英伟达 CEO 称 GPT-6 Astra 使用 10 万块 Blackwell GPU 训练
英伟达 CEO 称 GPT-6 Astra 使用 10 万块 Blackwell GPU 训练
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- 关键在于，英伟达披露的集群规模是否会成为前沿模型训练的新基准，而非一次性的建设项目。若是如此，先进 GPU 和互连能力的获取可能会进一步集中于少数头部 AI 公司。
- 该报告还指出了第二个观察点：代际差距与芯片数量同样重要。Blackwell、Hopper 和国产替代方案并不能直接互换，因此仅基于总数量的比较可能低估性能差距。
- 对于加密货币相关的 AI 叙事，实际影响并非代币会立即受到冲击，而是市场将重新聚焦算力稀缺、基础设施瓶颈，以及较小参与者在无法获得顶级集中式硬件的情况下能否真正参与竞争。
据报道援引的公司披露，英伟达 CEO 黄仁勋表示，GPT-6 Astra 使用了超过 10 万块在高速 NVLink72 集群中连接的 Grace Blackwell GPU 进行训练。黄仁勋还表示，下一批将使用 40 万块 GPU，但未明确具体型号。
此次披露聚焦于训练 GPT-6 Astra 所使用的硬件。黄仁勋表示，该系统使用了超过 10 万块通过 NVLink72 连接的 Grace Blackwell GPU。NVLink72 是英伟达用于将 72 块 GPU 置于同一高速互连域内的架构。报道称，下一批训练计划使用 40 万块 GPU，但未说明这些系统是否同样采用 Blackwell。
该报告将这一披露置于美国和中国模型开发商当前 AI 基础设施差距的背景下进行分析。字节跳动被描述为中国主要模型公司中最接近的一家，已连接约 3.6 万块 B200 GPU。报道称，其国内集群主要依赖基于 Hopper 的 H20 和 H800 系统。
报告中的其他算力数据仍不甚清晰。据称，Kimi 通过阿里巴巴获得了约 2 万块 Hopper GPU，具体为 H200 型号，但阿里巴巴否认了这一说法。DeepSeek 尚未披露用于训练 V4 的完整硬件配置，但报告援引的泄露信息称，该公司在 5 月拥有约 2 万个 H 等效算力单元，其中包括约 1.6 万个华为 950 算力单元。
报告还指出，用于 Astra 的 Blackwell 平台已不再是英伟达最新一代产品。Vera Rubin 已进入全面量产阶段，英伟达估计，使用 Rubin 训练大型混合专家模型所需的 GPU 数量可能仅为使用 Blackwell 时的四分之一。报道称，尚无中国公司公开披露使用同一代的 10 万块先进 GPU 训练单个模型。
为何重要
这一披露之所以重要，是因为它进一步凸显了前沿 AI 开发与围绕模型竞争的更广泛市场叙事之间的分化。在最高端，性能越来越不仅取决于算法或数据，也取决于谁能够组建、供电并互连由最新芯片构成的超大规模集群。
这对 AI 供应商自身之外的领域也具有更广泛影响。大模型进展越依赖稀缺且高度整合的硬件栈，战略重心就越会转向半导体供应、网络架构和先进算力的获取。对于与加密货币相关的 AI 领域，这意味着关注点仍将落在基础设施约束上，而非仅仅对 AI 品牌概念的热情。
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