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现代CPU，例如XEON 6，拥有144个核心和144个线程——在我看来，这似乎是CPU硬件工程师和使用CPU的软件工程师之间存在严重脱节。 在软件方面——在分布式系统中——大多数容器化系统都假设它们将以水平分布式的方式利用单个CPU核心，即许多Pod等。其他Pod可能位于不同的机器上。 然后，像JVM、Golang、JS这样的语言平台正在走向绿色线程/事件循环，它们最大限度地利用单个平台线程的优势。 据我所知，唯一能够利用我们如今看到的庞大CPU的软件系统是那些庞大的数据库——但即使是那些数据库也已经走向了存储与计算分离的道路。 除非CPU供应商制造这些强大的CPU，知道它们将按线程出租？ 大家怎么看？

各位 HN 用户： 我是一名风险投资人，也是三家获得风险投资的创业公司创始人。VC 和创始人都在玩一场低概率的匹配游戏。双方都通过更好的定位来解决这个问题。 因此，我开发了 Investor Match。创始人上传融资演示文稿（或粘贴 Docsend 链接），系统会返回 20 位匹配度评分、联系方式和预先起草的推广邮件都经过排名的投资人。还有一个演示文稿分析功能，可以在发送给投资人之前改进你的演示文稿。我们于 1 月份上线，已有超过 3000 位创始人使用过该工具。数据库中有超过 10000 位 VC。创始人报告称，迄今为止通过匹配已获得超过 1 亿美元的承诺。 作为创始人时，我曾通过爬取 Crunchbase 和 Techcrunch 来寻找投资人，并进行冷邮件联系，但通常对投资阶段、行业契合度或他们实际投资的内容缺乏足够的了解。之前的大多数匹配系统都是简单的关键词匹配（你做 B2B，X 投资人也投资 B2B，所以匹配）。Investor Match 在阅读了所有投资人的网站、社交媒体、投资组合、实际投资和新闻文章后，进行全面的语义匹配。它能更好地匹配你的地理位置、融资阶段、行业等。 核心流程：创始人上传演示文稿，系统提取上下文信息并由创始人确认，生成公司卡片。然后将该卡片与投资人画像进行匹配，包括投资阶段、投资额度、行业、当前投资状态以及其他投资理念信号。演示文稿会加密，未经创始人同意绝不共享。冷邮件会针对特定合伙人及其所在公司的投资组合进行个性化生成。此外，还会生成一份包含匹配原因的推荐 PDF。有现有投资人的创始人，将此列表发送给现有利益相关者，通常能获得 100% 的新投资人温暖介绍。你拥有进行冷推和寻找温暖介绍的上下文信息。该系统不发送邮件，它不是一个垃圾邮件发送器。你仍然需要自己进行推广。 虽然核心流程是为创始人设计的，但也有数百位 VC 拥有活跃账户，并使用该工具来接收交易线索、创建公司专属的演示文稿机器人，并为他们正在融资的投资组合公司提供温暖介绍。这就是我作为 VC 使用它的方式。我最近投资的三家 Pre-seed 公司，都通过该工具推荐的 20 位 VC 找到了他们的 Seed 轮领投方。我能够提供 10-15 个温暖介绍，而不是像过去那样只能记住 1-2 个可以介绍的人。 该工具每份演示文稿会消耗数百万个 token，并免费提供前 3 个匹配项以及高层级的演示文稿分析。要查看完整的匹配项和邮件等，匹配项收费 20 美元，演示文稿分析收费 10 美元。我只是想勉强覆盖服务器成本，这不是一个靠创始人盈利的业务。以每高质量 VC 匹配 1 美元的价格，在融资数百万美元时，这是一个很好的交易。 目前仍处于 Beta 测试阶段，还有一些粗糙之处。非常希望近期进行过融资或构建过类似产品的人能提供反馈。