币安返佣链接：
https://accounts.suitechsui.online/register?ref=28355715
Create a free account | Binance
Bitcoin supply, demand, and price dynamics
Bitcoin supply, demand, and price dynamics
我学习 AI 是从三个维度搭建知识体系的：
物理基础（芯片与算力）
认知引擎（大模型与算法）
演进阶梯（智能体与AGI）。
其中芯片与算力是整个体系的底层支撑，也是我目前重点梳理的部分。
在这一层，英伟达GPU是基础，台积电是底座。
早在 AI 爆发之前，英伟达 GPU 业务与 CUDA 生态就已相当成熟，几乎定义了通用并行计算的事实标准。台积电则承担着所有顶级 AI 芯片落地所必需的制造与先进封装能力，是真正意义上的产业地基。
但英伟达并没有吃掉整个市场。
根本原因在于现代计算机沿用冯诺依曼架构，计算与存储是芯片上两个相互独立的单元，数据每次计算都需要在两者之间搬运，也就是内存墙问题。
行业由此演化出两条主要的解决路径：定制化 ASIC 与高带宽存储 HBM。
在ASIC方向上，博通（Broadcom）与美满电子（Marvell）成为英伟达通用方案之外的第二极。在HBM 方向上，SK海力士、美光、三星形成三足鼎立的格局。