Blockade Labs 升級 Skybox AI：Model 3 帶來 8K 全景，適配 Vision Pro
Blockade Labs 釋出 Skybox AI 的 Model 3 更新，支援生成並下載 8K 解析度的 360 度全景環境，畫素較上一代提升 77%，可直接適配 Apple Vision Pro。此外還上線了 Remix Your 360 功能，允許上傳任意全景圖進行二次重繪。
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NVIDIA 全面加速 Llama 3：單張 H200 跑 70B 每秒吐 3000 token
NVIDIA 宣佈對 Meta 新發布的 Llama 3 進行全平臺推理最佳化。測試顯示，單張 H200 執行 700 億引數版本時每秒生成約 3000 token，可同時服務約 300 名使用者；80 億引數版本也已適配 Jetson 和 RTX PC。開發者可直接通過 NIM 微服務在瀏覽器中試用。
Intel 釋出 Gaudi 3：宣稱部分大模型表現比輝達 H100 快 1.7 倍
在 Vision 2024 大會上，Intel 正式推出 Gaudi 3 AI 晶片，採用台積電 5nm 工藝並配備 128GB HBM2e 記憶體。官方稱其執行 LLaMA 等大模型時速度最高比 Nvidia H100 快 1.7 倍、能效高 2.3 倍。風冷版將於三季度全面上市，液冷版四季度跟進。
MLPerf 推理基準出爐：Nvidia H200 霸榜，AMD 再次缺席
MLCommons 公佈最新 MLPerf 推理評測結果，Nvidia 攜 H200 參測全部專案，配合 TensorRT-LLM 表現強勁，其推理業務已佔資料中心收入約 40%。Intel 提交了 Gaudi2 與至強成績，而 AMD MI300 再次缺席。
NVIDIA 釋出 Blackwell 晶片架構：推理速度提升 5 倍，直奔萬億引數模型
NVIDIA CEO 黃仁勳釋出新一代 Blackwell 架構。它專為萬億引數多模態模型打造，單晶片 FP4 推理效能達前代 Hopper 的 5 倍，訓練效能提升 2.5 倍，同時還帶來了打包部署工具 NIM。說白了，AI 算力正在全面告別通用計算，各家巨頭也已集體排隊採購。
Nvidia 推出量子云服務：用 GPU 模擬量子計算，已開啟早期預覽
Nvidia 在 GTC 大會上釋出 Nvidia Quantum Cloud 微服務，讓開發者能借助 GPU 模擬量子處理器的執行環境。該服務支援化學、生物及金融等領域的量子演算法測試，同時公佈了抗量子攻擊密碼庫 cuPQC。目前該雲服務已開啟早期預覽。
Nvidia 進軍人形機器人：釋出通用基礎模型 GR00T 與 Jetson Thor
Nvidia 在 GTC 大會上釋出面向人形機器人的通用基礎模型平臺 Project GR00T，以及基於 Blackwell 架構的專用計算機 Jetson Thor。包括波士頓動力、Figure AI、宇樹科技在內的幾乎所有主流人形機器人廠商均已加入合作，加速具身智慧開發。
Nvidia 推出 Earth-2 雲平臺：用生成式 AI 預測極端天氣，提速千倍
在 GTC 2024 上，Nvidia 宣佈正式上線 Earth-2 氣候數字孿生雲平臺。它結合生成式 AI 模型 CorrDiff 與 Omniverse，能以兩公里級解析度模擬全球與區域性氣象，速度比傳統數值模型快 1000 倍、能效高 3000 倍。臺灣氣象部門已率先接入用於颱風路徑預測。
傳 Perplexity 即將完成新融資：估值翻倍至 10 億美元成獨角獸
