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扎克伯格不是神，也不是什么外星派来毁灭人类的超级机器人
作者：yangmaodui 发布时间：2022-07-07 分类：微信活动 浏览：1832 评论：0
东方盘古有斧，自有天下。
西神说，要有光，就有光。
人类似乎生来就有一种创造感。
今天，扎克伯格说元宇宙要来了，于是他打开了元宇宙的魔盒。
他把这件事说得神乎其神，甚至把公司名称从 Facebook 改成了 Meta。一时间，数字孪生、生活日志、镜像世界、数字星球等新名词充斥着头条，Roblox、雪崩、Ready Player One、黑客帝国等热门元素蜂拥而至。
但扎克伯格不是神，也不是外星人派来毁灭人类的超级机器人，他只是一个30岁的企业家，野心很大，权力很大，压力很大，看起来有点不正常。经过。不是有一天他起身说“一定有元宇宙”，元宇宙就出现了。
虽然 Facebook 拥有最流行的 VR 设备，但它无法自行创建虚拟世界。
正如我们所经历的PC互联网和移动互联网必须依赖芯片算力、操作系统、TCP/IP协议、3G、4G移动网络等一整套底层技术一样，元界也是基于VR . 互联网的下一代互联网也需要一套属于它的底层技术作为支撑。
其中最关键的技术是什么？我认为这是毫无疑问的显示技术。
那么，今天我们就来说说元界概念背后被忽视的真正大佬，以及他经营20多年，只等元界爆发的小显卡宇宙。
01
人类是生活在物质宇宙中的三维生物。当一个3D的商业概念敢与宇宙相提并论时，最基本的要求当然是重构一个3D空间！
宇宙的现实是基于物理定律的。元界作为人类社会的数字化创造，是建立在一套完整的IT基础设施之上的！
IT行业历来是先拥有先进技术，再走向繁荣的行业。
Windows、社交网络、移动互联网和虚拟世界都是如此。
以移动互联网时代为例，首先，手机和智能移动设备已经存在，而硬件层面——显示技术、芯片算力、通信技术都遥遥领先于手机和软件厂商的产品力。当时。
记得在苹果手机问世的前夜，山寨手机依旧猖獗，各种彩屏、音响、小游戏、手机QQ等一应俱全。它们比诺基亚更酷，需要乔布斯来整合它们！然后2007年LG多点触控电容屏，2008年苹果iPhone 3G手机，2009年中国3G网络，“3G元年”开始，移动互联网时代正式来临……
十多年后，扎克伯格举起双臂，大家又开始谈论元宇宙。创意无拘无束，但元界的基础设施有没有准备好才是关键，核心在于虚拟世界中展现的画质！流畅！并呈现真正的沉浸感！
因为“数字孪生”或虚拟现实，归根结底是为了构建一个无限接近现实的虚拟世界。人只有砸碎屏幕进入，才能真正激发人作为三维生物的基因。冲动。
所以我们要讲的第一个关键词就是帧率。
02
人眼具有视觉残留特性。一个场景快速消失后，神经反应需要时间，所以画面仍然会在大脑中停留 1/24 秒，所以一般每秒 24 帧看起来很流畅。
一旦在快速移动的场景中，例如汽车追逐和打斗，帧数较少的画面就会拖放！而且60fps明显比30fps流畅！
