自动驾驶模拟——Waymo与Tesla如何在数十亿虚拟里程上训练自动驾驶系统
Waymo每年模拟200亿英里；Tesla通过Dojo训练600万辆车的视频——模拟是拉开自动驾驶差距的关键乘数。
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实体AI算力基础设施 — Tesla Dojo、Google TPU、NVIDIA H100在自动驾驶训练军备竞赛中的角力
Tesla押注Dojo自研芯片目标每FLOP 1美元，Waymo继承Google TPU规模优势，两者在训练迭代速度上均大幅领先依赖NVIDIA的竞争对手。
2026 Physical AI 算力竞赛 — NVIDIA B200 vs Tesla Dojo vs Google TPU：自动驾驶与机器人训练基础设施基准测试
NVIDIA B200 估计 9 exaFLOPS 驱动几乎所有自动驾驶 AI 训练。Tesla Dojo 押注自研芯片，Waymo 通过 Alphabet 使用 Google TPU。算力决定胜负。
Physical AI 投资版图 2024-2026：资金流向与谁将胜出
资本正向最接近商业规模的 Physical AI 公司集中——融资地图揭示聪明钱押注的方向与原因。
实体 AI 投资框架 — 如何在 Tesla、Waymo 与机器人竞赛中布局
实体 AI 教育性投资框架：涵盖 Tesla、Waymo、NVIDIA 的直接、间接与零部件布局方式。仅供教育参考，非投资建议。
Physical AI 半导体供应链 — Nvidia Orin vs Thor vs Tesla FSD 芯片
Nvidia Orin vs Thor vs Tesla FSD 芯片：AV 推理算力供应链（台积电、三星、先进封装）如何制约 Physical AI 的扩产节奏。
Physical AI 仿真基础设施 — Tesla Rerender 对决 Waymo CarCraft 与合成数据竞赛
Tesla 神经重渲染引擎与 Waymo CarCraft 平台，代表两种截然不同的大规模合成训练数据生成策略。
实体AI供应链分析 — 硬件制造商、瓶颈与量产约束
谁制造驱动实体AI车队的芯片、传感器与执行器，以及哪些供应链瓶颈可能在软件就绪后仍阻碍规模扩张。
实体AI供应链——谁在制造传感器、芯片与执行器
逐层解析自动驾驶与人形机器人供应链：LIDAR、雷达、摄像头、AI计算芯片、执行器及地缘政治风险全图。
Tesla Dojo vs. 云端算力 — FSD 与 Optimus 训练背后的自建与外购决策
Tesla 自研 Dojo 集群与租用 H100/B200 云端算力的架构、经济模型与战略意涵全面比较分析。
NVIDIA 要求存储厂在 2026 年第四季度交付 16 层堆叠 HBM4，抬高 AI 加速器供应门槛
为什么值得读 AI 算力的限制正从逻辑芯片移向存储堆叠。谁先攻克 16 层键合，谁就掌握了如今每一颗前沿 GPU 都依赖的咽喉要道。
NVIDIA 已要求 SK 海力士、三星与美光在 2026 年第四季度交付 16 层堆叠 HBM4——这一陡升的堆叠跳跃，使先进封装成为 AI 供应链的瓶颈。
实体 AI 的算力 — 驱动机器人量产的芯片全览（2026 年中）
全面基准测试驱动自动驾驶汽车与人形机器人的推理与训练芯片——Jetson Thor、HW4、Dojo、EyeQ Ultra 等，涵盖 2026 年中最新数据。
NVIDIA 与台积电把 AI 推进晶圆厂深处：cuLitho 砍光刻成本 20-50%，FabTwin 迈向数字化
为什么值得读 这不是资本开支那条头条：NVIDIA 正把算力卖进"打造 NVIDIA 自家芯片"的供应链。cuLitho 的 20-50% 光刻成本／周期时间削减才是承重数字——它决定先进制程晶圆多快、多便宜地放量。一个垂直闭环。
在 GTC 台北，台积电于光刻、仿真与检测全面采用 NVIDIA 的 CUDA-X 堆栈，其中 cuLitho 将光刻成本最高砍至五成。
Nvidia、AMD、CoreWeave 同时投资 Tensormesh——KV 缓存重用成为推理原语
为什么值得读 三家对手——Nvidia、AMD、CoreWeave——同时投资就是信号：KV 缓存重用（别重算已算过的）正被视为基础、中立的推理堆栈层，而非赢者通吃的产品。推理时代的经济学，浓缩于一轮募资。
Tensormesh 获 Nvidia、AMD、CoreWeave 投资 2000 万美元（5/27），并推出 Tensormesh Inference——产品化的 KV 缓存重用，宣称延迟与 GPU 成本最高降 10 倍。
