日誌

我高一期中考試班裡第二，老爺子說期末考第一給你個獎勵，你自己挑。

於是期末考了第一，讓老爺子給我買了台電腦，奔騰MMX，當時最先進的CPU。

後來我就再沒當過老二，以至於老爺子一直懷疑我期中考試是給他下套了。

電腦不能白買，自然要用來打遊戲。

我玩的第一個正經遊戲是《大航海時代2》。

你們可能很難想像，從16位小靈通過渡到PC遊戲是怎樣的震撼。

我上課都在琢磨怎麼從那不勒斯穿越直布羅陀海峽，駛出地中海。

甚至為了玩明白這個遊戲，我的地理和歷史兩門副科每次都考滿分。

當時面對最嚴峻的問題就是周圍幾個港口都是敵對勢力，沒法登陸補給。

而地中海裡面風又小，船速上不去，經常開到一半就沒水沒糧，很快水手死光，就得重新開始。

因為這事，我在心裡罵了無數遍遊戲設計者。

誰玩遊戲是為了跟你算補給賬的呀，就不能讓老子痛痛快快遨遊世界？

可惜當時互聯網在國內沒普及，還是用數據機通過電話線撥號上網。

網速慢，還貴，關鍵網上也沒啥內容，也就是聊勝於無的水準。

為了解決痛點，我買了當時市面上所有的電腦雜誌、報紙，終於功夫不負有心人，讓我找到了“修改記憶體大法”。

當時用的還是DOS系統，有一個工具集，叫PC Tools，當年玩遊戲的恐怕沒人不知道這玩意。

作為一個工具集，它應該有很多功能，但對於我來說，它唯一的作用就是查記憶體、修改記憶體。

具體方法也不複雜，就是運行大航海，然後通過PC Tools讀取遊戲記憶體。

記憶體資料都是一串串16進制數，表面看不出是什麼東西。

你需要在港口不斷補給糧食和水，每次補給一次，去看記憶體資料變化，篩選出那個每次都隨著補給變化的資料段，那就是補給資料。

這是一長串十六進位，絕大部分是記憶體位址、欄位屬性等，只有大概3-6位是數值。

通過PC Tools修改這些數值，你就有了無限補給。

自從有了記憶體大法，我的進度突飛猛進，很快開了世界地圖，接著就是一統四海。

這也讓我成了班裡的遊戲之神，後來又《仙劍》《金庸》《三國志》，我都能快速通關，然後給同學出攻略。

其中還有一篇投稿《電腦世界》被收錄了。

後來高考我選擇報電腦，多少也是玩遊戲玩出的興趣。

但這也很大程度破壞了遊戲的可玩性，本來100小時通關的遊戲，現在20小時就搞定了，遊戲開發商肯定不幹。

於是有了後來的各種記憶體加密。

這次Deepseek導致英偉達大跌，除了刺穿AI泡沫之外，另一個因素是他們在英偉達的遊戲裡使用了“記憶體修改大法”。

要說明這個問題，我們得簡單介紹一下什麼是機器語言、組合語言、高階語言，這是電腦本科的專業課。

以CPU為例，我們之前講過控制器、運算器、寄存器、緩存基本硬體的工作原理，這裡不再贅述。

這些硬體聽不懂人話，他們只是通過半導體的通斷電實現計算和邏輯功能，1代表通電，0代表斷電，一堆0、1的數位串就是硬體指令，稱之為機器語言。

當年我們修改記憶體，實際上修改的就是16進製表達的2進制數串。

我們當年查詢記憶體需要不斷試著篩選出來對應的欄位，就是因為人類難以掌握機器語言，成天擺弄那麼一堆字串，是個人都得瘋。

為了解決這個問題，人們發明了組合語言，在機器語言和自然語言之間加了一層。

例如：MOV AX, 100‌，這個命令就是將數字100移動到寄存器AX中。

看起來要比一串十六進位數容易理解得多吧。

雖然有改進，但距離人類的語言還是有點遠，讀寫門檻仍舊較高。

於是有了高階語言，也就是我們熟悉的C、java等，這些就非常接近自然語言了，程式猿也正是通過這些高階語言實現具體功能。

高階語言在組合語言的基礎上進行了封裝，相當於遊戲設計師為我們設計的遊戲介面，我們在遊戲介面打遊戲，而不用看著一堆數字玩駭客帝國。

同時，高階語言對不同型號硬體都進行過適配，在386上可以運行，在MMX上也可以運行，這就叫跨平臺。

這跟英偉達有什麼關係呢？

操作英偉達的GPU也是通過這3層語言，最底層機器語言，中間層PTX，類似於組合語言，最頂層CUDA，是一種跨平臺的高階語言。

那麼deepseek R1為什麼可以用1/10的成本，實現甚至超越ChatGPT o1的功能呢？

除了演算法不同外，他們對GPU的使用效率也遠高於OpenAI。

其中一個重要因素，就是他們部分繞開了CUDA，直接使用PTX操作GPU。

這就相當於我當年玩大航海，繞過了遊戲介面，直接修改記憶體從而增加了遊戲可玩性。

而CUDA作為英偉達的重要護城河，現在不但被人家繞開，而且繞開之後又實現了翻天覆地的效率提升，那你說你這條護城河究竟是防著人進去，還是防著人出來？

原本的護城河，這下成了反向護城河，核心資產眼瞅著要成負債，你說它的股價會怎麼樣?

AI競爭最後比的無非三樣，資料、演算法、算力。

資料在各大平臺，國外的google、facebook、x上，國內的百度、騰訊、阿裡、頭條上，各自都有不少。

但國內可以通過統籌，打通各大平臺的資料共用，美國能嗎？

演算法Deepseek R1徹底擺脫了監督學習，單獨使用強化學習實現了巨大提升，之前不止一次講過其重要意義，這裡不再贅述。

現在中國落後於美國的也就只有算力。

而算力繼續分解，又分為電力供應、GPU硬體、GPU軟體。

美國的電力系統之前講過，不論是發電量還是傳輸、使用效率，基本也就是中國的2成，這裡不再贅述。

GPU硬體是現在唯一被卡脖子的，卡點就在EUV光刻機。

前兩天哈工大剛剛研發成功EUV光源，相信離光刻機也不遠了。

其他上下游諸如EDA、單晶矽晶圓、光刻膠、蝕刻機、離子注入、封裝等，在華為重新量產麒麟晶片過程中早已經突破了。

甚至DUV光刻機都已經開始量產並出口了。

從被制裁到實現突破才幾年時間，最後的EUV，有了光源，光刻機還遠嗎？

只是沒想到，硬體突破之前，原本我們以為需要排在後面突破的軟體，提前被Deepseek一劍刺穿了。

雖然咱不能就此說CUDA一無是處，但作為護城河，人家不但能繞過去，而且繞過去效果還更好，可就好說不好聽了。

大航海的設計者後來痛定思痛，在新版本中取消了補給系統，遊戲可玩度大大提高。

英偉達後續是不是也要修改一下CUDA，管它是不是護城河，起碼別讓它拖後腿吧。

在那之前，大家還是想想怎麼開發現有硬體潛力吧，買卡可以等等。

那股價也就可以等等了。

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上載日期：2025.2.3