

> 硬件霸主正向模型算法层狂奔。通过对混合专家架构进行极限压缩，英伟达在不牺牲精度的前提下实现吞吐量飙升，其本质是为自家GPU生态打造最高效的榨汁机。

## 极限压缩 榨干每一滴显存带宽

大模型的演进早已过了盲目堆砌参数的草莽时代，内存墙和通信带宽成为了横亘在所有AI工程师面前的大山。英伟达此次推出的Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B模型，名字虽然如同密码般冗长，但其背后的技术洞察却极其犀利。它直击当前MoE（混合专家模型）架构的痛点——在多专家并行时导致的显存碎片化与通信开销。

传统MoE模型虽然在推理时只激活部分参数，但庞大的模型体积依然需要占用惊人的显存空间。英伟达通过“压缩混合MoE”这一极其硬核的技术路径，重构了专家层的激活逻辑。技术创新点　模型通过更高效的张量并行策略与专家路由机制，将冗余的参数死角彻底抹除。这使得在同等用户并发请求下，服务器的整体吞吐量飙升了2.03倍。在系统底层，这就好比把一条拥堵的四车道公路，通过智能调度系统瞬间改造成了八车道的高速公路。

![32.jpg](https://static.downly.cn/images/d6d7ac66538330500598903aaec29865.jpg) <center>图源备注 图片由AI生成</center>

## 不只卖铲子 软件定义硬件的阳谋

在很多人的刻板印象里，英伟达只是一家卖GPU的硬件公司。然而，Nemotron系列模型的持续迭代，展现了黄仁勋极其深远的软硬协同战略。这个75B规模的模型，实际上是英伟达为其最新的B200或H200芯片量身定制的“标杆应用”。

英伟达向业界传递了一个明确的信号　光有顶级的算力硬件不够，只有配合英伟达自家的CUDA生态和专门优化的模型架构，才能将服务器的吞吐量推向极限。通过将吞吐量提升两倍，英伟达间接帮其企业客户将单Token的推理成本砍掉了一半。这种通过算法层面的优化来提升硬件商业价值的打法，构建了一道极度深邃的护城河。下游开发者会发现，同样是开源模型，跑在非英伟达硬件上的性能损耗令人难以忍受。

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## 务实的未来预测 推理效率成为第一性原理

Nemotron 75B的发布标志着模型架构研究的风向标正式转移。未来，学术界与工业界将不再痴迷于纯粹的基准测试分数，而是全面转向对极致吞吐量和极低显存占用的追求。能够完美适配特定硬件架构，将算力榨取到极致的模型，才是下一阶段B端企业采购的首选。

英伟达发布75B混合MoE模型 吞吐量翻倍背后的软硬协同战略



> 从软件算法向底层硬件渗透，OpenAI首款自研推理芯片的问世不仅是降本增效的必然选择，更是大模型生态向纵深部署演进的明确信号，英伟达的护城河迎来实质性挑战。

## 挣脱算力枷锁的必然之举

在人工智能的狂飙突进中，英伟达几乎垄断了行业的“水和电”。每一笔巨额的融资，最终都化作了交向黄仁勋的“算力税”。当OpenAI与博通联手推出名为Jalapeño的推理芯片，这场芯片领域的商业博弈正式从暗流涌动走向了公开宣战。

Jalapeño的推出，精准切中了当前大模型商业化落地的最大痛点　推理成本。在模型的生命周期中，预训练虽然耗资巨大，但却是一次性投入；而模型上线后，每天响应全球数以亿计的API调用和终端请求，这部分推理算力成本犹如一个无底洞，正在持续侵蚀着AI巨头们的毛利润。OpenAI作为当前最大的AI应用服务商，其对推理成本的敏感度远超任何同行。

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选择博通作为盟友，是OpenAI在权衡风险与效率后走的一步妙棋。博通在ASIC定制芯片领域拥有深厚的技术积淀和流片经验，能够极大缩短Jalapeño从图纸到量产的周期。通过这种软硬协同的定制化开发，OpenAI可以将自身模型独有的Transformer注意力机制与底层硬件指令集进行深度绑定与联合优化。这不仅意味着指令执行效率的成倍跃升，更意味着OpenAI能够摆脱英伟达通用GPU架构中为兼容性而牺牲的冗余功耗。

