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谏逐客书-《史记·李斯列传》本(西汉)

  李斯议亦在逐中。斯乃上书曰: 昔缪公求士,西取由余于戎,东得百里奚于宛,迎蹇叔于宋,来丕豹、公孙支于晋。此五子者,不产于秦,而缪公用之,并国二十,遂霸西戎。孝公用商鞅之法,移风易俗,民以殷盛,国以富彊,百姓乐用,诸侯亲服,获楚、魏之师,举地千里,至今治彊。惠王用张仪之计,拔三川之地,西并巴、蜀,北收上郡,南取汉中,包九夷,制鄢、郢,东据成皋之险,割膏腴之壤,遂散六国之从,使之西面事秦,功施到今。昭王得范雎,废穰侯,逐华阳,彊公室,杜私门,蚕食诸侯,使秦成帝业。此四君者,皆以客之功。由此观之,客何负于秦哉!向使四君却客而不内,疏士而不用,是使国无富利之实,而秦无强大之名也。 今陛下致昆山之玉,有随、和之宝,垂明月之珠,服太阿之剑,乘纤离之马,建翠凤之旗,树灵鼍之鼓。此数宝者,秦不生一焉,而陛下说之,何也?必秦国之所生然后可,则是夜光之璧不饰朝廷,犀象之器不为玩好,郑、卫之女不充后宫,而骏良駃騠不实外厩,江南金锡不为用,西蜀丹青不为采。所以饰后宫、充下陈、娱心意、说耳目者,必出于秦然后可,则是宛珠之簪、傅玑之珥、阿衡之衣、锦绣之饰不进于前,而随俗雅化、佳冶窈窕赵女不立于侧也。夫击瓮叩缶、弹筝搏髀,而歌呼呜呜快耳者,真秦之声也;郑、卫、桑间、昭、虞、武、象者,异国之乐也。今弃击瓮叩缶而就郑、卫,退弹筝而取昭、虞,若是者何也?快意当前,适观而已矣。今取人则不然,不问可否,不论曲直,非秦者去,为客者逐。然则是所重者在乎色、乐、珠玉,而所轻者在乎人民也。此非所以跨海内、制诸侯之术也。 臣闻地广者粟多,国大者人众,兵强则士勇。是以太山不让土壤,故能成其大;河海不择细流,故能就其深;王者不却众庶,故能明其德。是以地无四方,民无异国,四时充美,鬼神降福,此五帝、三王之所以无敌也。今乃弃黔首以资敌国,却宾客以业诸侯,使天下之士退而不敢西向,裹足不入秦,此所谓“藉寇兵而赍盗粮”者也。 夫物不产于秦,可宝者多;士不产于秦,而原忠者众。今逐客以资敌国,损民以益雠,内自虚而外树怨于诸侯,求国无危,不可得也。 秦王乃除逐客之令,复李斯官,卒用其计谋。

AI科技洞察[2026-09-07]

