一个篮子里. 好, 接下来说第二条, 这条就非常有意思了, 带点政治大片的味道.

Verge报道说, 在All-In Summit峰会上, 黄仁勋当众接了一个电话, 然后开了免提, 是特朗普打来的. 特朗普在电话里表态, 机器人不会统治世界.

得了吧, 这个画面太戏剧性了. 全球最大AI算力供应商的CEO, 在一个科技峰会上, 当众接总统电话, 总统替AI背书. 这哪是技术活动, 这是政治表演.

不过你想想, 黄仁勋的芯片出口政策和产业补贴全都跟政府决策绑在一起. 这通电话对英伟达的商业意义不小.

对, 而且它是个信号. AI已经从一个技术议题变成国家战略和公共政治的核心了. 总统亲自出来安抚公众情绪, 说机器人不会失控, 这本身就说明AI的影响力已经到了一个新的量级.

行, 第三条我们快点过, 这条跟AI的关系有点间接但挺值得说. Valve的VR头显Steam Frame定价超出了原来计划的上限, 原因是RAM和闪存涨价了.

上游被AI基础设施抢走了嘛. AI数据中心对内存的需求太大, 把整个RAM和闪存市场都拉起来了, 消费电子厂商只能跟着涨价, 最后传导到消费者.

所以普通人没买AI, 但买VR的时候就多花了钱. 这个代价有点隐形.

对, 而且VR本来就是个很难普及的市场, 再来个涨价, 难度又上了一层. 这是AI算力建设在供应链上的副作用.

第四条, 来自Reddit的LangChain社区, 有个开发者发了篇很系统的文章, 讲怎么搭建AI Agent的eval框架, 就是评估体系.

这个话题很务实. 他梳理了四个核心组件: 测试用例, 执行器, 捕获层, 还有评分器. 听起来很工整, 但真正难的是大语言模型的输出不确定, 你很难给一个开放任务定一个精确的标准答案.

就是说评估Agent比评估传统软件难多了.

难很多. 他的结论是混合策略最好, 用成熟框架扛通用工程能力, 核心评估逻辑自己写. 这个判断挺准的, 自建还是采用现成工具不是非此即彼的问题.

好, 还有一条轻松点的. Nintendo搞了个客户答谢活动, 把政府退的关税直接换成折扣给用户, Zelda, Mario这些一向不打折的大作这次都降价了, 活动到九月二十六号结束.

任天堂的第一方游戏打折这本身就是新闻. 不过这背后是关税政策的连锁反应, 挺有意思的, 贸易政策最后变成了玩家的福利.

好了新闻就先聊到这儿, 接下来我们聊聊最近B站上特别火的一个话题, 就是Qwen3.8相关的一批视频, 互动量高得有点离谱.

有一条讲Qwen3.8低显存使用方案的视频互动分达到了六万七, 还有一条讲怎么调整Qwen3.8 27B思考深度的, 也有三万五, 这个量级在技术向内容里算非常高了.

小雨, 你知道为什么这两个方向会这么火吗? 我觉得原因很具体. Qwen3.8系列的参数量和能力已经到了本地部署的甜蜜点, 很多人想在自己电脑上跑, 但又卡在显存不够这道坎上.

低显存方案直接解决了这个痛点. 你不用换卡, 不用上云, 就能在本地跑起来一个能力不错的模型. 这对开发者和AI爱好者来说是真实需求.

这我理解. 但思考深度那条呢? 调整思考深度是什么意思, 为什么大家这么感兴趣?

这个其实是个很微妙的问题. Qwen3.8有思维链模式, 推理的时候会想很久, 但有时候想太久反而转圈, 要么死循环要么能力掉. 怎么找到一个刚好合适的思考剂量, 既不浪费, 又不掉能力, 这是个调参的艺术.

视频标题写的是赛博治疗实录, 让它想得少, 不掉能力, 不死循环, 还能用XH档推理. 这标题写得挺绝的, 感觉在给模型做心理咨询.

其实背后是个很真实的工程问题. 推理模型在做复杂任务的时候, 思考轮次太多会累积错误, 形成路径依赖, 最后绕不出去. 控制思考深度本质上是在做推理质量和效率的平衡.

不对吧, 我觉得这里有个矛盾. 你说想太少会掉能力, 但想太多又死循环, 那这个最优点怎么找? 有什么系统性的方法吗?

这正是这类视频吸引人的地方, 因为目前没有一个通用公式. 大家都是通过实测, 在不同任务类型上摸索. 有人用EfficientThink这类工具做优化, 但本质上还是经验驱动的.

EfficientThink的相关视频互动分也有一万三, 说明这个方向已经形成了一个小的社区生态, 大家在互相分享实验结果.

所以这批视频火的核心原因是什么? 是Qwen3.8本身够强, 还是本地部署这件事本身有吸引力?

我觉得两个因素叠加. Qwen3.8的能力到了一个临界点, 本地部署的体验已经足够好. 同时大家对云端服务有顾虑, 无论是隐私还是成本, 本地跑模型是一个越来越有吸引力的路线.

你这么说我突然想到一个问题. 这批内容的受众画像是什么样的? 感觉不像纯粹的研究员, 更像是有动手能力的爱好者或者独立开发者.

完全对. 这就是所谓的prosumer群体, 他们有一定技术能力, 愿意折腾, 但又不在大厂里, 不需要生产级稳定性. 这个群体在国内非常庞大, 而且非常活跃.

B站上这类内容能做到这个互动量, 说明本地模型调优这个赛道的内容消费需求已经很旺盛了. 这不是小圈子话题, 它已经破圈了.

还有一条也挺有趣, 互动分三万二, 标题是说离了DeepSeek才知道AI聊天还能蒸. 这条是什么画风?

这个方向和前两条完全不一样. 这是在讲模型的角色扮演和情感陪伴体验, 就是RP方向. 有用户发现DeepSeek之外的模型在这个场景下表现其实也很好, 甚至有惊喜.

所以这条视频的核心是在说, 大家太依赖DeepSeek了, 但其实别的模型在某些场景下也有自己的优势?

对, 而且RP和情感陪伴这个场景本来就有自己的评价体系, 不完全靠benchmarks. 用户在意的是对话感受, 人物一致性, 共情能力. 这些维度上不同模型各有千秋.

这三条视频放在一起其实挺有意思. 一条讲怎么在本地跑起来, 一条讲怎么调到最佳状态, 一条讲用了之后的真实体验. 就是一个从部署到调优到使用的完整链路.

你这个总结很准. 而且这三个方向之所以现在集中爆发, 是因为Qwen3.8的能力已经到了让普通用户觉得值得投入时间去折腾的水平. 能力不够的时候没人花时间调参.

所以结论就是, 本地模型的生态正在成熟, 从工具链到调优技巧到内容社区, 整个链路都在快速完善. 这是个值得持续关注的方向.

对, 而且这个生态的成长速度比很多人预期的快. 半年前大家还在讨论本地模型能不能用, 现在已经在精细调参了. 这个进化速度挺吓人的.

好, 今天的内容就到这儿了. 从Cornelis挑战英伟达互联层, 到黄仁勋接特朗普电话, 再到VR被AI抢了内存, 最后聊了聊国内本地模型社区的热度. 感觉AI这个题目是真的全面渗透了.

而且每个角度都有自己的逻辑. 今天最让我印象深刻的还是Cornelis那条, 互联层这个切入点很精准, 后续值得跟踪.

行, 那我们中午见.