## 深刻重塑大模型部署生态

Jalapeño芯片的落地，其野心远不止于替OpenAI省下几亿美元的电费与硬件折旧费，它将直接重塑整个LLM的部署生态与商业版图。

从行业格局来看　这标志着“软件定义硬件”时代的真正到来。过去，算法研究员只能在现有的GPU架构下戴着镣铐跳舞；现在，顶尖AI企业开始根据其算法的演进路线，向上游倒逼硬件形态的重构。Jalapeño一旦在OpenAI庞大的云端机房中规模化部署，将直接剥夺英伟达在推理市场的一大块蛋糕，并引发谷歌、Meta等巨头加速自研芯片的羊群效应。

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对于下游千行百业的开发者而言，这一动作意味着更加廉价、稳定的API调用即将成为现实。算力成本的断崖式下降，将直接催生出一批以往因成本受限而无法落地的商业模式。更为深远的影响在于，OpenAI通过这颗自研芯片，完成了从“顶级算法提供商”向“算法加算力垂直整合寡头”的蜕变。未来，当OpenAI不仅掌握着最聪明的大脑，还掌握着最经济的算力基础设施时，其在与微软等云厂商的博弈中，将握有更具压倒性优势的商业底牌。

OpenAI联合博通推Jalapeño推理芯片 剑指英伟达算力霸权



> 放弃纯软件路线，直接吞噬底层基础设施。OpenAI将Ona收入麾下，意图通过软硬协同的深度优化，彻底解放Codex在复杂云端环境下的代码生成与执行潜能。

## 跨越纯算法壁垒走向软硬一体

在很长一段时间里，OpenAI在公众眼中都是一家纯粹的算法驱动型公司，依靠堆叠Transformer层数和喂养海量语料来大力出奇迹。然而，收购云基础设施初创公司Ona这一举措，暴露出这家AI巨头在面临工程化深水区时的切肤之痛，以及其向底层硬核架构渗透的坚定决心。

我们可以把Codex等代码生成模型比作一位极其聪明但缺乏体力的超级天才程序员。过去，这位天才只负责在白板上写下完美的伪代码（生成文本），但一旦涉及到在真实的、分布式的云端服务器中编译、运行测试用例、甚至进行容器化部署时，天才就束手无策了，必须依赖第三方笨重的开发环境去执行。Ona的加入，本质上是给这位天才配备了一套直接插在神经系统上的外骨骼机甲。Ona专注于云端基础设施的弹性调度与极速容器启动技术，这恰好填补了OpenAI在模型推理侧与真实算力执行环境之间的巨大真空。

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## Codex在复杂云环境中的执行痛点

解构这项收购背后的技术逻辑，我们需要直面代码大模型发展至今面临的最大瓶颈。现在的Codex已经能写出数百行的复杂业务逻辑，但代码的验证是一个强依赖环境的过程。当你让AI去修复一个微服务架构下的内存泄漏bug时，它需要极其快速地拉起多个云端沙箱，重现多线程并发的真实环境，进行动态调试，再将结果反馈给模型进行强化学习微调。

注意　传统的云平台在拉起这种用于AI瞬间并发测试的计算节点时，面临着严重的冷启动延迟与网络IO瓶颈。Ona的核心架构创新，正是在于其能够以微秒级的速度在云端剥离和调度算力碎片。收购完成后，Codex将不再是一个只会“输出字符串”的模型，而是一个能够在云端真正“跑代码”的智能体。这意味着AI将形成闭环——自己写代码，自己在云端光速部署并测试，如果报错，自己抓取日志重新修改。这彻底打破了由于算力调度延迟导致的模型推理中断。

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## 开发者生态底层逻辑的重写

这项底层架构的更新，将对整个下游开发者生态产生深远的涟漪效应。一旦OpenAI借助Ona的技术，将其API从单纯的“代码提示”升级为“代码生成+云端执行”的一体化PaaS（平台即服务），大量的第三方IDE插件、持续集成/持续部署（CI/CD）工具将被瞬间降维打击。

