昨晚，英伟达宣布推出 NVIDIA HGX™ H200，为全球领先的 AI 计算平台灌输强大动力。

　　该平台基于 NVIDIA Hopper™ 架构，配备H200 Tensor Core GPU和先进的显存，因此可以为生成式AI和高性能计算工作负载处理海量数据。

　　此次在计算核心上的升级力度虽小，但显存带宽速率的增长，帮助H200实现了更快的数据传输，减少复杂任务的处理瓶颈，其中HBM3e内存芯片起到了关键作用。

　　作为H100 GPU的继任者，也是该公司首款使用 HBM3e 内存的芯片，拥有高达141GB的显存。借助HBM3e，与A100相比，H200的容量几乎翻了一番，带宽也增加了2.4倍。

　　与H100相比，H200的带宽则从3.35TB/s增加到了4.8TB/s，带来了进一步的性能飞跃，用跑模型来反映其进步，让Llama2 70B在两款芯片上运作，H200的推理速度比前任提升了一倍。

　　并且两款芯片在使用上是互相兼容，这意味着建立在H100上训练的大语言模型可以无缝衔接地切换到H200上加速。用H200与英伟达Grace CPU搭配使用组成了性能更加强劲的GH200 Grace Hopper超级芯片——专为大型HPC和AI应用而设计的计算模块。

　　此外，H200的推理能耗相比前代直接腰斩，能大幅降低用户的使用成本，可谓买得多省得多。软件升级预留了更大的空间，未来预计还会为H200带来额外的性能提升。

　　在英伟达官方公布的产品路线图当中，在明后年会分别推出B100和X200两款芯片，把过去数据中心两年一更新的节奏打破。

　　性能更是举目望不到尽头。以推理1750亿参数的GPT-3为例，今年刚刚发布的H100是前代A100性能的11倍，H200比H100有着60%的提升。

　　目前除了主导大模型界的Open AI与算力领先的英伟达芯片有着深度绑定，科技大厂亚马逊的AWS、微软Azure，谷歌云无疑都将继续拥抱H200。

　　在凭借超高算力加速效果成熟的开发生态绑定后，对手很难简单靠时间追上这家芯片巨头，或者等你终于开发出一款训练模型的芯片时，大模型可能都迭代好几代了，这些巨头可等不起。

　　AI芯片竞赛中AMD、英特尔也不遑多让，今年6月AMD发布的Instinct MI300X将配备182GB的HBM3和5.2TB/S的显存带宽，容量和带宽相比H200都不逊色。英特尔明年推出的第三代Gaudi AI芯片也将从上一代的96GB HBM2e增加到144GB。

　　据美国金融机构Raymond James透露，H100芯片的成本仅为3320美元，但英伟达对其客户的批量价格却高达2.5万至4万美元，利润率高达10倍。

　　Sam Altman又回归了科技圈顶流，风头盖过了马斯克盖茨等人。先是以一场发布会扼杀了众多尚在襁褓里的AI创业项目，Open AI投资的科技硬件初创公司Humane继而发布了一款内嵌GPT的AI硬件——AI Pin。

　　这款AI Pin最早曾在巴黎时装周的T台上展示，外形小巧美观，可以通过磁吸的方式适合佩戴在身上。

　　除了内置GPT，从外观上可以发现这款硬件并没有屏幕，如果需要阅读信息，可以通过激光投影系统，拿手作屏幕，利用手势交互识别来实现天气、时间以及日期的切换。

　　这款AI硬件的特别之处，在于为我们和智能硬件的交互形式提供了新的思路，生成式AI对多模态环境的识别使其能够融入到我们周围的环境中，好比一个能听从指令和实时反馈的“助手”陪伴在我们身边。

　　以前智能手机作为人体的延伸存在着，我们大部分时间都离不开手机，也逐渐被束缚在六七寸的小盒子里，而且我们并未完全开放所有的输入渠道，获取信息的方式主要还是以阅读为主，听力为辅。

　　值得一提的是，开发团队大部分来自苹果前员工，创始人Chaudhri更是初代iPhone的设计团队成员。

　　不难解释，整体外形看上去充满了苹果的味道，可以说是Apple Watch的“胸针版”，由计算机核心和电池两部分组成，前半部分机身有一块触摸板，可以通过单指、双指点击来激活设备。顶部还有一个“信任灯”，当信任灯闪烁时会告诉我们正在收集数据。

　　官方特意强调，AI Pin的定位并非一款可穿戴配件，不依赖与智能手机形成配对的形式来辅助使用，它配置了独立的操作系统Cosmos，更像是ChatGPT的插件系统，按需来调用各种AI。

　　Altman 在接受《金融时报》采访时表示，“我们的愿景是打造AGI，确保其安全并从中受益。”

　　为实现这一终极目标，OpenAI 计划从微软那里获得进一步的资金支持，公司 CEO Sam Altman 正积极推进创建与人类一样智能的计算机软件 —— 通用人工智能（AGI）的愿景。

　　据知情人士透露，作为两家公司长期协议的一部分，微软今年早些时候宣布再向OpenAI投资100亿美元。

　　被问及微软是否会进一步投资的时候，Altman回答道“我希望如此。从这里到AGI之间还有很长的路要走，需要构建大量的算力，培训费用也非常庞大。”

　　Altman还表示，公司正在开发下一代 AI 模型GPT-5，不过他没有承诺发布时间表。GPT-5 将比其上一代更加复杂，但从技术上很难准确预测该模型可能具有哪些新功能和技能。

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