艾伦Eren1688

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#上次暴富是熬到最后没有在坚持3个月的筹码能力 z#这次一定要熬到最后暴富的一天死守筹码
Hermanos, tengo una posición muy cargada con 1680 SOL
Ahora, 78… cada día grito en el grupo: “¡DCA + staking
¡Recuperar la inversión en 3 años!”
Un amigo me pregunta: “¿Cómo estás de ánimo ahora?”
Yo digo: “El ánimo está estable… es solo que cada día al despertar me dan ganas de llorar.”
En julio quiero aumentar las tenencias; lo más duro es no tener dinero para comprar más. ¿No es así como le pasa a la mayoría?

Ya llegó el día del DCA. Hay quien dice que es doloroso no tener dinero para promediar. Lo entiendo. Pero en este momento y en este instante, aunque solo puedas comprar 0.1 SOL, eso también es una victoria. Hermanos, pasen por la sección de comentarios a hacer check-in y muestren el monto de su DCA, para que nos apoyemos y nos calentemos en este invierno.”$SOL

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La emisión de “Jinete” es de 21 millones de monedas; ya se han destruido 12,8 millones. Cada minuto, el sistema realiza compras y quema automáticamente; la cantidad de monedas es cada vez más escasa.

Primer objetivo: 1 Oil
Segundo objetivo: 10 Oil

Dirección del puesto #1: destrucción 12,8 millones
Dirección del puesto #2 (Top=): staking ecológico 2,39 millones
Dirección del puesto #3 (Top 3): Lp pool 710 mil
Dirección del puesto #4 (Top 4): apoyo al estudio 310 mil
$BTC $TRUMP

El “Jinete” simboliza

Avanza sin detenerse, sube a toda velocidad
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#比特币ETF连续五日净流入创五月来最长

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NVIDIA anunció el martes 21, hora del este de EE. UU., el más reciente avance de su próxima plataforma Vera Rubin: la Vera Rubin NVL72 ya ha entrado en la fase de ramp-up para la producción en masa. NVIDIA afirmó que su cadena de suministro cubre más de 350 fábricas y 30 países en todo el mundo, y que ya participan más de 300 socios.

Al mismo tiempo, NVIDIA dio a conocer nuevos datos de rendimiento de Vera CPU y de la plataforma Vera Rubin en cargas de trabajo de agentes de IA (agent), intentando demostrar que, a medida que la IA pasa de “responder preguntas” a planificar de forma autónoma, llamar herramientas y ejecutar tareas, la CPU se está convirtiendo en el nuevo campo de batalla de la infraestructura de IA.

Los datos divulgados por NVIDIA, incluidos los requisitos completos del producto de CPU para centros de datos Vera, los resultados de benchmarks y la información de su arquitectura, son datos clave que los clientes potenciales necesitan para evaluar a fondo ese chip. La empresa indicó que el chip Vera se entregó en junio a clientes como OpenAI, Anthropic y SpaceX.

El lanzamiento de Vera supone el paso más reciente en la estrategia de integración vertical de NVIDIA. La compañía pretende vender a los clientes sistemas completos de computación que incluyen sus propios chips, en lugar de simplemente vender un único chip. Wolfe Research estima que el precio unitario promedio de un chip Vera ronda los 5.000 dólares y que el volumen de envíos de este año podría alcanzar aproximadamente 1,3 millones de unidades. Para AMD e Intel, la jugada de NVIDIA amenaza de forma directa los intereses centrales de ambas en el mercado de CPUs para servidores.

Esto no es la primera vez que NVIDIA anuncia que la Vera CPU ha entrado en producción en masa. A finales de mayo de este año, NVIDIA ya había anunciado que Vera había pasado a una fase de producción completa y afirmó que, en la realización de tareas específicas, el chip puede alcanzar una velocidad de hasta 1,8 veces la de las CPU x86 tradicionales. A mediados de mayo, NVIDIA también entregó a clientes como Anthropic, OpenAI y SpaceXAI los primeros sistemas con CPUs Vera. En este anuncio, el foco se desplaza aún más hacia la fase de ramp-up en la producción en masa de toda la plataforma Vera Rubin, la implementación por parte de los clientes y el desempeño en entornos de producción reales.
#NVIDIA英伟达
#AMD超微半导体

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Según observaciones y monitoreo de <Beating>, el CEO de NVIDIA, Huang Renxun, se opone públicamente al embargo de Estados Unidos contra la IA de código abierto de China. Afirma que modelos chinos como Kimi se desempeñan bien y que, por supuesto, las empresas estadounidenses deberían utilizarlos. Restringir estos modelos, en cambio, podría debilitar la seguridad de Estados Unidos.

Huang Renxun considera que las empresas pueden poner los modelos descargados en un sandbox de seguridad y controlar ellas mismas los datos y los permisos de acceso. Además, los pesos abiertos facilitan que investigadores externos revisen vulnerabilidades. En comparación con que todos dependan del mismo modelo, de esta manera es menos probable que ocurra una falla de punto único.

También no cree que Kimi vaya a desplazar a OpenAI y Anthropic. Los modelos de bajo costo o incluso gratuitos ampliarían el mercado de la IA, impulsando la necesidad de más chips, centros de datos y potencia de cómputo. Lo dijo sin rodeos: la IA gratuita es algo bueno para el hardware.