开发者们将面临工作方式的再一次颠覆。本地的算力与环境配置将变得毫无意义，一切都在OpenAI极度优化的专属云端闭环中完成。这不仅是OpenAI在技术护城河上的一次大规模拓宽，更是其彻底接管软件工程生命周期的野心勃勃的尝试。通过吃下云端基础设施，OpenAI正在确保，未来世界上最高效的代码引擎，只能在它自己修建的高速公路上狂飙。


OpenAI收购Ona填补云端基础设施补齐Codex算力短板



> Hermes 智能体摆脱了传统基于人类反馈的低效束缚，通过在沙箱环境中进行无监督的合成数据提纯与技能库积累，实现了真正的自我进化。这是一次从算力硬件向认知自主权的底层跨越。

## 抛弃人类教师 合成数据驱动的左脚踩右脚

在 GitHub 上狂揽数十万星标的 Hermes 智能体，真正让业界感到震撼的并非其花哨的功能，而是它在底层架构上完成的一次哲学跃迁　彻底抛弃了昂贵且主观的 RLHF（基于人类反馈的强化学习）。在过去，大模型要变得聪明，需要无数廉价的数据标注员为其打分；而 Hermes，是一台能够自己生产养料的永动机。

核心机制　Hermes 引入了极其前沿的 RLAIF（基于人工智能反馈的强化学习）与内生合成数据引擎。当面临一个陌生任务时，它不是向人类求助，而是利用内置的逻辑推演模块，自动生成成百上千种可能的代码路径。它将这些代码抛入一个被英伟达 OpenShell 严格控制的底层沙箱中执行。成功运行并得出正确结果的路径，会被系统自动提纯、沉淀，并作为正向权重立刻反哺给模型自身的本地记忆库。这种不依赖外部人工干预的“左脚踩右脚”式迭代，让其演化速度打破了碳基生物的审查瓶颈。

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## 沙箱试错 智能体技能库的自我迭代机制

要让这种自进化不至于陷入疯狂的“代码幻觉”，一个极其严密的约束环境是必不可少的。Hermes 的另一大技术亮点，是其对“技能库”（Skill Library）概念的工程化落地。

架构解剖　在 Hermes 的运行生命周期中，它每一次成功的复杂任务拆解，都不会是一次性的消耗品。比如它成功编写并调试通了一个连接冷门数据库的 API 脚本，这个行为序列会被抽象化、打包，变成一段可复用的“技能函数”，永久固化在其本地代码库中。当下一次面临类似任务时，它不需要重新消耗算力去思考，而是直接调用这个已经验证过的函数。这就像是系统自带了一个能无限生长的自我插件库，环境越复杂，它的武器库就越丰满。

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## 算力反哺 软硬协同的无死角优化

值得注意的是，Hermes 是长在英伟达庞大算力基建（如 RTX 终端与 DGX 边缘服务器）上的原生生物。这就使得它不仅在软件层进化，还能直接触碰到底层硬件的调度策略。

它在执行高负载任务时，能够自主决定是将压力切分给并发计算单元，还是排队等待显存释放。这种软硬一体的协同优化，让 Hermes 摆脱了传统云端 API 调用时的网络延迟与算力黑盒限制。当我们还在讨论如何教 AI 听懂人话时，英伟达已经通过 Hermes 打造出了一个在本地暗房里无声拔节生长的硅基生命雏形。

透视英伟达 Hermes 智能体 摒弃人类对齐的自进化引擎架构解析



> 抛开华丽的跑分暴涨，Polar框架的本质是英伟达对软硬件协同调度的又一次降维打击。通过重写底层张量分布逻辑，算力霸主正在彻底锁死AI基础设施的护城河。

## 击穿显存瓶颈 算子层面的显微镜级优化
当业界听到Codex跑分暴涨594.74%这个惊人数据时，第一反应往往是硬件算力的暴力堆砌。然而，Polar框架的发布证明了英伟达在软件层的恐怖统治力。在硬件制程物理极限逼近的今天，单纯提升芯片的时钟频率已是举步维艰，真正的魔法藏在对每一滴显存带宽的极致压榨中。

