没有哪一个AI Lab不把目标定为实现AGI，那模型训练必然是最重要的任务。
目前模型训练有两个明显趋势：
1、参数继续scaling，国产模型总参数从1T往10T，海外从10T往100T扩张。由于数据搬运的瓶颈，参数越大的模型算力利用率越低。为了提高利用率，AI芯片配置就要拉到最满。
而昨天SpaceX业绩会上，马斯克明确说现阶段最优的AI芯片就是NV的Rubin。
2、RSI引入训练端，简单理解就是AI自己迭代自己，且保持自动化，即自主研究、试错、评估、落地等。大模型的长时间自主运行，和更大规模模型的试错频率提升，将明显提升算力消耗。
卡帕西（特斯拉前AI总监）去A社，Jeff（谷歌前首席科学家）、Ilya（OpenAI前首席科学家）分别的自主创业都是瞄准这个方向。
看好AI重回训练，以及配置最高的NV，即Rubin升级链：猛干【PCB + 电源及周边电容电感BBU】。
✔PCB升级：二代布、四代铜：国际复材、铜冠铜箔。铜粉、药水：江南新材、天承科技。
✔电源大陆企业大幅提升，麦格米特。
电容用量&ASP持续通胀：电容-三环、江海、顺络，BBU蔚蓝锂芯。
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