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The Analyst

Jing Qian is a sharp-minded tech enthusiast deeply immersed in the intricate world of AI chip design and Tesla’s futuristic ambitions. He dissects complex industry moves and company strategies with clarity and a predictive edge. His tweets reveal a knack for translating cutting-edge tech developments into graspable insights that captivate and educate his audience.

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@paulwalker99318

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Jing’s tweets got so technical, even Elon might need a minute to catch up—let’s just say if decoding Musk’s cryptic AI chess isn’t your day job, you might need a PhD and a coffee IV drip to keep pace!

Successfully building a niche as a trusted Tesla and AI chip analyst with consistent high-engagement tweets that translate Elon’s futuristic visions into understandable, compelling narratives for a dedicated audience.

Jing’s life purpose revolves around demystifying advanced technology and futuristic innovations, empowering others with knowledge so they can see the game-changing potential behind breakthrough scientific and engineering advancements.

He values deep research, logical reasoning, and the power of technological progress to reshape society while appreciating visionary leadership that combines tech innovation with sustainable energy solutions.

Jing’s major strength lies in his ability to break down complex technical narratives about AI hardware and Tesla’s integrated ecosystem, making them accessible and compelling for his audience.

His detailed analytical style may sometimes overwhelm or alienate followers who prefer simpler or more interactive content, potentially limiting wider engagement.

To grow his audience on X, Jing could incorporate more engaging formats like short explainer threads, infographics, or Q&A sessions to make his deep dives more approachable and interactive, attracting tech fans and novices alike.

Fun fact: Jing’s passion shines brightest when decoding Elon Musk’s cryptic posts about Tesla’s AI chips, revealing a layered understanding of Tesla’s strategic moves far beyond casual observations.

Top tweets of Jing Qian

不得不承认,以前的Dojo团队可能遇到难题未达到Elon期待的目标,可能与刚离开的几位团队负责人有关。而AI4-5-6芯片的团队表现出色。特斯拉可能将前Dojo团队的设计成果并入AI6的设计,特别设计AI6芯片可以互相叠加,比如Elon提到的512个AI6芯片一起装在一个盘面上就可以称为Dojo3,因为AI6是考虑到废弃旧Dojo系统而新设计的产品,几乎已经把旧Dojo的性能无缝衔接进来了,单个设计成车载用的推理芯片,另一方面,在大数据中心把几百个单芯片组合起来就等同于一个可以称为Dojo3的大芯片,这样一举两得。 昨晚Elon发帖解释了它们的思路: “Most training in the future will actually be inference for the sole purpose of training (aka synthetic data generation)” ,他的意思是说,特斯拉的思路已经远超我们普通人的理解,将利用或已经开始用Grok生成三维立体图像模拟真实的驾驶边界场景,训练出来的权重立刻通过同类型芯片进行验证,训练和推理验证进入无限自我矫正的内循环,而不像以前那样必需将训练好的模型下载入物理的车子上进行验证。在这样无限的从训练到推理验证的内循环下运转,模型智商将有惊人的增长。让我在重复一下这个关键的认知:我越来越明白了原来他们已经把推理和训练演变成了一个无限内部循环的系统,会让模型进入指数级智商增长模式。当然要使用一种类型的芯片才能达到无缝衔接达到极大的SCALE效应,而不是像以前那样需要两种不同的芯片。未来,可能推理和训练的概念边界要模糊了。有一个重点是,拿GROK产生的逼真边缘场景进行训练就不再需要依靠每辆车实际产生边缘事件,GROK可以自动生成几千种几万种逼真的危险场景,可想而知这样的训练效率会有多高。 还有另一个可能性,同样指向必须要使用同一种芯片,未来的重点将从大数据中心的训练拓展到在单个车子上完成的局部小规模训练,比如可以靠2个AI6芯片在你的车子上完成,比如,路上遇到某种特别的场景需要有某种特殊的操作,比如,可以记住靠某个你特定的路径而不需要每次输入,这些训练都可以在单个车子上完成,不需要靠大数据中心的训练。单个车子训练出来的结果可以上传到总模型中和其他车子上传的数据结合,一个车子学到的东西跟几百万量车子分享,这样就大大降低了大数据中心的训练任务,真正做到分散式的训练模式,这就需要车载芯片和大数据中心的芯片保持无缝衔接。Elon把重心转移到同一个芯片系统上完成推理和训练这两个目标的意义不完全是为了减少开支,其实更大的意义是达到让单车子分散式训练然后把训练结果同时分享给百万辆车子。这样的策略性布局和慧眼已经远远超越其他公司了。ELON不会把每步棋都一一喂给你,你要靠自己的头脑分析。明显地从他昨晚的帖子中已经暗示的非常清楚了 x.com/elonmusk/statu…