技术解密　Polar框架的核心突破在于对复杂计算流图的深度重构。在传统框架处理长文本代码生成（如Codex）时，注意力机制带来的显存占用呈二次方增长，导致庞大的KV Cache成为性能的致命毒药。Polar通过引入全新的动态算子融合技术，直接在底层张量核心（Tensor Core）层面重新分配了读写逻辑，极大减少了HBM（高带宽内存）与计算单元之间的高频数据搬运。这种显微镜级别的资源调度，直接击穿了困扰大模型推理已久的显存瓶颈。

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## CUDA生态的恐怖延伸 软硬协同的绝对壁垒
如果说GPU硬件是英伟达的坚船利炮，那么CUDA以及基于其上不断衍生出的高级框架，则是其统治世界的无形网络。Polar不仅是一个性能加速器，更是英伟达用来彻底绞杀竞争对手生态空间的战略武器。

生态碾压　当前，许多挑战者试图通过自研ASIC芯片或拥抱开源生态来绕开英伟达的硬件垄断。但Polar框架的出现，让这种努力变得苍白无力。由于Polar在极底层与英伟达最新一代GPU的指令集进行了强绑定，它能调用其他通用框架根本无法触碰的硬件特权功能。这就造成了一个残酷的现实，即便是纸面算力相近的非英伟达芯片，在运行复杂模型时，也会因为缺乏类似Polar的软件层协同，而遭遇巨大的性能鸿沟。

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## 下游框架的窒息时刻 绝对算力话语权
Polar的横空出世，让那些依赖于通用推理引擎的开发者感到了一丝寒意。英伟达正在从单纯的“卖铲人”，逐渐演变为整个AI矿场的“规则制定者”。

未来推演　随着大模型结构日益复杂化，开源社区和第三方开发者将越来越难以靠自己的力量榨干硬件的潜能。使用英伟达官方提供的高级框架将不再是一个可选项，而是为了维持市场竞争力的唯一生路。通过Polar，英伟达成功地将自己的护城河从硅片层拔高到了算法调度层，完成了对AI基础设施绝对话语权的闭环锁定。

英伟达发布Polar框架 Codex性能飙升594%的底层算力重构



> 新一代国产旗舰模型进入密集调优。产品矩阵在视觉分析与逻辑推理层面全面跃升，并向深度适配本土算力生态迈出实质性步伐。

## 三模态矩阵拓展应用边界

随着底层技术演进的加速，大模型的应用形态正在发生显著裂变。近期，关于DeepSeek全新第四代产品的灰度测试信息密集曝光。从多名开发者展示的交互界面来看，新一代系统彻底打破了单一维度的输出限制，通过三套并行架构重塑了产品矩阵。其中快速版主攻极致的响应时效，满足日常轻量化碎片交互诉求。专家版则侧重于深度逻辑推演，业内普遍推测其搭载了学术界近期热议的全新记忆架构。最为引人注目的是全新视觉版的现身，它标志着该企业在多模态融合能力上实现了质的飞跃，已具备直接摄取并解析图像与视频流的原生处理能力。

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## 深度绑定本土化算力生态

在追求性能极限的同时，该产品对底层硬件底座的选择释放出强烈的行业信号。据供应链消息反馈，开发团队正在并行推进至少两款完全基于国产芯片构架定制的大模型，并在行业内率先启动了本土算力资源的储备工作。值得注意的是，在此前针对海外顶尖芯片厂商的测试对接中，该团队并未开放核心版本的试用申请，而是将协同优化的首发窗口预留给了国内硬件生态伙伴。结合其历来在超长文本处理以及代码自动工程化实现领域的优势，这款即将面世的旗舰系统不仅有望挑战当前编程模型的技术巅峰，更将通过深度的软硬协同，为国产大模型在复杂算力环境下的降本增效树立全新标杆。

DeepSeek第四代大模型灰度测试启动 多模态与专家架构浮出水面



> 联想集团在新财年定下两年内冲刺千亿美元营收的宏大目标，其中人工智能板块已成功占领全公司三分之一的业绩高地。这家老牌科技巨头正试图跳出传统硬件组装的陈旧框架，通过全链路的AI原生化改造完成核心竞争力的惊险一跃。