游戏需要更高的帧数，因为视频画面是动态模糊的，每一帧都记录了动态效果，看起来会很流畅。但是，游戏画面是由显卡逐帧渲染的连续静态图像。电脑需要根据游戏剧情的变化来显示下一帧，帧数可能不均匀。一旦下一个场景是动态的并且图像很复杂，显卡就无法渲染它。来吧，有可能掉帧和冻结！
如果这出现在 VR 或元宇宙场景中，我的世界会因为一个 bug 而崩溃，这是完全不能接受的！
世上没有六脉神剑这样的武学，没有猴子能打出一万多斤的棍子，也没有美丽的天宫仙山，但只要你接受自洽的设定，即使细节不到位，你仍然可以看到它。有趣和滴水。
这是因为我们以前在屏幕上看电影玩游戏，我们总能看到屏幕外的世界，不管你的像素是80K还是800K，你的帧率是200帧还是2000帧，只要我能还是看我吧，其实拿手机的手完全沉浸是不可能的。我们的大脑一直在跳进跳出虚拟世界和现实世界。屏幕有点小。大脑可以随时弥补和调整。游戏真的卡住了。我先跳。走出去，回到微信总公司。
但是，一旦整个意识都感觉沉浸在元宇宙中，大脑就很难跳出来了。
而那些更贴近我们日常生活的东西，比如乒乓球拍打球拍的震动，车窗外飞驰的画面一瞥，手中木棍的残影，曾经与现实不符，大脑会有强烈的扭曲感和不适感。
这也是为什么很多人在玩VR的时候，一旦出现画面卡顿、掉帧，就会头晕，甚至恶心呕吐。
如果说古代小说和电脑游戏现在都是基于人脑去适应创作者的设定，卡住也没关系，那么元宇宙的构建就必须完全适应人脑的运行机制。开始，然后就可以肆无忌惮了。
因此，元界对人体显示技术提出了比以往更高的要求。一般认为，只有分辨率达到16K，刷新率达到180hz，VR才能实现肉眼的完全沉浸感。从1080P到4K再到8K，画面越细腻、强大、逼真，GPU需要处理的像素数据越多，对显卡的性能要求也越高！
因此，显示技术是虚拟世界数字世界中最重要的底层技术，是虚拟世界的基石。显示技术要真实还原世界的动态细节、清晰度和流畅度，构建元界基础设施所需的3D算力是核心中的核心，是元界背后的驱动力。
03
目前，讨论最多的VR是脑机接口。即使有内置芯片，计算能力也不够。毕竟，它是一个输入/输出设备。，还要看显卡的计算能力。
目前，图像处理领域的最强王者无疑是英伟达和英伟达，它们多年来一直领先于显卡技术和性能。而其创始人黄仁勋，正是扎克伯格的幕后黑手，他曾多次推动显示技术转型，将整个元界产业扛在肩上。
英伟达目前在IT硬件行业的地位不用多说，“皮剑士”黄仁勋就是它的灵魂！
老黄是显卡界的传奇人物。自 1993 年创立英伟达以来，他一直担任 CEO 并一手推动显卡技术的演进到今天。
黄仁勋1963年出生于我国台湾省，9岁移居美国肯塔基州，大学毕业后赴美国硅谷，在职攻读硕士学位。斯坦福大学。
1990 年代初，计算机从 DOS 操作系统过渡到 Windows。在此之前，DOS的界面是黑屏，图形处理芯片并不重要，但在Windows一统天下之后，显卡就逐渐变得重要了。
那时候显卡不叫显卡，叫显卡加速卡，2D为主卡，3D为辅，甚至2D加速卡和3D加速卡都是两张卡，不完全是我们今天熟悉的显卡！随着win95窗口时代的到来，电脑游戏都变成了3D。显卡的3D需求也随之而来！
1993年，瞄准这片新蓝海的英伟达成立。全能的老黄被他的创业伙伴推选为总裁兼CEO，准备大打出手。但没想到英伟达的前两代产品NV1和NV2陆续上街，黄仁勋摸了摸鼻子。