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今天ELON说要在5年内达到用相当于5千万张英伟达H100芯片的算力,然后增加到上亿个H100的算力能力,关键是“等同于50M的H00芯片”句子中的“等同于”这个说法,而不是说实际使用50M张英伟达H100卡。不排除未来大量使用特斯拉自己做的AI6芯片来训练,达到等同于目前5千万张H100芯片的算力。 其实,未来的AI训练和发展瓶颈不是芯片而是电力供给。未来5年AI训练需要的电力将有指数级的增加,就算有了芯片也不等于能够达到于此匹配的电力供给。哪家公司最有可能突破电力供给满足5千万张卡的训练强度?哪家公司即是AI公司也是能源公司?答案很清楚,就是TESLA本身。今天巧的是,ELON同时暗示了他已经准备好了解决电力供给的瓶颈问题。把这两个消息结合起来我们看到了ELON已经超越竞争对手全考虑到了,并且已经布局了。 今天,ELON同时证实,FSD的V14将有比人类司机好2到3倍的能力,V15 将达到比人类司机好10倍的能力。也就是说,在不超过半年的时间内,特斯拉将获得无监控的FSD。综合看来,这三个消息同时到来,表明ELON已经在AI训练的硬件上,在电力供给上,都已经超前布局了,而且FSD已经无限地接近全无监控的能力了。这家公司已经是势不可挡了。 不确定他说的增加芯片的是XAI还是Tesla,但无论哪家公司增加芯片算力都是互相促进的,解决电力供给的只有靠Tesla了

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Most engaged tweets of Jing Qian

不得不承认,以前的Dojo团队可能遇到难题未达到Elon期待的目标,可能与刚离开的几位团队负责人有关。而AI4-5-6芯片的团队表现出色。特斯拉可能将前Dojo团队的设计成果并入AI6的设计,特别设计AI6芯片可以互相叠加,比如Elon提到的512个AI6芯片一起装在一个盘面上就可以称为Dojo3,因为AI6是考虑到废弃旧Dojo系统而新设计的产品,几乎已经把旧Dojo的性能无缝衔接进来了,单个设计成车载用的推理芯片,另一方面,在大数据中心把几百个单芯片组合起来就等同于一个可以称为Dojo3的大芯片,这样一举两得。 昨晚Elon发帖解释了它们的思路: “Most training in the future will actually be inference for the sole purpose of training (aka synthetic data generation)” ,他的意思是说,特斯拉的思路已经远超我们普通人的理解,将利用或已经开始用Grok生成三维立体图像模拟真实的驾驶边界场景,训练出来的权重立刻通过同类型芯片进行验证,训练和推理验证进入无限自我矫正的内循环,而不像以前那样必需将训练好的模型下载入物理的车子上进行验证。在这样无限的从训练到推理验证的内循环下运转,模型智商将有惊人的增长。让我在重复一下这个关键的认知:我越来越明白了原来他们已经把推理和训练演变成了一个无限内部循环的系统,会让模型进入指数级智商增长模式。当然要使用一种类型的芯片才能达到无缝衔接达到极大的SCALE效应,而不是像以前那样需要两种不同的芯片。未来,可能推理和训练的概念边界要模糊了。有一个重点是,拿GROK产生的逼真边缘场景进行训练就不再需要依靠每辆车实际产生边缘事件,GROK可以自动生成几千种几万种逼真的危险场景,可想而知这样的训练效率会有多高。 还有另一个可能性,同样指向必须要使用同一种芯片,未来的重点将从大数据中心的训练拓展到在单个车子上完成的局部小规模训练,比如可以靠2个AI6芯片在你的车子上完成,比如,路上遇到某种特别的场景需要有某种特殊的操作,比如,可以记住靠某个你特定的路径而不需要每次输入,这些训练都可以在单个车子上完成,不需要靠大数据中心的训练。单个车子训练出来的结果可以上传到总模型中和其他车子上传的数据结合,一个车子学到的东西跟几百万量车子分享,这样就大大降低了大数据中心的训练任务,真正做到分散式的训练模式,这就需要车载芯片和大数据中心的芯片保持无缝衔接。Elon把重心转移到同一个芯片系统上完成推理和训练这两个目标的意义不完全是为了减少开支,其实更大的意义是达到让单车子分散式训练然后把训练结果同时分享给百万辆车子。这样的策略性布局和慧眼已经远远超越其他公司了。ELON不会把每步棋都一一喂给你,你要靠自己的头脑分析。明显地从他昨晚的帖子中已经暗示的非常清楚了 x.com/elonmusk/statu…

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今天ELON说要在5年内达到用相当于5千万张英伟达H100芯片的算力,然后增加到上亿个H100的算力能力,关键是“等同于50M的H00芯片”句子中的“等同于”这个说法,而不是说实际使用50M张英伟达H100卡。不排除未来大量使用特斯拉自己做的AI6芯片来训练,达到等同于目前5千万张H100芯片的算力。 其实,未来的AI训练和发展瓶颈不是芯片而是电力供给。未来5年AI训练需要的电力将有指数级的增加,就算有了芯片也不等于能够达到于此匹配的电力供给。哪家公司最有可能突破电力供给满足5千万张卡的训练强度?哪家公司即是AI公司也是能源公司?答案很清楚,就是TESLA本身。今天巧的是,ELON同时暗示了他已经准备好了解决电力供给的瓶颈问题。把这两个消息结合起来我们看到了ELON已经超越竞争对手全考虑到了,并且已经布局了。 今天,ELON同时证实,FSD的V14将有比人类司机好2到3倍的能力,V15 将达到比人类司机好10倍的能力。也就是说,在不超过半年的时间内,特斯拉将获得无监控的FSD。综合看来,这三个消息同时到来,表明ELON已经在AI训练的硬件上,在电力供给上,都已经超前布局了,而且FSD已经无限地接近全无监控的能力了。这家公司已经是势不可挡了。 不确定他说的增加芯片的是XAI还是Tesla,但无论哪家公司增加芯片算力都是互相促进的,解决电力供给的只有靠Tesla了

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