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OpenAI没选NVIDIA。 Sam Altman亲手选了AMD，用来做AI推理。他和苏姿丰一起，从头参与了MI450芯片的设计。这不是合作，这是共建。 MI450最大优势是啥？推理效率，特别是大模型低功耗推理。你以为GPU只卷训练？2024之后，比的是谁能推得更省、更快、更稳。 OpenAI已经开始在MI300X运行模型了，MI450只是更激进的延续。接下来的大模型，不一定长在N卡上。

墓碑科技

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Anthropic CEO Dario谈开源模型： - 大模型开放权重不同于软件开源，不存在开发者社区的反向贡献。 - 开源只是吸引注意力的幌子，用户只关心这个模型是否好用。Deepseek开源与否都无所谓，作为一个超大模型，推理起来很困难。 - 开源并不等于免费，推理服务器运行，是有成本的。

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高级分析师

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Derek Nee

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宝玉

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这可能是今年最值得看的一堂AI课程。全程40 分钟，Kimi创始人杨植麟，把未来几年 AI 发展的关键逻辑讲透了。从 Scaling Law，到下一代模型架构，再到 Agent 智能，他没有只讲一个产品，而是在拆解一个更大的问题：未来的 AI，究竟会如何进化？过去几年，大模型竞争靠的是更大的参数、更强的算力。但下一阶段，真正决定胜负的，是模型效率、推理能力，以及能不能从“聊天工具”变成真正能够完成复杂任务的智能体。如果你想理解 GPT、Kimi、Claude 等大模型未来会走向哪里，这 40 分钟非常值得收藏。看懂这堂课，可能就看懂了未来几年 AI 行业最大的变化。

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0x鸣人

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著名机构SemiAnalysis的研究员给了一个很有趣的观点--关于中国的开源模型 Jordan Nanos Jordan Nanos 是 SemiAnalysi 的AI 研究员，他说：开源模型现在看起来追上了前沿闭源模型，其实完全是“人为”追平的直接原因就在美国政府身上——他们对Anthropic施加了限制，导致我们根本拿不到这些实验室真正最强的模型最明显的例子就是Mythos和Fable：我根本用不了Mythos，只能偶尔“好好求一下”才能用上Fable 至于OpenAI的5.6 Sol，我们的判断是它甚至都不是OpenAI训练过的最大模型，规模都没到4.5那个级别，他们肯定在某个地方还藏着更大的模型

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梭哈.AI

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白宫加密政策主管David Sacks：四年内AI 大模型能力将增长一百万倍！ “我认为目前至少在三个关键维度上，进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好，而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代，但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域，我们才刚刚开始（推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长）。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准，每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步，他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统，它类似于一个机架系统，可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时，我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU，而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中，他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的： “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说，每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义：如果每两年提升 10 倍，并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘：算法、芯片，以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点，因为他们不了解指数级进步的意义。”

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夜谈

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拔掉网线，全程断网单机运行 2000 亿参数的 AI 模型。跑这套系统的设备有多大？一只手就能稳稳托住。 AMD 拿出了目前全球最小的 AI 开发系统。苏姿丰直接把这台主机端了出来。里面塞进了他们最高端的 Ryzen AI Max 处理器。搭配的是 128GB 高速统一内存。算力能装进巴掌大小的空间，靠的是底层架构设计。这 128GB 内存由 CPU、GPU 和 NPU 三方直接共享。省去了数据在不同模块间来回搬运的损耗。系统整体性能被大幅拉升。硬生生把跑大型 AI 模型的算力，压缩进了一台微型桌面台式机里。大模型的硬件门槛正在被物理击穿。跑千亿参数模型曾经必须依赖庞大的云端机房。现在直接变成了摆在桌面上的一台离线私有设备。

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墓碑科技

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今天 Meta 发布了最新的开源模型的 Llama 3 首发和之前一样，包括了 8B 和 70B 两个版本，小扎说还有个 400B 参数的大号版预计在夏天发布，这可能是第一个 GPT-4 级别的开源模型！Meta 这次在 15T 的数据集上训练了一个 8B 的小模型，在参数规模、易用性和推理能力上做了最佳平衡，看来有算力真香😄 同时 Meta 也推出了自己的 ChatGPT 产品 Chat AI 了。。其实 HuggingChat 也不错的你可以在这里体验所有的开源大语言模型