美光跻身一万亿美元俱乐部——当 HBM 不再是大宗商品
为什么值得读 该盯的数字不是"万亿"，而是"结构性"三个字。UBS 上修 204% 的目标价，立基于 AI 内存已"去周期化"的论点：HBM4 售罄、DRAM 涨 58-63%、价格锁到 2029。若内存真的摆脱了周期，整套半导体剧本都要改写。
美光于 5/26 首度突破 1 万亿美元市值——史上第 5 家芯片商——在 UBS 将目标价三级跳至 $1,625、且 2026 年 HBM4 产能已被长约售罄之后。
Decart 募资 $300M B 轮、估值 $4B —— Nvidia 加入世界模型赌注
为什么值得读 Decart 的卖点是整套堆栈：推理优化软件（DOS）垫在即时世界模型（Lucy、Oasis）之下。有趣的赌注不是 $4B 估值，而是同一团队既卖 8 倍 token 吞吐、又打造需要这吞吐的即时视频世界模型。垂直整合作为世界模型护城河。
以色列 AI 创业公司 Decart 完成 $300M B 轮、估值 $4B（5/18），由 Radical Ventures 领投、Nvidia 参投。其 DOS 优化堆栈达每秒 1,600 tokens —— 为业界平均 8 倍。
NVIDIA Q1 FY27：营收 $816 亿（+85%）、数据中心近翻倍、Q2 指引 $910 亿
为什么值得读 重设 AI capex 辩论的数字：Q2 指引 $910 亿「排除中国」，仍高于 $860 亿共识。空方需要需求裂痕；结果是 run-rate 加速。超大规模 2026 capex 约 $7,250 亿（+77%）是其下的需求地板。
NVIDIA Q1 FY27 创纪录营收 $816 亿（YoY +85%），数据中心 $752 亿（+92%），non-GAAP EPS $1.87 对估 $1.76 —— 连 4 季超预期。Q2 指引 $910 亿（排除中国），高于 $860 亿共识。
Cerebras CBRS 开盘 $350、收盘 +68%，2026 年最大科技 IPO 首日
为什么值得读 IPO 涨幅不是护城河。真正的考验是 +68% 能否撑过 6 个月锁定期，以及有没有人真的把 NVDA 推论换成 CBRS。
Cerebras 以 $185 定价，今日开盘 $350（+89%）、收盘 $311.07（+68%）。完全稀释市值约 700 亿美元，募资 $55.5 亿美元，超额认购 20 倍。
Nvidia 2026 年 AI 股權投資組合突破 $400 億 — IREN 認股權證 + Corning 期權確立「客戶融資者」模式
Nvidia 2026 年 AI 股權承諾突破 $400 億。新增：3,000 萬股 IREN 認股權證 $70 履約價（約 $21 億）+ $34 億 5 GW Childress 託管雲端合約，以及 $32 億 Corning 期權。
Cerebras 上调 IPO 区间至 $125–$135 — 35 亿美元发行获约 100 亿美元订单
Cerebras 上调 IPO 区间至 $125–$135，35 亿美元发行获约 100 亿美元订单。隐含估值轻松超 266 亿美元；CBRS 5 月 13 日定价。
Cerebras Systems 将于 5 月 13 日在纳斯达克定价上市 — 这场 250 亿美元 AI 芯片 IPO 意味着什么
Cerebras Systems 以 245–266 亿美元估值于 5 月 13 日在纳斯达克定价上市。WSE-3 制造商 2025 年营收达 5.1 亿美元，持有 100 亿美元 OpenAI 合同。
Cloudflare Infire — 分离式推理架构比 vLLM 快 20%，Unweight 无损压缩缩小模型 22%
Cloudflare 以 Rust 开发的 Infire 推理引擎采用分离式 Prefill/Decode 架构，在 H100 满载下比 vLLM 0.10 高出 20% 吞吐量；伴随推出的 Unweight 可无损压缩模型权重 15–22%。
NVIDIA GR00T N1.7 商业化 — 机器人基础模型脱离纯研究限制
GR00T N1.7 开放视觉-语言-动作（VLA）基础模型进入商业早期访问；黄仁勋预告 GR00T N2 任务成功率将比现有领先 VLA 翻倍以上。
英伟达以 200 亿美元收购 Groq — LPU 时代落幕
英伟达于 2025 年平安夜以 200 亿美元收购 Groq，完成有史以来最大的收购案。Groq 创始人与 90% 工程师加入英伟达。