## 财务指标强劲复苏与核心引擎切换

在最新召开的新财年誓师大会上，联想集团董事长兼CEO杨元庆向外界释放了极具进取心的战略信号。经历了全球供应链重塑与关税政策波动的双重压力测试后，联想的业绩展现出了惊人的反弹势能。在2025至26财年的前三季度，公司总营收攀升至4400亿元规模，同比增长高达18%。

更令市场振奋的是其盈利质量的大幅改善，调整后净利润顺利突破百亿大关，28%的增速印证了公司运营效率的全面提升。在这份亮眼的财报中，AI相关业务的表现堪称中流砥柱。该板块营收不仅实现了惊人的同比翻番，更一举切下了集团总收入三分之一的版图，正式取代传统业务成为驱动这艘科技巨轮全速前进的最强引擎。

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## 软硬协同布局个人算力中枢

面对万亿级别的智算蓝海，联想将2024年精准定义为战略落地的交付之年。在杨元庆的构想中，未来的联想必须从骨子里蜕变为一家纯粹的AI原生公司。这意味着从底层硬件设计到顶层解决方案，甚至企业内部的审批流转，都将被人工智能彻底重写。

在终端创新领域，联想正加速打破传统PC制造商的刻板印象。除了加码具备智能体交互能力的新一代AI电脑与手机，公司正将研发重心倾注于全新的个人算力中枢Kubit项目，意图构建一张无缝衔接端与云的泛在智能算力网。不过管理层同时也保持着清醒的克制，坦言当前整体毛利率仍有待攻坚，且移动通信终端与基础设施业务仍面临激烈的份额争夺。这场由内而外的基因重组，注定是一次充满挑战的长征。

联想吹响千亿美元营收号角 人工智能业务重塑科技巨头增长引擎



> 本地AI引擎完成关键底层架构革新，全面释放苹果自研芯片的神经网络潜能。高达两倍的推理提速与内存调度优化，标志着Mac设备在桌面级大模型开发领域的统治力进一步巩固。

## 神经网络加速 软硬协同实现亚秒级极速响应

本地大模型运行方案Ollama近期发布了震撼开发者圈层的性能更新，正式宣布引入苹果极力推广的机器学习框架MLX。这一极具前瞻性的底层架构重构，彻底打通了软件调度与硬件算力之间的隔阂，为搭载自研芯片的Mac设备带来了立竿见影的性能狂飙。官方评测数据显示，新版本在预填阶段处理用户提示词的速度提升了百分之六十，而在模型产出回复的生成阶段更是实现了夸张的百分之百提速。尤其是针对配备最新自研芯片的机型，通过专门调用的神经加速器模块，本地AI的推理响应几乎达到了即时呈现的极限体验。

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## 突破内存瓶颈 统一架构护航超长上下文对话

除去纯粹的浮点运算速度跃升，本次底层更新还触及了本地大模型运行的核心痛点 内存调度策略的深度重写。通过更精细化地利用统一内存架构，新版软件能够在极端的长时间交互或处理庞大代码库上下文时，依然保持流畅且稳定的内存流转。为了换取毫无顿挫感的丝滑推理表现，官方建议开发者直接在配备32GB以上内存的设备上进行超大规模部署。目前，这一基于新框架加速的预览版本已率先针对主流开源模型进行了专项适配，后续将加速覆盖更广阔的模型生态。

## 闭环开发生态 桌面级AI推理工具的商业进阶

这一技术演进对于高度依赖本地计算算力进行代码生成的极客群体而言，无异于一场效率革命。当本地化运行大语言模型的延迟被极致压缩至亚秒级别，其在代码补全、逻辑排错等日常高频场景下的生产力表现已足以同高昂的云端API服务正面抗衡。通过自研芯片的物理堆叠与专属机器学习框架的软硬件协同，桌面级设备正在构筑一条极深的AI开发护城河，同时也向业界展示了软硬一体化闭环生态带来的统治级红利。

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