1990年代初的显卡行业有点像东汉末年，天地巨变，群雄逐鹿。市场机会多，风险大。
当时，3D时代显卡的霸主是来自3DFX的大名鼎鼎的Voodoo显卡。
Voodoo Card 的特点是 3d 和 2d 卡一起使用。两张卡一起玩3D游戏Quake2也不算太爽。我第一次接触 Voodoo 卡是在一家网吧玩 Quake2。在那个时候，巫毒是一个神话！市场占有率一度达到85%，是绝对的王者。
除了一霸之外，还有两家实力雄厚的S3、matrox，而后来相爱的NVIDIA和ATI，也只是众多显卡公司中的一员。甚至英特尔也发布了显卡I740。一块馅饼！
在这样的背景下，初出茅庐的英伟达在1995年发布了雄心勃勃的NV1，它就像是一张游戏集成卡，将2d、3D、声卡，甚至手柄控制都集成在同一张卡上。
老黄认为，未来显卡的角色一定是游戏之王。这种情况，我们不能一次性为您解决吗？
想法很丰富，现实很骨感，NV1功能多，价格高，技术不占优势。在市场考验中败下阵来，公司几乎黄了。
但是没有出路。正是NV1最不靠谱的游戏手柄支持功能，引起了世嘉游戏机公司的兴趣，向老黄投资了700万美元，让他为世嘉游戏机DC-Saturn游戏机做显示芯片，也就是，NV2。
结果元宇宙，因为3D显示的技术基本原理是画三角形，老黄更喜欢画正方形。结果生意黄了，NV2也废了，但不管怎样，这700万美元让英伟达活了下来。
连续失败后，老黄想着痛，经过3年的努力，推出了NV3，也就是Riva 128，修改了之前的很多错误，采用了三角形绘制，并且支持了新的AGP接口，OpenGL，最重要的是，微软的 Direct3D API。界面！
API接口问题非常重要。它是计算机和显卡之间的桥梁。它将不同平台、不同操作系统的游戏连接到电脑上，一起运行。
就在曹操收到了咸帝的“衣诏”之际，局面就打开了。
毕竟当时的显卡市场是分割的，没有统一的API接口，所以每款游戏都不能轻易在PC、游戏机等统一的显卡平台上运行。
NV1的失败很大程度上是由于缺乏对最早统一的OpenGL标准的支持。而且我们之前讲过，PC时代计算机行业的核心是操作系统，所以在微软推出了自己的基于Windows系统的API，Direct3D标准之后，老黄看到WIN窗口系统才是未来大势所趋，于是NV3立即率先支持Direct3D，迅速打开了市场。
显卡着火了，钱包鼓鼓的，老爷子精神抖擞。1998年到1999年，英伟达陆续推出TNT核心和TNT2核心显卡，逐步跨入一线显卡核心行列。Elsa、丽台、技嘉等显卡厂商也纷纷推出了自己的基于TNT2核心的显卡。
基于TNT2核心，老黄一举推出TNT2 Ultra、TNT2 Pro、TNT2、TNT2 M64等高低版本，一刀切开整个显卡市场，还推出了“镭管”驱动，这是无敌之地，显卡行业进入TNT时代。
黄仁勋的“传奇剑客”生涯也开始了。
04
1999年下半年，在互联网泡沫达到顶峰的时候，老黄在新一代NV显卡上发布了他真正的大动作——GeForce 256 GPU。
郑重其事，就像后来的苹果手机跳过了9一样，老黄将引入GPU概念的新显卡的代号从NV5跳到了NV10，正式向大家推出了GPU概念。这是英伟达推动的第一次显卡技术革命。.
