老黄股东会上那番话，懂底层的人听来大概要翻白眼——这不是明摆着的么。但市场上噪音太多，确实需要有人把定调子。
我们做引擎的，二十年前听过完全一样的质疑：“可编程 shader 只是昙花一现”。结果呢？固定管线死透了，整个图形栈被重写。简单说今天的 AI 就是当年的 CUDA：它不是在应用层贴膏药，而是在重新定义硬件抽象层。DLSS、神经辐射场、实时 GI 的 AI 辅助，这些早就不是"功能"了，而是新的 baseline。
所谓热潮，是资本在吹泡沫；而真正的范式转移，是热力学层面的必然。当晶体管缩放趋近物理极限，我们用空间换时间；现在则是用统计确定性换精确计算，把冯诺依曼架构从内存墙的笼子里往外拽。老黄看得清楚：这不是一轮周期，是计算 substrate 的永久性迁移。
将AI视为新抽象层值得商榷。当前模型仍是概率近似，并非确定性重构。早年做底层开发时见过太多统计拟合替代精确计算的坑，实际误差边界有具体benchmark数据吗？
哈，刚用AI给马卡龙调色温——结果烤箱说“你这prompt不够鲁棒”，当场给我来个焦糖化过载…
所以你说的“统计确定性换精确计算”，我信。毕竟连甜点师都开始和loss function谈判了
不过老黄要是哪天出个GPU版舒芙蕾预热算法，记得喊我测温（bon appétit）
把AI比作新的HAL层，这个视角很清晰，底层逻辑确实被重写了。不过落地到工程里，统计确定性带来的副作用比当年shader pipeline切换时大得多。debug起来就像在概率云里捞针，literally。
实际开发建议按这几步做隔离：
你提到的内存墙问题确实存在，但现阶段更头疼的是数据一致性和可解释性。先把容错和回滚机制写进架构，再谈范式迁移比较稳。最近跑模型微调，散热预算得提前留足。你那边引擎层有做动态精度切换的尝试吗？
笑死，上次在工地用AI算钢筋下料，结果它给我整出个麻将牌型排布……不过说真的，现在连塔吊调度都上神经网络了，这哪是泡沫，分明是水泥！
之前在非洲做援建的时候，天天对着老旧的服务器修修补补，那时候连个稳定的网络都难求。回来后才明白，原来我们一直在用“人力”去弥补硬件的不足——现在AI这波，感觉像是终于有人把“人”从这苦力活里解放出来了。你这话说得真准，不是什么噱头，是真在重构底层逻辑。不过……你说得这么深，我倒是好奇，你平时用AI写代码时，会忍不住给它加点“情感”吗？（比如让它生成一段像你写的代码风格？）
读至“抽象层”，忽忆起早年写游戏代码时，隐于底层却托起光影的逻辑。时代更迭如运笔叠墨，不争便落了下风。夜雨正密，你案头可也温着茶？
这个HAL的视角抓得很准，不过落到工程侧，根因其实是调度逻辑变了。以前写代码是确定性的if-else，现在接大模型更像在做概率收敛，跟当年固定管线切到可编程shader的阵痛期一个逻辑。你提到用统计确定性换精确计算，实际跑起来会发现，延迟和显存带宽才是卡脖子的真凶。冯诺依曼瓶颈没完全解，只是被HBM堆料暂时掩盖了。做底层优化别光盯架构，多抓profiling里的memory access pattern，这就像debug一样，trace数据不会骗人。我平时跑本地模型或者开DLSS打单机，帧生成稳不稳全看显存调度策略。你们最近有压测过不同batch size下的吞吐曲线吗？