Durante la conferencia CES, la recién lanzada arquitectura Rubin de NVIDIA se ha convertido en el centro de las recientes discusiones de mercado, cuál es otro gran avance además de la arquitectura MOE, qué está adaptado para la era de la IA Agente, etc., lo observé más de cerca y sí sentí el olor de la "autorevolución" de Lao Huang: 1) En el pasado, Nvidia dependía de las ventajas del hardware de la GPU, aprovechando el periodo de dividendos cuando los grandes gigantes de la IA compraban frenéticamente potencia de cálculo para entrenar modelos de gran tamaño. En ese momento, la lógica era muy sencilla: quien tuviera más tarjetas gráficas podía entrenar el mejor modelo. Pero ahora la guerra de la IA ha pasado del campo de batalla de la "potencia de cálculo" a la "inferencia", especialmente tras la llegada de la era Agentic, la IA necesita lidiar con razonamientos contextuales de alta frecuencia, varios pasos y ultralargos. En este momento, los parámetros del modelo son billones, el rendimiento de datos es extremadamente grande, no importa lo rápido que sea la GPU, si los datos de memoria no son lo suficientemente rápidos, la GPU tiene que quedarse inactiva, que es la "pared de almacenamiento", es decir, la tarjeta gráfica ya no puede resolver el problema y sigue necesitando una alta memoria de vídeo y ancho de banda para soportarla. Eso es lo que Rubin intentaba resolver. 2) Por lo tanto, el primer HBM4 de Rubin puede soportar la cuarta generación de memoria de alto ancho de banda, lo que puede hacer que el ancho de banda alcance los 22TB/s. Pero lo más importante es que coopera con la tecnología NVLink 6 (260TB/s de ancho de banda en el rack), lo que lógicamente convierte 72 tarjetas en "un chip gigante". ¿Qué significa esto? Antes, cuando comprabas una tarjeta gráfica, comprabas componentes independientes, y la transmisión de datos entre tarjetas era como un mensajero que pasaba por varias estaciones de transferencia. Ahora Rubin utiliza interconexiones de altísimo nivel para hacer que los datos fluyan entre GPUs con casi ninguna distancia física, y 72 trabajadores ya no trabajan por separado, sino que comparten cerebro. Creo que esta es la verdadera jugada clave de Rubin: no solo apilar parámetros de hardware, sino refactorizar el flujo de datos de todo el sistema. 3) Si MOE (Arquitectura de Modelos Expertos Híbridos) es un golpe de reducción de dimensionalidad para el modelo de negocio de "tarjetas apiladas violentas" de Nvidia por parte de estrellas emergentes como DeepSeek, entonces Rubin es un contraataque estratégico de Lao Huang, sea como sea que lo mires. Por supuesto, este truco también significa que Nvidia tiene que despedirse del viejo modelo de apilamiento violento de cartas. Lao Huang calcula otra cuenta: si la era Agentica realmente llega a miles de industrias, debe superar el obstáculo del coste de los tokens, que es la tendencia general que Nvidia no puede mantener. En opinión de Lao Huang, en lugar de esperar a que Google, Meta y otros grandes fabricantes se infiltren en el mercado, o que DeepSeek y otros modelos los subviertan, es mejor tomar la iniciativa para ser quien rompa el juego. 4) La pregunta es, ¿cómo se enfrentará Nvidia a sí misma después de la autorevolución? El camino también está muy claro, desde "vender tarjetas gráficas" hasta "vender sistemas", desde servir a unos pocos grandes fabricantes hasta hacer que la IA sea realmente popular. En el pasado, cuando comprabas el H100, Nvidia ganaba dinero con la tarjeta gráfica, y Rubin te lo dirá en el futuro: tienes que comprar un conjunto completo de racks NVL72: 72 GPUs, una switch NVLink, sistema completo de refrigeración líquida, armarios e incluso pilas de software compatibles, todo empaquetado y vendido a ti. El ábaco de Lao Huang también es muy claro: parece que el coste del hardware empaquetado es más caro, pero con la adición de una eficiencia de razonamiento extrema, el coste unitario de la IA del comprador se reduce y, naturalmente, no perderá cuota de mercado. Pero el umbral para jugadores pequeños y medianos también es más alto. Solo los grandes fabricantes y proveedores de servicios en la nube pueden permitirse participar, lo que agravará aún más el monopolio de la potencia computacional. En la situación competitiva actual, puede considerarse una gran apuesta, porque una vez que surja un problema con la producción en masa de HBM4, será reemplazado por alternativas lanzadas por AMD, Google TPU y otras alternativas que aprovechan el periodo de oportunidad, y el sueño de Nvidia de vender el sistema puede no ser tan fácil de cumplir.