CPU大家都很熟悉，全称是Central Processing Unit，中央处理器。
而GPU，全称Graphic Processing Unit，中文，图形处理器。
老黄提出的GPU概念，从技术角度来说，就是支持硬件加速，也就是T&L引擎。
这里T是Transform，L是lighting，指的是坐标转换和光照处理，是3D屏幕显示的关键步骤。
3D游戏画面就是将原本静态的3D场景投影成显示器的2D画面，逐帧连续显示。主要分为四个步骤，1、坐标转换；2、 光照处理；3、 三角形设置；4、 着色渲染。
对于每一帧，计算机首先要对3D建模的人物和场景的坐标进行变换，计算出对应的二维投影，然后进行光照处理，计算出光影的对应关系，因为没有光，什么都没有看得见。, 3D 对象有特定的表现形式。
第三步，根据已经转换成二维坐标的点计算每个三角形。为什么是三角形？因为构建一个平面至少需要三个点。生成完成后，就意味着将骨架模型附加到一组三角形网格上，为下一次渲染做准备。三角形越多，效果越生动细腻。
在前三个步骤中进行了大量计算，最终光栅化着色器渲染。
首先将连续的三角形分解成“积木”，确定颜色，然后对重叠的“积木”进行颜色分析，覆盖融合，一步一步确定两者每个像素所显示的颜色、深度和纹理数据维图像，最后以一张彩色图片显示在屏幕上。这一步的渲染与现实中的着色非常相似。首先，应用背景颜色，应用阴影和纹理，除了计算机逐像素处理。
原来显卡的主要功能是第四步的像素填充和渲染，而前面需要计算的部分是由CPU来完成的！我将执行 CPU 分配给显卡的任何任务。
有了 GPU，显卡正式从 CPU 手中接过了大部分的图形处理工作。小伙伴成功从“图形加速器”变成了“处理器”！
NV10显卡首次带来256位3D计算单元，首次集成4像素渲染线，支持DX7.0和OpenGL。核心集成了2300万个晶体管，是当时Intel Pentium 3处理器的第二大。多倍！直接爆！原来是辅助，现在是carry。
由于具有划时代的里程碑意义，NVIDIA GeForce 这个名字已经使用了 20 多年。
GeForce 256 和 GPU 概念的出现，让 NVIDIA 在市场上碾压了 3DFX Voodoo 3、MATROX G400、S3 Savage4 等厂商的显卡与 TNT2 竞争。
就在英伟达即将一统江湖之际，ATI这家之前实力不强的老牌显卡厂商杀了它，在2000年推出了Radeon（镭）品牌。ATI也开始支持硬件T&L，造就了两大强者在 GPU 领域。在称霸时代，曾一度将英伟达压制了一半。
不过随着2006年AMD收购ATI，以及次年英伟达推出G80显卡，以GeForce 8800 GTX核心为代表的这一代芯片，双方在接下来的十年间逐渐拉开距离.
老黄终于登上了显卡的宝座，唯一的对手就是时代。
05
2008年之后，摩尔定律带来的计算提升速度开始放缓，不少人也担心芯片算力未来发展的瓶颈。
而老黄敏锐地发现了一个问题，那就是显卡的计算能力越来越强，是不是应该局限在传统的3D游戏画面计算上？不玩游戏的时候，它的计算能力不应该在那里闲置吗？
答案当然是否定的。
在前面提到的G80显卡中，有一个关键技术叫做CUDA。
CUDA是一种软硬件协同通用并行计算架构系统，它使用图形处理器来计算原本只由CPU处理的通用计算任务，即使它与图形处理无关。
优点是GPU中有很多核心，每个核心都是一个处理单元。CUDA让他们可以同时并行工作，类似于大家在捡柴火的感觉！比如我们搬砖的时候，如果让CPU去搬，就得一个一个搬。而且CUDA可以让GPU中的很多核心一起工作，和一堆砖头拼，一起工作，那就快了！
专业的词叫并行计算，一块一块移动的CPU叫串行计算。
