
> 最新基准测试显示，英伟达 GB200 NVL72 系统在处理混合专家（MoE）模型时，性能高达 AMD MI355X 集群的28倍，且每 token 成本仅为后者的十五分之一。这一数据不仅确立了英伟达在超大规模推理领域的绝对统治力，也揭示了“极致协同设计”在解决通信瓶颈上的关键作用。

## 极致架构 破解 MoE 模型通信瓶颈

Signal65 发布的最新 SemiAnalysis InferenceMAX 报告，针对 Deepseek-R1 0528 混合专家（MoE）模型进行了深度评测。MoE 模型的优势在于能根据任务动态激活最匹配的“专家”模块，但在大规模扩展时，节点间的通信延迟往往成为致命瓶颈。

英伟达通过 GB200 NVL72 给出了教科书般的解决方案。该系统并未单纯堆砌算力，而是采用了“极致协同设计”策略，将72颗芯片紧密互联，并配备高达 30TB 的共享内存。这种设计彻底打通了数据传输的高速公路，显著降低了延迟。测试数据显示，在相似配置下，GB200 NVL72 的每个 GPU 吞吐量高达 75 tokens/秒，性能达到 AMD MI355X 的28倍。

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## 成本效益 TCO 成为云厂商的核心考量

对于超大规模云计算厂商而言，单纯的性能指标不足以决定采购意向，整体拥有成本（TCO）才是关键。Signal65 结合 Oracle 云定价模型分析指出，GB200 NVL72 在提供极高交互速率的同时，展现了惊人的成本效益。

其每 token 的相对成本仅为 AMD 方案的十五分之一。这意味着在同等预算下，企业能够获得数十倍的算力产出，或者在满足同等业务需求时大幅削减硬件开支。这种“降本增效”的双重优势，使得 GB200 NVL72 在高端推理市场几乎没有对手。

## 错位竞争 AMD 坚守稠密模型阵地

尽管在 MoE 领域遭遇重挫，AMD 并非全无机会。报告强调，AMD 的 MI355X 凭借大容量 HBM3e 内存，在稠密模型（Dense Models）环境中依然具备极强的竞争力。

目前，AMD 尚未推出能与 GB200 NVL72 正面对抗的机架级解决方案。但随着 AMD Helios 平台与英伟达 Vera Rubin 平台的对决临近，双方在机架级扩展方案上的博弈将更加激烈。对于 AMD 而言，如何突破互联带宽限制，构建类似 NVL72 的高内聚系统，将是其能否在下一代计算竞赛中翻盘的关键。

性能碾压 AMD 28倍 英伟达 GB200 NVL72 确立机架级霸权





> 导语：本期资讯我们要点聚焦：OpenAI发布针对软件工程优化的GPT-5.1新模型并与富士康达成硬件制造合作；谷歌阵营同样动作频频，不仅推出了基于Gemini 3技术的Nano Banana Pro图像模型，还在地图、反诈及内容识别领域全面植入AI能力。此外，Sora陷入商标侵权官司，复旦MOSS团队开源端到端语音模型也引发了业界的广泛关注。

## 谷歌Gemini 3首秀 Nano Banana Pro重新定义4K图像生成

谷歌正式发布了基于最新Gemini 3技术的图像生成模型——Nano Banana Pro。这款新工具在技术规格上实现了质的飞跃，不仅原生支持4K超高分辨率输出，还在保持人物与物体身份一致性方面取得了显著进步。

功能方面，Nano Banana Pro新增了实时联网搜索能力，允许模型在生成过程中获取最新信息辅助创作。同时，为了应对版权和伦理挑战，模型内置了双重水印技术及C2PA验证标准。不过，性能的提升也带来了成本的增加，其定价相较于前代产品大幅上涨了3至6倍。

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## 编程能力天花板 GPT-5.1-Codex-Max强势登场

OpenAI再次刷新了AI编程辅助的高度，推出了专为复杂软件工程设计的GPT-5.1-Codex-Max模型。该模型最大的亮点在于引入了全新的“上下文压缩机制”，有效解决了长会话中信息丢失的痛点，同时大幅降低了令牌消耗。

在权威的SWE-bench测试中，GPT-5.1-Codex-Max的准确率飙升至77.9%，展现了其在处理超大代码上下文生成任务时的卓越能力。这标志着AI在辅助大型项目开发和复杂逻辑编写方面迈出了关键一步。