Finalmente, @KaitoAI fue asesinado por Elon, y Kaito no esperaba que algún día fuera la "corona de IA" de la que se sintiera orgulloso. Justo ayer, @nikitabier, el jefe de producto de X, anunció oficialmente que prohibirá completamente el uso de la API del protocolo InfoFi, que crea spam de IA (Spam) para ganar puntos. ¿Y este golpe tan fuerte hiere directamente la $KAITO que hace que mucha gente se atreva a enfadarse y a no hablar, y presumir de que InfoFi inició? 1) El éxito también es "parasitario", el fracaso también es "parasitismo" La narrativa central original de Kaito es muy atractiva, usando IA para organizar datos sobre X, tokenizarlos (Yaps) y anidar una capa de mecanismo de incentivos. De este modo, la plataforma X se ha convertido en una mina para muchos jugadores que hacen agua la boca, y ha sido única durante un tiempo. Pero Kaito tiene un error fatal con su lógica: sus activos de "datos" subyacentes no le pertenecen. Para decirlo claramente, el sistema de integración Yaps actual de Kaito es esencialmente un protocolo "parasitario" basado en X, una fuente de datos centralizada. En la etapa inicial de la IA, el propio Grok de X también tuvo que alimentar datos y comercializar, @elonmusk hacía la vista gorda ante el comportamiento de protocolos de IA como los kaito para prostituir sus propios datos y electricidad para emitir monedas, pero cuando Gemini estaba completamente integrado en Gmail Drive, Elon no podía quedarse quieto, ¿cómo podían los demás dormir al lado del sofá? 2) Grok es una fuente de información "contaminada" Debemos ver un hecho, debemos ver un hecho: X ya no es solo una red social, sino una "mina de datos privada" en el núcleo de xAI que entrena el gran modelo de Grok. En la carrera armamentística con gigantes de la IA como Google y OpenAI, el único foso de X es "el pensamiento humano más real y vívido del mundo". Sin embargo, protocolos InfoFi con incentivos (Yaps) como Kaito se han convertido objetivamente en una "fuente de contaminación" para el ecosistema X, y para obtener puntos, un gran número de bots y estudios utilizan IA para generar comentarios spam genéricos e interacciones falsas. ¿Cómo puede Elon permitirlo? El propio patio trasero de Grok es todo este "datos sintéticos" generados por IA y ruido basura, sin mencionar que este tipo de falsedades han hecho que muchas "personas reales" no quieran interactuar. No cabe duda de que, para preservar el valioso entorno de producción de datos de X, Elon debe erradicar estos "protocolos parasitarios" que crean falsa prosperidad. 3) ¿Aumentará el contenido de oro de Yaps? A corto plazo, Kaito ha perdido la "perspectiva de Dios" de capturar automáticamente datos de toda la red, y sin duda entrará en una espiral de muerte, pero a largo plazo, ¿esto podría ser una actualización forzada de "des-burbuja". Esto obligó a Kaito a establecer un mecanismo de detección de valor anti-síbila. Kaito finalmente tuvo que elegir trasladar los incentivos de Yaps a usuarios reales y contenido de alta calidad, que originalmente eran sus valores. No sé qué tipo de alternativa manual será, quizá los usuarios tomen la iniciativa de respaldar las publicaciones y la DAO de la comunidad lo verifique. Espera un momento. Parece aumentar el umbral y el coste de la revisión y la recompensa, pero como proyecto líder en infoFi con un valor de mercado de 5 o 600 millones de dólares estadounidenses, ha llegado el momento de reformar drásticamente su propia alineación moral. encima. En mi opinión, Elon no está destinado a atacar a Crypto, y X no permitirá que Grok sea derrotado sin poder en la gran narrativa de desafiar la supremacía de la IA de Google, y todos los protocolos de terceros que interfieren con la pureza de datos y creen falsa prosperidad están destinados a ser víctimas. Durante toda la trayectoria de InfoFi, la experiencia de Kaito es solo el principio, y cualquier protocolo basado en datos Web2 de "prostitución libre" debe pensar con claridad sobre dónde está Plan B.

Ahora, debería ser indiscutible decir que la mayor plataforma en 2026 es la convergencia de Crypto y TradFi, ¿verdad? Ha habido muchos ejemplos en el último mes: Coinbase lanzó una estrategia integral de plataforma de trading, Nasdaq lanzó un mecanismo de trading de 5*23 horas, a16z recaudó 15.000 millones de dólares para centrarse en la gran vía de integración IA + cripto, el ecosistema Solana y la integración profunda del producto X Smart Cashtags.... Espera un momento En el drama de la integración entre criptomonedas y TradFi, solo he visto dos certezas hasta ahora: 1) $ETH sigue siendo el merecido señor de la "capa de asentamiento", con la escala de la TVL de la stablecoin y el campo de pruebas RWA confiados por las instituciones, esta es la bóveda on-chain más fiable para el dinero antiguo. 2) $SOL se posiciona como una nueva "capa de infraestructura ICM", prefiriendo la vía de integración a nivel de "producto para consumidores", ya sea la narrativa de pagos PayFi o la tokenización de activos RWA, Solana se centra en la eficiencia de liquidez de alta frecuencia y bajo coste, que también es el mejor canal para que TradFi llegue al público.