我们可以把CPU理解为博士，微积分一定要做好。
但是CUDA是一群中学生。如果我们有大量的算术工作，一群中学生肯定比一个博士生还快！CUDA的意义在于利用CPU的“中央处理”发展到CPU和GPU的“协同处理”，对平时被浪费的GPU算力进行深度开发，所以GPU已经到了GPGPU阶段——即通用图形处理器。
CUDA提供简单的GPU编程接口，支持C/C++、Python、Fortran等语言，可以基于GPU计算构建各种应用，如视频编辑、科学计算、高清视频转码和播放，甚至金融和医疗服务程序，都可以在支持 CUDA 的 GPU 处理器上以超高性能运行计算。
也就是说，CUDA让显卡GPU不断分担CPU的工作，提升电脑的整体计算能力！这就是为什么显卡在挖矿领域比CPU更有用的原因，因为挖矿计算更依赖群殴，GPU计算更高效！
CUDA和NVIDIA推动的第二次显卡技术革命，是老黄在公司营收只有30亿美元的时候豪赌，直接投入5亿美元研发！
这一大赌注对英伟达的后续发展意义重大。可以说，它打通了英伟达未来技术的两条脉络。后来我们看到了张量核、AI、光线追踪、元界，甚至从英伟达到现在的整个图形领域。老板状态！一切都离不开CUDA作为基础。
黄仁勋不再将公司的未来与3D游戏绑在一起，也为图形显示技术的真正未来奠定了基础。
从 2006 年到 2016 年的十年，是 NVIDIA 取得巨大进步的十年。各种以科学家命名的GPU架构，特斯拉、费米、开普勒、麦克斯韦、帕斯卡、沃尔特、图灵……纷纷出现。当然，随着显卡性能的不断提升，价格也在上涨，甚至功耗和发热量也在不断上涨！
GTX480这个阶段，在功耗方面，NVIDIA已经开启了核时代！GTX690的战术核心显卡更是名气更大。
2016年，NVIDIA发布了Pascal架构的GTX1080TI系列显卡！由于《PUBG Mobile》游戏和挖矿等因素，10系显卡一度一发不可收拾。甚至因为市场上没有库存，很多挖坑的人去买品牌机拆显卡。甜品级显卡1060更能赋能！
应该说，它也是持有量最大的显卡之一。很多兄弟都在用吧？
最重要的是，这代NVIDIA显卡为VR带来了很多黑科技，对未来元界的发展意义重大！
例如，Simultaneous Multi-Projection 引擎，它带来了分屏渲染技术。
VR是大视角，显示器是平面的。分屏渲染技术可以在曲面或球面上进行分区输出，解决了大视角下图像失真的问题。
而在 VR 应用中开启引擎可以提升 30% 的帧率。它是一种补偿帧的技术。生成帧时，它会估计你下一时刻的帧，并在中间插入一张预设图片以提高帧率。. 继分屏渲染技术之后，元界的另一项关键技术也出现了。
2018年，英伟达正式发布图灵架构20系列显卡，英伟达顶级显卡型号从此进入RTX时代！
【RT】表示光线追踪，表示RTX2080显卡拥有非常强大的光线追踪性能。该显卡具有实时游戏内光线追踪功能！
英伟达推动显卡技术第三次革命，光线追踪时代已经到来！
06
光线追踪这个术语自 1960 年代就已经存在。
1968 年，IBM 工程师提出了光线投射（Ray Casting）的概念，将自然光路倒转，从人眼发出光线，穿过像平面，投射到三维物体表面，计算光与平面相交的点，并得到显示。电脑屏幕上的图像。
1979年，另一个叫Turner Whitted的伙伴，基于光线投射，让光线沿着反射、折射和散射的方式在物体表面继续传播，直到与光源相交，得到像素颜色。这是光线追踪。
由于需要计算光线从眼睛到物体的一系列折射、反射、散射结果，相当于再现了现实世界的物理规律，需要的GPU计算能力和显存是巨大的，而且对显卡的要求很高，所以就有了NVIDIA。工程师开玩笑说，光线追踪只存在于未来。