洞察一: DeepSeek拟部署16万颗昇腾950DT——推理算力启动“梯度国产化”,训练仍绑定英伟达 标签 :1. 中国科技与互联网 | 3. AI基础设施与云算力 来源 :彭博社(知情人士);AASTOCKS( www.aastocks.com ); m.itcaigou.com.cn 时间 :2026-09-04(彭博报道)/ 2026-09-07(国内媒体转载) 摘要 :据彭博社知情人士透露,DeepSeek 正计划 在内蒙古乌兰察布数据中心部署 不少于16万颗 华为昇腾950DT加速芯片,主要用于 推理(Inference)环节 。目前,DeepSeek在 训练和推理两端均高度依赖英伟达 产品,但是此次计划若落地,将是在 推理侧首次大规模采用国产芯片 ,形成“训练用英伟达、推理用昇腾”的双轨架构。但 双方均未正式回应 ,且实际部署时间取决于华为产能。该计划旨在对冲地缘断供风险,同时降低推理成本。 【YorkII审计】 : if(16万颗昇腾推理集群按期落地),then(推理环节的国产替代将获得规模化验证,但训练端仍无替代方案,形成 “训练-推理”梯度国产化 策略); if(训练仍100%依赖英伟达),then(美国若进一步切断先进训练芯片供应,DeepSeek的模型迭代将立即受阻,推理侧的国产化无法对冲训练侧断供风险); if(昇腾950DT产能不足),then(该计划将大幅延迟,推理国产化进程受阻)。 逻辑支撑 :16万颗昇腾芯片的部署规模,其战略意义远超数字本身。 这是中国AI产业第一次在“万卡级”集群规模上,将国产芯片从“备胎”推向“主战场” 。此前,华为昇腾在国内AI加速卡市场虽已以37%的份额位居第一 ,但主要应用于政务、安防等相对低敏场景。DeepSeek作为全球最受关注的AI模型厂商之一,其采用昇腾芯片的示范效应将 彻底改变资本市场和产业界对“国产算力可用性”的认知 。 更值得注意的是 “训练—推理”分离的部署策略 ——训练仍用英伟达,推理转向华为。这揭示了一个关键事实:昇腾在 训练侧的软件生态(CUDA兼容性、分布式框架成熟度)仍有差距 ,但在 推理侧的吞吐量、延迟和单位算力成本上已具备替代能力 。这是一种高度务实的“梯度国产化”路径: 先在推理侧实现规模化替代,再逐步向训练侧渗透 。 【穿透点评】 物理/成本死限 :16万颗昇腾950D...

上下文:AIGC时代的“核心资产”与生产力重构

  在2026年的通用人工智能(AGI)演进路径中,一个底层共识正在成型:当大模型底座(Foundation Models)趋于同质化,物理层面的上下文窗口(Context Window)逐渐突破千万级Token限制,决定个体与企业竞争力的核心因素已不再是模型规模,而是 上下文(Context)的资产化能力 。 一、 核心解构:从“物理容器”到“语义资产” 在经典计算时代,数据被视为原材料;但在AIGC范式下,我们必须对“上下文”进行本质性的区分。这种区分不仅是技术性的,更是资产性的: 上下文窗口(Context Window)—— 物理基础设施 : 这是由算力与显存开销决定的 工程折中 。根据 IEEE TPAMI (2026) 的研究,它定义了AI在单一处理周期内能同时“看到”的信息上限。随着Ring Attention等技术的突破,窗口已从临时缓存演变为支撑复杂逻辑运行的底座。 上下文(Context)—— 核心语义资产 : 它是流经窗口的、经过高维蒸馏的信息流。它不仅是提示词(Prompt)的集合,更是包含用户意图、领域专业知识、实时变量与伦理约束的 高维语义空间 。它是激发AI产生意料之外的好结果的催化剂。 核心区别对比表 维度 上下文窗口 (Context Window) 上下文 (Context) 底层本质 工程折中:算力与内存开销的平衡 语义资产:结构化的高价值信息流 物理表现 容器与带宽:显存占用、KV Cache 尺寸 信息与密度:向量空间分布、信噪比 核心功能 决定 AI 的“视界高度”与认知边界 决定 AI 输出的**“确定性”与“深刻度”** 价值逻辑 成本中心:越大越贵,边际效用递减 资产中心:越精炼越强,增值潜力无限 失效后果 物理断裂:导致记忆丢失与逻辑碎片化 语义漂移:导致逻辑自洽但脱离事实 来源引用: https://localhost/wordpress/?p=34713 二、 价值矩阵:上下文资产的四大战略落点 对于跨领域专家而言,上下文资产化意味着生产关系的重组。根据 NBER (2026) 关于AI时代数据资产化的论述,其核心价值体现为: 资产定义期(Context Occupancy) : 当模型能力溢出,护城河不再是算法,而是拥有高质量、结构化、具备私有属性的语义注入包。 生产执行期(Intent Anchor...