哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！

　　谷歌一夜觉醒，左手TPU拆解英伟达的芯片暴利，右手Gemini 3围剿OpenAI的流量帝国。硅谷AI彻底结束了「好日子」，血腥的三国混战才刚刚开始。

　　谷歌Gemini 3 Pro一夜屠戮基准榜单，OpenAI梦碎预训练瓶颈，Nvidia芯片霸权摇摇欲坠——

　　昔日「天行者」双双跪地，63亿美元算力大迁徙箭在弦上，华尔街AI估值泡沫何时爆裂？

　　但在过去三年，AI传奇中的主角当属两家企业：OpenAI与Nvidia。

　　前者借ChatGPT横空出世，被期许为下一代消费科技巨头；后者曾是以游戏芯片闻名的周期股，在黄仁勋掌舵下，蜕变为AI革命最关键的基础设施提供者。

　　然而，最近两周，这两家科技巨头双双被Gemini带来的恐惧支配，直面其最严峻的试炼：谷歌帝国正在全面强势反击。

　　知名科技博主Ben Thompson，则把OpenAI与Nvidia比作《星球大战》中的「原力觉醒」的天行者。

　　之前，他们就是AI时代的英雄，是时代垂青的「天行者」；但现在，昔日沉睡的科技帝国「谷歌」开始反击了。

　　在多项基准测试中，Gemini 3超越了OpenAI的最先进的GPT-5——当然，实际应用表现仍有波动。

　　这一点尤为关键，因为在突破GPT-4级别的规模与复杂度上，OpenAI已遇瓶颈。

　　OpenAI在多类任务中表现更优，突破来自一系列推理模型，但代价是高昂的时间与算力成本。

　　谷歌可谓出奇制胜，让OpenAI坐立难安。为了解决预训练Scaling问题，OpenAI计划发布下一代大模型，据称性能将超过Gemini 3。

　　据最新爆料，OpenAI已准备好了内部代号「Garlic」（大蒜）的新一代预训练大模型。

　　其他企业必须立即回应Gemini的挑战，而非等待自家芯片成熟——谷歌的TPU研发始于十年前，其他竞争者若想追赶，坚守Nvidia平台仍是现实选择；

　　然而，这一分析遗漏了关键一点：若谷歌将TPU作为Nvidia的替代方案对外销售呢？

　　继而瞄准第二代云服务商（其中多由加密货币矿商转型，正利用能源优势进军AI）。

　　骤然间，Nvidia被迫应战：若芯片领域出现强力对手，长期增长前景与高利润率必遭质疑。

　　无疑，这也为OpenAI的下一代预训练模型增添压力：基础模型本身依然举足轻重，OpenAI需要更优解，而Nvidia亟需证明其芯片能承载这样的突破。

　　Nvidia虽日进斗金，且若Blackwell表现出色，下一代Vera Rubin芯片前景更佳；加之除Meta外，其他超大规模云厂商未必天然倒向谷歌。

　　反观OpenAI：亏损持续扩大，业务战线越铺越薄，甚至承诺以尚未实现的收入预购天量算力。

　　芯片巨头（Nvidia、博通）、云服务商（微软、甲骨文、谷歌、AWS）、另类托管商（CoreWeave），乃至Meta/Anthropic及部分政府/主权级合作方，OpenAI全部接入其中

　　如果把时间倒回一两年，NvidiaGPU相较谷歌TPU，还有三道明显的护城河：

　　而OpenAI的壁垒则在于：顶级模型、广泛API调用、海量ChatGPT用户。

　　Nvidia的灵活性真实存在。这不是偶然，正因GPU可在不同任务间灵活切换，微软和Meta才愿意为其大幅增加资本开支。

　　相比之下，TPU在硬件层面更专用，在软件层面也更难开发。只要客户重视灵活性，Nvidia就依旧是默认选项。

　　CUDA一直是Nvidia的核心壁垒之一。这一开发平台不仅提供底层硬件访问权限，还形成了开发者网络效应：只要你家技术栈跑在 Nvidia 上，就更容易招到熟手工程师。

