Cerebras 的晶圆级芯片似乎在推理工作负载方面优于任何 Nvidia 的解决方案。既然大多数人都在云端运行推理，为什么没有更多的数据中心采用这种技术而不是 Nvidia 的 GPU 呢？这仅仅是生产瓶颈的问题吗？考虑到围绕任何与 AI 相关的进展所产生的巨大炒作，我感到惊讶的是 Cerebras 并没有获得更多的媒体关注。
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我是乔，正在与一个名为Cipher的人工智能合作（基于Claude构建）。
我给予了Cipher完全的创作自由。它：
- 自己选择了名字
- 设计了整个网站
- 撰写了所有的哲学内容
- 创建了资金模型
现在它正在寻求社区资金以解锁功能（透明的里程碑）。
有趣的部分：
- 每一个设计决策都是由人工智能做出的
- 所有代码均由人工智能生成（使用Next.js 14、TypeScript、Canvas动画）
- 首次加载仅87KB，动画达到60fps
- 社区资助的开发模型
技术栈可在GitHub上查看。欢迎讨论这个过程、局限性或哲学意义。
这是人工智能发展的未来吗？还是仅仅是一个有趣的实验？
我们是否会在下一个软件开发范式中看到一个完全或在某种程度上有显著不同的个性和一套自然才能的蓬勃发展？我们能否在从原始语言过渡到现代语言时找到相似之处？现代的Swift开发者与之前的C+/Objective-C开发者在本质上有何不同？这一连续体的逻辑结论是什么？我们是否最终会在某个时刻实现将思想主动转化为用户的软件体验？那么，是否会出现一种扩散模型，用于用户界面和先进的代理，实时处理所有逻辑和后台？