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本周的十字路口，我们来聊聊 AI Infra，AI 的基础设施。

今年，OpenAI 这个基建狂魔疯狂刷屏，先是传闻中耗资千亿美元的星际之门（Stargate）超级计算机项目；最近又与 Oracle 签下价值高达 3000 亿美元的订单，要在全美建设 4.5 吉瓦的巨型数据中心。

这是什么概念？4.5 吉瓦，相当于近四个核电站的发电量；3000 亿美金，超过了许多国家的年度 GDP。

这些天价合同背后，传递出一个越来越清晰的信号——在 AI 的下半场，算法的创新固然重要，但算力好像正在成为终极的变量。

这场关于未来的军备竞赛，已经从代码和模型，延伸到了芯片、电力和数据中心这些更底层的物理世界。

正如 OpenAI 在去年底的一份报告标题：「Infrastructure is destiny」——AI Infra，就是命运。那么此时，中国的科技公司们在如何布局？在这场决定未来的竞赛中，我们又处于什么样的位置？

本周，我们请到的嘉宾是百度智能云 AI 计算首席科学家，王雁鹏。他的职业生涯完整经历了从大数据时代开始的中国互联网基础设施演进，他将“亲述”这段历程——从 CPU 时代的自研服务器，到 GPU 时代的大规模集群，再到今天，百度已建成国内首个全自研的三万卡集群。

此外，雁鹏还和我们聊了很多话题，比如：

• 对硅谷 AI 巨头（OpenAI, Google, Meta）的看法
• 国产 AI 芯片破局的唯一路径是什么？
• 作为架构师，如何不沦为“运维”，并找到自己的职业价值？

希望这期内容能对你有所启发。

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🟢 02:41 快问快答

年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍百舸。

🟢 03:38 一部互联网基础设施演进史

从打车去机房搬服务器，到一键调度万卡集群，一个亲历者眼中的三大计算时代。

• 第一阶段：大数据时代。Google 用三篇论文定义了游戏规则，用廉价 PC 搭建高性能系统，让互联网大厂开始自建数据中心。
• 第二阶段：云计算时代。亚马逊以“弹性”为核心，通过虚拟化技术，让创业者告别了自己搬服务器的“史前时代”。
• 第三阶段：AI 时代。计算范式从 CPU 跃迁到 GPU，算力被堆到极致，但代价是必须“软硬一体”，软件不再能免费享受硬件红利。
• 为什么说大模型是真正的“工业革命”？它带来了 Scaling Law——一个可复制、可预测的“工业范式”，堆算力就能换智能。
• 当年的英特尔 vs 今天的英伟达：一个信奉“软硬解耦”，一个坚持“软硬一体”，为何后者成为了 AI 时代的唯一霸主？

🟢 25:06 OpenAI 千亿美金的投入是远见还是浪费？

“如果 AI 投资白花几千亿是很不幸，但不投的风险更大。”

• 算力、算法、数据，哪个更重要？——算力。互联网数据已基本耗尽，未来无论是合成数据还是强化学习，都需要算力“制造”新数据。
• DeepSeek 的“巧劲”能否对抗 OpenAI 的“大力”？两者不矛盾，算法效率仍需算力实践。
• 中美算力差距：3 万卡 vs 10 万卡，物理鸿沟将如何影响创新？
• 万卡集群挑战：电力是巨大瓶颈，一个 3 万卡集群需园区级变电站。
• “现在建数据中心是浪费吗？”——不建才是问题。不建就是拒绝创新，现在的投入是“用钱缩短到达未来的时间”。

🟢 40:10 百度百舸：为何敢称“迄今最强”？

• 百舸是什么？一个为 AI 打造的高效算力平台，核心理念是支持超大规模、异地异构异网使用，追求极致工程效能。
• “最强”的底气：源自百度十几年 AI 应用积累与芯片—平台—模型—应用的全栈一体化布局。
• 百舸的差异化：四层架构联合优化，实现内外打平、极致高效。

🟢 45:20 中国会诞生英伟达吗？AI Infra 还有创业机会吗？

• AI Infra 创业的现实：有机会，但难诞生巨头。
• 中国版英伟达的唯一路径：它必须与“最先进的模型”深度绑定一起出现。
• 当国产芯片能支撑最领先模型时，它就成功了。

🟢 49:16 美国 AI 巨头们：各有路径

• Google 卷土重来：拥有最不缺的算力（TPU）与最深的技术栈。
• Meta 的天价挖人：资本逻辑合理（1 亿挖人 vs 1000 亿买卡），但组织上不健康。
• OpenAI：用未来愿景加杠杆，以高风险推动基建革命。

🟢 58:42 AI 时代，给新一代工程师的建议

“不懂算法的 Infra 不是好 Infra。”

• 如何摆脱“救火队员”的宿命，做出能拿“100 万美金最高奖”的创新？
• 为什么未来不懂 Infra 的算法工程师会被淘汰？
• 顶尖 AI 人才的全栈能力：从应用到架构都要懂。
• 对新一代工程师的建议：这是个美妙的时代，打通技术栈，决定你能走多远。

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