NVIDIA和AMD，终于有对手了？ 一家名不见经传的芯片初创公司——Bolt Graphics，在最新发布的测试中抛出惊人数据： 其首款GPU模组Zeus 4C，在路径追踪（Path Tracing）场景中，性能飙至RTX 5090的13倍。
在瞬息万变的算力租赁市场中，NVIDIA 5090 8 卡机的租赁价格在短短两个月内经历了令人瞩目的下跌，从最初的 12000 元以上跌至如今的 8000 元以下（12 月闭口）。
Fireworks AI 作为新兴云服务商的一员，向开发者出租搭载 NVIDIA 芯片的服务器以运行人工智能模型。据两位知情人士透露，该公司正以 40 亿美元估值进行融资谈判，这一数字较一年前估值增长逾七倍。
GMI Cloud亮相WAIC 2025，展示AI云服务及NVIDIA合作技术成果
众所周知，老黄不仅卖铲子（GPU），还自己下场开矿（造模型）。
据The Information报道，微软正在重绘其自研人工智能服务器芯片的产品路线图，将在未来几年内专注于推出设计更保守、开发难度更低的芯片版本，目标是在2028年前克服当前导致研发延迟的一系列问题。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化（DDO）。
在我们去年 AI Scaling Laws article from late last year中，我们探讨了多层 AI 扩展定律如何持续推动 AI 行业向前发展，使得模型能力的增长速度超过了摩尔定律，并且单位 token 成本也相应地迅速降低。
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏，AI不仅掌握了游戏技巧，还培养出强大的跨领域推理能力，在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
虽然 AMD 已投入大量资金来加速其 Instinct 数据中心 GPU 的开发，以便与 Nvidia 最强大的 AI 芯片正面交锋，但该公司也大力依赖收购，以便能够提供“端到端 AI 解决方案”。