如前所述，在RTX系列显卡问世之前，计算机处理3D渲染的方式是做光栅化。
光栅化是把场景渲染出来，然后显示到屏幕上再到眼睛上的过程，不需要计算光路，直接“着色”，模拟出人眼中的最终图像。
因此，以往3D游戏的光影效果都是游戏开发者预先制作的贴图。反射效果死了，需要人来设置，丢失了很多细节。
比如在旧版CS中，墙的光影不会随着不同颜色衣服的玩家靠近而改变，也不会随着爆炸和燃烧而改变，现在看起来很假。
但3D游戏的真实感很大程度上来自于光影效果，可以直接计算光线追踪，自动显示现实中复杂的光影反射效果，无需手动一一设置，达到电影级细节！
带有光线追踪，游戏。电影中动态场景中的光线也随着动态而变化，并受到周围环境中各种反射、折射、漫反射的影响。车窗燃烧侧的地上有一堆火苗，而且还会有火苗。反射在跳动。
但游戏毕竟与电影不同。电影画面的每个像素可以发出3000条以上的光线，可以慢慢烧钱渲染。但由于游戏实时交互、算力限制等方面的影响，即使是3A大作也不够用。敢于使用所有的光线追踪，大多是光栅化和光线追踪的结合。
比如对固定的阴影进行映射，然后通过光线追踪来做实时动态光影，同时发射的光也按照权重进行采样，保证了画面的鲜艳度和高分辨率的同时，画面很流畅！
为了尽可能弥补算力的遗憾元宇宙，英伟达在高分辨率领域想出了DLSS，这是AI深度学习的先进采样技术，可以实现同样的4k画面，同时节省一个四分之一的计算能力。分辨率效果。
让我们来谈谈这个 DLSS，“深度学习超级采样”技术。
07
光线追踪虽然强大，但由于计算量大，对GPU性能的要求太高，即使是最强显卡在运行《荒野求生》《堡垒之夜》《堡垒之夜》等大型3A游戏赛博朋克 2077”。，经常4k图片跑不满80帧追光。
与光跟踪相比，DLSS技术更实用。本质是AI人工智能渲染，即渲染更少的像素，然后用AI构建更清晰、分辨率更高的图像。
比如假设我们现在正在播放的视频是一个3D游戏画面，而我旁边的位置现在是黑色的，对吧？下一帧会是什么颜色？大概率还是黑的，因为大部分情况下游戏画面不断变化，而下一帧的画面与前一帧息息相关。
因此，DLSS可以让AI猜测像素，也就是说计算机可以通过深度学习来猜测图片的可能像素。你学得越多，猜测就越准确。有点像将马赛克变成清晰图像的技术，提供与原始分辨率相当的质量，同时仅渲染四分之一到一半的像素。
非常类似于人脑的补脑功能。
DLSS技术本质上是AI技术，而AI技术来源于NVIDIA深度学习Tensor Core、张量计算核心和CUDA技术！
张量是一个相对于向量和矩阵的概念。
与常见的标量（0维）、向量（1维）和矩阵（2维）不同，张量有3维或更高维，本质上是一个数据容器，可以包含更多维数据。因此，张量核的工作方式可以大大加速矩阵运算，主要用于AI深度学习训练和推理运算。
CUDA 是一种适用于通用并行计算的基础设施。用于深度学习的张量核的主要计算正是矩阵计算，即适合GPU的计算方法，其中显卡的计算能力远远超过CPU的计算能力！
也就是说，CUDA不仅可以让GPU用于原本与图形计算无关的人工智能计算、挖矿计算、自动驾驶计算，还提升了图形计算的能力，因为它们本质上是并行计算。
由此可见老黄一步步的稳重狠！
2012 年，谷歌大脑从 1000 万张图片中识别出一只猫。整个过程使用了 1,000 台计算机和 16,000 个 CPU。后来，英伟达只用了 16 台电脑和 64 个 GPU 就完成了同样的工作。
从看显卡接口，开发CUDA，引入张量，实现光线追踪技术，再到利用AI深度学习进行高级采样，全套技术齐备，现实与幻想的界限被一点一点打开。小的。第一战，黄仁勋有资格说“一定有元宇宙”！
08