## Sora商标撞车 数字图书馆OverDrive正式起诉OpenAI

备受瞩目的视频生成工具Sora近期惹上了法律麻烦。知名数字图书馆OverDrive向法院提起诉讼，指控OpenAI的“Sora”在名称使用、图标设计以及配色方案上，与其2018年推出的同名学生阅读App存在极高的相似度。

OverDrive方面认为，OpenAI的行为已经涉嫌商标侵权及不正当竞争，目前已正式递交了索赔要求并申请了相关禁令。这一案件也再次引发了科技圈对于品牌命名与知识产权保护的讨论。

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## 谷歌Pixel 9化身反诈卫士 实时监测通话与屏幕共享风险

为了应对日益猖獗的金融诈骗，谷歌在印度市场率先推出了两项基于AI的防御功能。依托于Gemini Nano的端侧处理能力，Pixel 9及以上机型现已支持通话实时诈骗语音检测，能够在通话过程中识别潜在的诈骗话术。

此外，针对Android 11及以上版本的设备，谷歌还推出了屏幕共享联合警报功能。该技术旨在通过技术手段拦截如OTP（一次性密码）泄露等风险行为，为用户的财产安全构建起一道AI防火墙。

## 填空也能做设计 前谷歌团队打造Mixup创意修图应用

由前谷歌团队创立的Things公司发布了一款充满趣味的iOS端AI照片编辑器——Mixup。该应用目前采用限量邀请码制度，一经推出便引发关注。

Mixup的核心玩法在于其独特的“Recipe”（配方）功能，采用填空式的提示词引导。用户只需上传简单的照片或涂鸦，即可通过预设配方快速生成如“文艺复兴自画像”等风格独特的二次创作。同时，用户还可以将自己的创意配方分享至社区，形成互动循环。

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## 算力基建再升级 OpenAI携手富士康打造美国AI制造中心

OpenAI正在进一步强化其供应链的自主可控能力，正式与制造巨头富士康达成战略合作。双方将共同在美国多地建立研发与制造中心，专注于生产高性能AI服务器机架以及配套的供电冷却系统。

根据协议，富士康将负责具体的生产制造环节，而OpenAI则提供关键的需求洞察并保留优先选购权。值得注意的是，此次合作中OpenAI并未做出强制采购承诺，显示出其在硬件布局上的灵活策略。

## 搜索体验大革新 Perplexity Comet浏览器登陆安卓平台

Perplexity公司宣布其备受好评的AI浏览器Comet正式推出Android版本。安卓版Comet完美继承了桌面端的核心优势，支持用户将其设置为系统默认搜索引擎，并能利用标签功能快速调用AI助手。

此次更新最大的亮点在于新增的语音模式。用户现在可以针对当前浏览的网页内容，直接通过语音发起交互式提问，无论是查询页面细节还是总结长文，都能获得即时响应，极大地提升了移动端的搜索效率。

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## 告别文本中介 复旦MOSS团队开源端到端语音大模型

复旦大学MOSS团队在开源领域再下一城，正式开源了其端到端语音对话模型MOSS-Speech。该模型采用创新的“层拆分”架构，通过冻结文本模型参数并新增语音专用层的方式，成功打破了传统语音交互需要“语音转文本再转语音”的桎梏。

测试显示，MOSS-Speech在语音问答、情绪精准模仿以及自然笑声生成等方面表现优异，在特定任务评测中实现了极低的词错率和极高的情感识别准确率，为未来的人机交互提供了新的范式。

## 一眼识破AI造假 Gemini新增图片来源快速验证功能

面对网络上泛滥的AI生成内容，Google为Gemini用户增添了一双“火眼金睛”。新推出的图片识别功能允许用户直接向Gemini提问，以快速判断眼前的图片是否由Google自家的AI工具生成或编辑。

这项功能旨在提高数字内容的透明度。谷歌还透露，未来计划将这一验证能力扩展至视频和音频领域，并将其整合到更多的谷歌服务生态中，帮助用户在真假难辨的信息流中保持清醒。

## 谷歌地图注入Gemini灵魂 沉浸式导航与地标指引上线

谷歌地图迎来了Gemini模型的深度整合，旨在打造更直观的出行体验。新版本不仅能自动汇总目的地的评论和预订信息，为用户提供详尽的“行前须知”，还引入了更加智能的导航方式。

在AI的加持下，导航系统现在能够利用清晰可见的物理地标作为指引参照物，而非枯燥的街道名称。同时，针对电动车主，新功能还提供了更精准的充电桩预测服务，让行程规划变得更加轻松无忧。

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