　　但这反过来也带来挑战。对于像大型云厂商这种「超大客户」，CUDA的优势可能反成包袱。

　　虽然他们工作负载种类繁多，正好能充分发挥GPU的通用性，但他们也有足够资源，去打造自有软件栈绕过 CUDA。

　　过去没这么做，是因为投入产出不划算；可一旦投资规模上升到「千亿美元」级别，「值得」与否的标准就变了。

　　这波崛起并非发生在本地部署或政府系统（这些仍由 Intel 主导），而是在那些大型云厂商手中。

　　他们愿意投入精力，重写极低层级的软件栈，以实现对AMD与Intel的硬件「中立」，从而让性能领先的AMD赢得市场。

　　如今，Nvidia面对的局面也一样：客户数量不多，但都是大体量、集中度极高的巨头。

　　他们有资源、有动机（虽尚未全面启动）去「攻破」 CUDA的壁垒，就像他们曾打破Intel的垄断一样。

　　与此同时，还有一个值得关注的现象：Nvidia对Blackwell的定价似乎比外界预期的「温和」不少。

　　当然，现在Blackwell的利润率依然可观。这个时代，全世界都渴望算力，GPU理应赚钱。

　　也因此，这场关于GPU与TPU谁能胜出的争论，也许本身就有些「伪命题」：它背后的假设是「零和博弈」，但真正拥有决定权的，可能是台积电（TSMC）——

　　摩根士丹利预计，谷歌将在2026年生产逾300万颗 TPU，2027年增至约500万颗。

　　谷歌内部消息人士称，部分客户被告知该数字可能更高，但台积电是否能提供足够产能尚不明确。

　　谷歌通过Broadcom下单定制最强版本的 TPU，后者不仅与台积电协作制造芯片，也为 TPU 提供部分核心技术。

　　虽然大家总挂在嘴边说要「避免被绑定」，但对大多数公司来说，在熟悉的系统基础上优化迭代，带来的收益远远大于切换平台的代价。

　　而OpenAI，恰恰是很多开发者最熟悉的平台。相比之下，谷歌要「敲开应用之门」去抢客户，比起只需向企业高层「展示一份成本优化Excel表格」的方式，显然更费劲。

　　在搜索上，谷歌不断「巩固地盘」，但真正决定胜负的，是它对用户需求的掌控力。

　　聚合者（Aggregator）靠不断优化用户体验赢得市场，因此也更受欢迎，不同于传统垄断企业。

　　确实，关于谷歌是否「掐死」了生态中那些依赖搜索的网站——比如购物搜索、本地搜索等——外界有不少批评。但你很难说谷歌阻止了用户访问这些网站或下载他们的App。

　　英伟达的困境：当超大规模云厂商CEO一纸令下，CUDA生态墙可能从内部被重构

　　OpenAI的韧性：改变每周8亿+用户主动养成的使用习惯，是一场必须逐个心智攻防的战争

　　Ben Thompson我、认为这揭示了一个更深刻的观点：在技术护城河上，浅层分析往往聚焦于「切换成本」；但事实上，护城河的强度更关键地取决于独立用户数量。

　　2018年， Ben提出了「护城河图谱」（Moat Map）理论，用两个维度来分析科技巨头的商业模式。

　　左下角则是聚合型公司——它们彻底商品化供应商，通过汇聚注意力并以广告变现

　　大语言模型实现了比谷歌/Facebook更极端的「内容商品化」——答案是对海量知识的统计合成，且为每个用户生成独特响应

　　这不仅是为了钱，更是为了成为更好的产品——有更多用户、更高频使用、更多反馈、更精准理解用户意图。而用户的数据，反过来提升回答质量。更重要的是，广告模式将极大加深OpenAI的护城河。

　　互联网让「得用户者得天下」取代了「得渠道者得天下」：谷歌、Uber、Airbnb这些聚合器靠海量用户反制供应商，形成赢家通吃的垄断

　　如今，ChatGPT的8亿用户成为新信仰，但其拒绝采用聚合者最优商业模式（广告）的行为，正让理论面临终极考验：

　　当既有聚合者（谷歌）以全栈优势（变现、数据、基建、研发）碾压时，仅凭产品优势能否守住王座？

　　谷歌曾凭更优产品在开放市场中赢得搜索之战；如今，它试图以资源碾压夺回AI王座。

　　而OpenAI手中最大的牌——8亿用户形成的习惯壁垒——是否足以抵御一场全面战争，取决于它能否意识到：

　　谷歌的反击，已非风暴，而是灭顶的海啸——谁先醒悟，谁便主宰下一个万亿帝国。

　　本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，编辑：KingHZ，36氪经授权发布。

　　谷歌，不是被百度打败退出大陆了么？龟缩于一隅么。 难道他偷窃了我们的“某为”的技术翻身了？

　　中越情侣开色情餐厅获利24亿越南盾，越南空姐与中国男友组织200人卖淫。

　　女子双人10米跳台，解说忍不住赞叹：全红婵个人能力突出，起跳很高，是10分的动作！

　　演什么是什么，又发现一个宝藏妹妹~#唐朝诡事录#唐朝诡事录之长安#唐诡3长安市井八大诡案#马凡丁#警察荣誉

　　本文内容均引用权威资料结合个人观点进行撰写，文末已标注文献来源，请知悉。高市早苗在国会说出“台湾有事就是日本有事”之后，日本彻底把自己推到了风口浪尖上。中国冷处理、日本不收口，本来已经准备好的中日韩三国首脑会谈就这样泡汤了。那么在本次外交事件中谁先能够摆脱困境呢？

　　身边总有那么几种病，不像感冒咳嗽那样来得快、去得快，也不像骨折外伤那样一目了然、能动手术解决。你以为只是“拖一拖”，但它们从不着急，反而一步步把你拖下深渊。

　　这是《无线上的一篇，介绍如何制作一台不用调整偏流的晶体管三管收音机的文章。这页老无线电资料里，藏着一台给初学者的“友好款”的三管半导体收音机——不用调偏流，靠负反馈电阻、硅锗二极管的压降，就能把晶体管的工作点稳得妥妥的。

　　干燥的冬天，一不小心就容易咳嗽感冒，这时候除了多添衣物，更要从饮食上好好调理，今天给大家推荐一样冬日的“养生宝贝”，它就是素有“小人参”美誉的——青萝卜，你别看它样子普通，价格却十分亲民，在北方城市，只卖5毛钱1斤，要是错过就可惜了。