一家小公司想取代 Nvidia。它的第一个客户刚刚往里面投了7亿美元。

一家小公司想取代英伟达，它的第一个客户刚刚给它投了7亿美元。

星期二，一家成立才五年的美国公司，名叫Etched，收到了一群投资者的7亿美元，前提是公司估值达到210亿美元。

而主导这次投资、砸下最大一笔钱的，正是它的第一个客户，他买下了这台机器，把它装在了自己那里，看着它运转了一个月，确认没问题后，他拿出支票簿，砰，7亿美元。

谁不想做出一样东西，让自己的第一个客户立刻决定直接投资这个项目呢？

第一台出厂的机器，第一个客户：“我买了！”

可这家公司到底做了什么，才能取得这样的成功？

这个客户叫Jane Street，是一家交易公司，员工的工作就是比别人算得更快，以便抢在所有人之前买入和卖出，他们不会对供应商讲什么感情，一台无法兑现承诺的机器，他们会直接拔掉电源。

他们测试了这套硬件，上个月买下第一台出厂的机柜，把它接进了自己的服务器机房，然后给生产这台机器的公司投了7亿美元。

所有运行AI的人都在同一个地方买芯片，也就是英伟达，因为没有其他靠谱的选择，这一次，一个挑剔的客户第一次试用了另一家供应商，觉得可以继续用，而且没有客气地说一句“还不错”，而是直接往里面投了5亿美元。

顺便说个有意思的细节，上一轮融资在七月进行，当时有英伟达参与支持，所以英伟达给一家业务就是抢自己市场的公司投了钱，这可以叫有远见，也可以叫买保险。

一块只会做一件事的AI芯片：AI

现在还要弄清楚这块芯片到底有什么特别之处，其实比看起来简单。

如今数据中心里运行的，是NVIDIA显卡，这些处理器一开始是为显示电子游戏设计的，后来人们发现它们非常适合AI，因为它们能同时进行海量的小计算。

显卡什么都能做：3D、视频、模拟、AI，它就是一把瑞士军刀，它什么都做，而且做得还行，它的电路里还拖着一大堆AI永远用不上的东西，这不是针对AI最优化的方案。 

左边是英伟达提供的东西，右边是Etched卖的东西。

Etched反其道而行之，做了一块只会做一件事的芯片，让AI模型以闪电般的速度运行，至于其他事情，管它呢，它没法显示你的Windows桌面，也没法启动你最喜欢的任天堂游戏模拟器“Princesse Peechy & La banane”，它能运行AI模型，而且速度不是一般的快。 

目前只公布了一个技术数字，所以我就只讲这个，当几块芯片一起处理同一个回答时，它们会把时间花在互相告知各自进展上，而这些来回沟通纯粹就是浪费时间，Etched为此制造了自己的布线方案，并宣布只需要700毫秒，而竞争对手的芯片需要4 000毫秒。

在一项全天不断重复的操作中，少了三秒三的等待时间。

所以在这一点上，速度几乎快了六倍，不过要注意，这是制造商公布的数字，没有外部人士去验证过。

这么看可能没什么，但相信我，在一项全天不断重复的操作中少浪费六倍时间，这可不是小事。 

显然，我们现在才刚刚站在显卡如今能够产出什么的起点。越来越多的竞争者出现并不奇怪，他们会提供专门为 AI 打造的解决方案，速度快到超出想象，而且会变得越来越紧凑，最终有一天小到能塞进个人电脑里。 几天前我写过，OpenAI 是怎么把自己的模型放到一块盘子那么大的芯片上，从而让速度提升到十四倍的。思路一样，路径不同。

这不是第一次，而且我们知道结局

这个剧本，计算机行业已经演过两遍了。

九十年代，游戏画面是由主处理器计算的。后来出现了只能高速绘制三角形的显卡，老玩家一定还记得 3DFX 显卡。当时人们说，这不过是专家的玩具。如今，最成功押中这场赌局的公司叫 Nvidia。

比特币挖矿也重演了一遍。最早的人用自己的显卡挖矿，后来出现了只能做那种计算、其他什么都干不了的芯片，十八个月后，就没人再用别的方式挖矿了。

教训始终一样：需求还在变化时，通用方案占上风，需求一旦固定下来，专用方案就会赢。所以问题在于，如今的 AI 是否已经稳定下来。说实话，我不知道，谁也不知道。刻进硅里就意味着彻底刻进去：如果模型两年后改变了形式，一块过于专用的芯片就会变成一个贵得离谱的镇纸。

这对永远不会买这台机器的你有什么影响

暂时没有。两三年后也许会有很大的变化，原因就在这里。

每次你向助手提问，某个地方就有一台机器消耗电力来回答你。如今，这笔账由投资者而不是你来付：这就是为什么这些服务大多免费或几乎免费，而这种情况不会永远持续下去。到了必须让账目平衡的那一天，要么你付更多钱，要么计算成本已经在这期间降下来了。

同一个问题，同一个回答，两张电费账单。这就是全部关键。

专用硬件，就是这么回事：用更少的电力和更少的机器，得到同一个回答。这关系到你未来的账单，也关系到这些数据中心消耗的东西，这是一个真正的问题，不是什么环保主义者的异想天开。一个只需要一半电力的计算，就意味着背后只需要一半的发电站。

还有一个更隐蔽的影响，但它一出现就很快能被看见：今天贵到无法免费提供的功能，明天就能免费提供了。你手机上的智能修图，你视频的自动字幕，你邮件的校对。这些事情没有哪一件是被模型的智能程度卡住的。卡住它们的是计算成本。

时间表，不加修饰地说：Etched 花了三年才交付第一台机柜，这是它老板亲口承认的。算上两到三年，等这种芯片的影响力足够大，能够推动你要支付的价格发生变化。还有一种真实的可能，那就是这件事永远不会发生，如果行业巨头用自己的硅片追上了进度。

我的看法

一家估值二百一十亿美元的公司只交付了一台机柜，这显然不合理。这不是一个价格，而是一次押注，赌的是五年后的计算机行业会是什么样，由一群完全输得起的人下的注。

但这个故事之所以让我喜欢，是另一个完全和数字无关的原因。三年来，这个行业里所有重要的事情，都在四五个手握完全相同的牌的参与者之间用数十亿美元来较量。而这里，有一群人在二零二一年出发，固执地想把一个没人想要的东西刻进芯片，花了三年时间做出一台机器，还有一个认真对待的客户把它接上，然后说行。这仍然是一门很棒的生意！

如今，我还是通过 API，或者订阅 Claude 或 OpenAI 的服务来运行 AI，但我真的希望有一天我能自己拥有一个在自己的机器上运行的模型，速度快如闪电，除了只需一次性买下设备、一块实体 AI 卡之外不再支付任何东西，然后就完事了。无论如何，新技术正在发展，如果有一天一切都能在我家本地运行，并且拥有一套智能程度达到极限的 AI，我会非常高兴。