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Google 发布了第八代 TPU 最核心的变化：以前一颗芯片什么活都干，这次拆成了两颗，各管一头。 - TPU 8t — 专门用来训练模型 - TPU 8i — 专门用来推理，跑模型为什么要拆？因为这两件事要的东西已经彻底不一样了：训练要的是"能一次吞下海量数据"，慢一点无所谓；而跑模型要的是"反应快"——你问一句它得立刻答上来。现在 AI 进入了Agent时代（AI 自己一步步干活、反复思考），一个任务要来回想很多轮，每轮慢一点点，加起来用户就等不了了。 TPU 8t（训练）：定位为：万亿参数级大模型预训练，一组 9600 颗芯片，121 exaflops 算力、2 PB 共享内存，峰值性能是上一代的 3 倍 TPU 8i（推理）：后训练 + 实时推理，通信密集任务延迟最多少一半

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小互

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黄仁勋提到：优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，无论它来自哪里... 在和 axios 的最新访谈中，Jensen已经聊到了中国的开源模型和美国闭源模型的看法，今天又特意注册X发文说明为什么开源模型很重要..... 他说：“这些中国模型非常优秀，优秀的开源模型就应该被使用” “我认为优秀的AI开源模型对整个行业都是好事，显然，只要有优秀的AI，即使是开源的，无论它来自哪里，都会带来更多的使用” “优秀的模型带来大量使用，大量使用带来巨大增长。而这只是个开始” “DeepSeek当时就是这样，Kimi也会是这样” “还有一个误解是，开源模型会对闭源模型构成对抗，这也是错的”

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梭哈.AI

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单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了一波, 5090每秒能生成700+token! 给不知道什么是 Diffusion 大模型的同学科普一下, 传统大模型都是一个字一个字吐出来的, 而 Diffusion 大模型则是如同刮奖一样, 是一片一片出来的, 速度高是 Diffusion 大模型的优点. 有得必有失, 缺点当然就是输出质量没有传统大模型好了. 不过这次的 Diffusion Gemma 还是比之前的 Diffusion 文本大模型好不少, AIME 2026(数学能力测试) 能达到 Gemma4-26B-A4B 的94%的水平, 最差的是tau2 bench(考验Agent能力的测试), 也能达到82%. 这个模型大小 4bit 量化版本 16G 显存就能运行了, 另外, 我突发奇想, 这个模型能不能作为 gemma4 dense 模型的草稿模型用来投机解码? 感兴趣的同学可以试试! #diffusiongemma #gemma #gemma4 #google

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karminski-牙医

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Dario Amodei 这段谈 AI 竞争，信息量挺大。很多人以为中国开源模型追上来以后，前沿模型公司的护城河就没了。但 Dario 的判断刚好相反：在 AI 里，真正的护城河不是开不开源，也不是谁模型更多。而是 intelligence 本身。他说得很直白：大家不会为了便宜一点、开放一点，就长期接受“没那么聪明”的模型。只要前沿模型每年还在 10 倍级别增长，领先者和追赶者之间就不是差一点，而是可能差一个时代。

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Vincent

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开源分解图层大模型这么快就来了? 给大家带来阿里刚刚发布的 Qwen-Image-Layered 模型实测, 这是一个可以把图片分成不同图层的大模型, 模型是基于 Qwen-Image 微调的. 本次我的测试覆盖这个模型的擅长场景(海报), 指令遵循测试(指定抽取目标), 边缘处理(头发), 极限测试(全是贴纸, 一个贴纸一个图层的话可以抽取50多个图层). 直接说结论, 首先还是模型太大了, 因为这个模型基于 Qwen-Image 所以是个20B的模型, 我是用HuggingFace Zero GPU 测试, 每次运行大概2分钟左右, 模型的确可以做到分离图层, 而且边缘处理很不错, 不过稳定性有待优化, 在我测试中4个图层可以输出, 但是8个或者10个图层就炸了, 怀疑可能是超过了Zero GPU超时或者bug (GPU是H200, 不太可能爆显存), 输出尺寸只有 544*736, 官方也推荐640分辨力, 这点也需要提升, 以及模型还是太大了, 20B, 希望能优化下尺寸.

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karminski-牙医

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董小姐 |上Gate玩事件合约

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每个人都能买得起英伟达发布个人AI超级计算机，能运行2000亿参数的大模型。 NVIDIA 今天在CES 2025大会上发布了 NVIDIA Project DIGITS，这是一款能放在你桌面上的个人AI超级计算机。将传统上需要大型数据中心才能完成的 AI 计算，带到每个人的桌面。‘ Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip，能够提供 1 PFLOP（每秒一千万亿次浮点运算）的AI计算性能。设计目的用于原型开发、微调以及运行大型AI模型，使用户能够在本地桌面系统上开发和运行推理模型，然后无缝部署到云或数据中心也就是它能在你的本地就能运行超大的AI模型，能够运行高达 2000亿参数的大语言模型。通过 NVIDIA ConnectX 网络，两台 Project DIGITS 超级计算机连接起来，可以运行 4050亿参数模型。而且支持在本地电脑上开发和测试AI模型，然后快速部署到云端或数据中心。简单来说，它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！

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