国金计算机科技硅谷随笔

大模型迭代快速：Transformer模型仍在快速迭代，Scaling Law有效，尖端模型参数可达几十万亿。高质量数据工程、清晰任务定义、高效推理性能持续推动模型发展。图像模态融合尚不成熟，但全模态融合潜力巨大。新底层框架不断涌现，模型规模与高质量数据量突破后，Agent/局部AGI临界点将出现更多创新。

Agent时代来临：2024年是Agent年，GEMINI 3.0 PRO、GPT5.2、OPUS4.6等将模型能力推向中阶Agent阶段。Coding进步极大推动Agent发展，泛化与可靠性大幅提高。Agent与全球数据、接口、knowhow、idea快速融合，垂类应用（Anthropic、埃森哲等）和通用应用（OpenClaw）加速涌现，进入Agent时代。

模型大厂竞争激烈：Claude、Gemini、GPT等成功案例中，Claude专注Coding，衍生出强泛化能力的API Agent。谷歌技术积淀深厚，多模态能力突出，TPU使用独特。大团队稳定性（Gemini、Claude）优于其他大厂，OpenAI人员流动快，Meta、微软、X AI等积极追赶。模型竞争远未结束，未来将围绕新路线（如Coding）再次下注。

国内模型发展乐观：硅谷大模型人员流动频繁，Knowhow传递快，国内创新（字节文生视频、Deepseek注意力机制）被借鉴。蒸馏作为跟随方式有效，但人才争夺激烈，国内人才水平与信息传递优于预期，商业化加速。算力限制较大，国内模型规模仅硅谷一线模型的1/3-1/4。

应用厂商需关注Agent四要素：传统SaaS需关注Agent中的数据、接口、knowhow、idea，未来工作流与行业格局将重构。通用模型难以把握四要素，整合成功将带来巨大市场空间，是机遇与挑战。

机器人智能发展路径：行业探索五条路径，特斯拉的遥操数据采集方式较优，Physical Intelligence在机器人智能方面有突破。机器人泛化能力仍需提升，数据采集是关键瓶颈。

存储紧缺更久：HBM是训练必需，推理KV Cache需HBM或DRAM，NAND趋势明确。26-28年存储产能将供不应求，AI渗透将推动需求，供给投入时间长，NAND产能更紧张。

CPO、OIO路线确定：CPO可靠性需验证，OIO成本高。NPO、可插拔为主流，国内光模块企业有窗口期。光芯片逻辑简单，需紧跟技术升级。

ASML壁垒高，Intel FAB有潜力：ASML在光刻机领域壁垒极高，国内有望触达EUV。中高阶Agent拉动CPU需求，X86与ARM竞争需关注。Intel FAB良率提升空间大，胜率较高。

VR/AR热度下降，AI手机潜力大：硅谷VR/AR热度下降，AI手机进展不及国内。苹果保持观察者状态，但手机作为数据、接口载体，AI手机可能是非共识产业突破点。

英伟达壁垒清晰，卷是核心竞争力：CUDA生态强大，英伟达持续推动新方向，决策敏捷，人才乐观。国内供应链企业适配AI，需保持信心。

硅谷氛围浓厚：乐于分享与探讨，产业氛围美妙。