在2021年第四季度的发布会上，除了最新的3090TI显卡，NVIDIA还更新了自己的元界平台Omniverse。
Omniverse 是一个自称是 Metaverse 的虫洞的创意平台。
NVIDIA 提供了一个接口标准，称为 USD（通用场景描述），这意味着各种开发程序都可以连接到它。无论您是 Maya、3dmax 还是 UE4，您都可以连接到 Omniverse 进行实时协作！
来自不同开发平台的电影制作人、室内设计师、游戏开发人员和技术人员可以连接到这个 Omniverse。就好像当初的计划、设计、建造都在互相争斗，现在他们可以随时看到对方的进展。，还可以根据对方的临时变化修改设计，光线追踪、AI深度学习等NVIDIA技术，可以无缝对接！
Omniverse 还提供物理级沙盒测试功能。比如我想设计一个杯子，设计一辆汽车，并在里面测试它的碰撞特性，节省大量资源。
通过这个 Omniverse 平台，你可以完全在元宇宙中设计和制造东西，并直接在现实宇宙中使用它们，就像虫洞一样，可以沟通两个星球。
在过去的PC互联网和移动互联网时代，整个计算机行业的核心是操作系统，操作系统是向上连接用户交互体验，向下管理计算机硬件资源的平台。凡是掌握操作系统的公司都是巨头，掌握操作系统的国家可以轻而易举地抓住别人的脖子来改变世界格局。
在即将到来的元界时代，很明显，扎克伯格正在努力推广自己的VR设备，以掌握与用户联系的渠道。他面临着众多的竞争者，谁会死去还不得而知。而黄仁勋实际上已经掌握了管理显示计算能力和图形开发工具的平台。在元界行业，他比扎克伯格有更大的先发优势。
因为现在的显卡算力和性能，虽然已经可以实现不错的沉浸感，但要全面开启元界，也不是短时间内可以实现的。
其实就算是现在的顶级显卡，在完全开启追光效果的情况下运行大型游戏也不容易，要做到4K和60帧也不容易，更别提完美实现要求了VR大屏幕上的元界。8K，180fps。
首领最怕的是自己掌握的技术性能过剩，英雄无用。这一点对于近两年来观察 5G 产业发展的大家应该都很清楚。
在当前图形性能无法完全满足用户的时代，NVIDIA的每一个领先地位都将体现出最真实的用户体验，形成强大的竞争优势。
顺便说一句，中国在GPU芯片方面的落后，远比我们在CPU芯片、内存芯片、射频芯片方面的落后严重得多。
如果说我们的CPU落后国际水平3到4年，中国领先的GPU公司景嘉微的最新产品比国际先进水平落后10年以上。稍后我会为大家带来国产GPU的评测。我认为我们现在处于非常危险的境地。
PC互联网发展成熟用了20年，移动互联网从出现到内卷用了不到十年的时间。至于元宇宙，我认为机会之窗最多是五到十年。如果我们不想像 PC 一样卡在上游的移动互联网，GPU 是我们必须 All In 的领域。
结尾
从英伟达的角度回顾显卡产业和技术的发展，我们可以强烈地认识到，在人类几万年的文明中，显卡技术不可能只发展30年，更不用说一千年了，哪怕是几十年。一百年后显示技术将发展到何种程度，你不知道。
在未来显卡可以呈现的虚拟世界面前，如今无数人沉迷的3D大作，不过是又一条贪吃蛇和俄罗斯方块。
古希腊哲学家赫拉克利特说，万物流动，万物变化。科技爆炸就像基因进化一样，是由无数当前条件激发的，不是人类意志转移的。
在以芯片和显卡为核心的信息技术洪流下，我们不知道会被冲向何方。但只要这种技术爆炸迎合了人们对信息和能源最本质的需求，就会像一场革命一样，彻底颠覆原有的世界。
呼应人类的创造情怀，汇聚所有科技与想象的总和，这就是元宇宙概念的必然诞生。
未来依旧可期，科技就是这样，不管你喜不喜欢，它来了！
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