除了中国芯片的性能低于美国芯片（甚至低于Nvidia H20）之外，中国芯片在其他重要方面也有所不同。 最显著的是可扩展性——中国无法在国内生产足够的芯片，因此他们唯一的选择是Nvidia。

为了澄清不同芯片的情况 - Nvidia H20 在推理方面表现出色。远胜于中国芯片的能力。 它是 DeepSeek 在中国运行的支柱。 绝对不要将 B200s 卖给中国，那将太强大了。

美国政府迫切需要提升对人工智能和通用人工智能的理解。

奇怪的是，支持将Nvidia芯片出售给中国（从而促进他们的人工智能发展，包括军事方面）的人似乎都在Nvidia工作。

我已经说过一百次，但我会继续说：人工智能的采用和行为变化是缓慢的——而且将会保持缓慢——无论能力提升得多快。截图中的统计数据值得深思：在“思考”模型发布近一年后，只有极少数用户在使用它们（直到GPT-5的自动切换器悄然提升了这些数字）。 这正是我们应该预期的。主流叙述是人工智能以空前的速度被采用，但这基于有多少人尝试过它，忽略了他们如何使用它、每天使用多长时间以及他们从中获得了多少收益。即使是拯救生命的创新也需要很长时间才能渗透到人群中。这是人类行为的特性，而不是所讨论技术的特性，因此我们不应该期望人工智能会有所不同。（有关更多信息，请参见《人工智能作为常规技术》。） 一些人会争辩说，GPT-5的自动切换器证明开发者可以迅速将人工智能强加给人们。绝对不是。模型切换器是OpenAI自己造成的问题，因此OpenAI能够解决它。在后台切换到思考模型并不需要用户学习新技能或行为或改变他们的工作流程。值得注意的是，OpenAI未能以类似方式整合深度研究或代理模式，这些确实需要用户适应——尤其是后者，用户必须学习如何监督模型，准确传达任务要求，做出复杂且可能存在风险的安全决策，并找到所有这些足够有用以至于愿意掏出钱包。

关于H20芯片交易的两个重要问题

首次已知使用将 LLM 纳入攻击方法的自适应恶意软件

完美的约会 星期天早晨 你（随机分配的专注伙伴） 我（办公室里唯一的人） 令人担忧的高咖啡因冷萃咖啡 冷火鸡内容屏蔽器 1分钟的简短闲聊 49分钟专注于谷歌文档写作 “怎么样？” “嗯，还不错，保持了相当专注。你呢？” “嗯，也不错，完成了大部分任务。” “谢谢你和我一起工作。” “你也是。” 再也见不到彼此。

我认为这是正确的。人工智能仍在进步！

你是在告诉我这个胖东西会长出纸一样薄的翅膀然后开始飞吗？？？