據《華爾街日報》報道，AI 搜尋初創公司 Perplexity 即將敲定新一輪融資，估值達約 10 億美元成為獨角獸。兩個月前其估值僅為 5.2 億美元，且年營收剛突破 1000 萬美元。資本正全力押注其挑戰 Google 搜尋的野心。
微軟公佈 DirectSR：一條程式碼打通輝達、AMD 和英特爾超解析度
微軟公佈全新 Windows API「DirectSR」，聯合 Nvidia、AMD 和 Intel 統一遊戲超解析度支援。開發者只需接入一套統一程式碼，即可同時相容 DLSS、FSR 和 XeSS。微軟稱其為連線遊戲與超分技術的「缺失一環」，將很快在 Agility SDK 預覽版中上線。
Figure AI 獲 6.75 億美元融資：貝索斯與輝達參投，估值 26 億美元
人形機器人初創公司 Figure AI 宣佈完成 6.75 億美元融資，估值達 26 億美元，投資方包括貝索斯、輝達、微軟和 OpenAI。Figure 還將與 OpenAI 合作開發下一代機器人 AI 模型。大模型巨頭正集體押注具身智慧的商業落地。
Google 開源輕量模型 Gemma：筆記本能跑，允許商用
Google 推出全新開源模型系列 Gemma，提供 2B 和 7B 兩個尺寸及指令微調版本。它繼承了 Gemini 的核心技術，能在個人電腦或工作站本地執行，在同尺寸開源模型中表現頂尖，且允許企業和個人免費商用。
Groq 憑自研 LPU 走紅：每秒狂飆 247 個 Token，比微軟快 13 倍
AI 晶片公司 Groq 研發的 LPU 晶片走紅網路。根據第三方測試，Groq 執行大語言模型可達每秒 247 個 Token，比微軟雲端快了 13 倍。最值得關注的是，這種超低延遲讓即時語音對話成為可能，不過其擴充套件能力仍有待檢驗。
NVIDIA 推出 Chat with RTX：本地免費跑大模型，直接問答個人文件與影片
NVIDIA 推出免費技術 Demo「Chat with RTX」，使用者可將本地文件或 YouTube 影片掛載給 Mistral、Llama 2 等開源大模型，直接在 PC 端離線對話。所有資料無需上傳雲端，隱私更有保障；硬體門檻為 GeForce RTX 30 Series GPU 或更高顯示卡，視訊記憶體至少 8GB。
黃仁勳談主權 AI：每個國家都該擁有自己的智慧基礎設施
NVIDIA 創始人兼 CEO 黃仁勳在迪拜世界政府峰會上表示，每個國家都必須掌握自身的人工智慧生產力，建立擁有本土資料和文化的大模型。他建議各國先構建基礎設施，並表示 AI 普及正讓人類語言成為新的通用程式語言。
傳 Sam Altman 擬募資至多 7 萬億美元：重構全球 AI 晶片格局
據《華爾街日報》報道，OpenAI CEO Sam Altman 正在洽談籌集 5 萬億至 7 萬億美元，用於重構全球半導體與算力基礎設施。Altman 認為晶片供應不足制約了 AI 擴張，希望藉此打破輝達的壟斷局面。不過這筆天文數字般的募資規模在落地上面臨極大現實阻力。
扎克伯格確認 Meta 正訓練 Llama 3：年底將囤下 34 萬張 H100 衝刺 AGI
Meta 扎克伯格宣佈正在訓練下一代大模型 Llama 3，重點補齊程式碼生成、推理與規劃能力。為了打造通用人工智慧（AGI），Meta 預計在年底前囤積超 34 萬張輝達 H100 晶片，總算力摺合近 60 萬張 H100，並調整架構讓前沿科研更直接對接數十億產品使用者。
AMD 正式推出 MI300 晶片：推理效能超 H100，正面叫板輝達
AMD 推出 Instinct MI300X 加速卡與 MI300A APU，瞄準大模型訓練與推理。官方稱其在執行 Llama 2 時推理效能是輝達 H100 的 1.4 倍，微軟與 Meta 均已確認採用；同時釋出的還有整合 NPU 的 Ryzen 8040 筆記本晶片。
Nvidia CEO 黃仁勳：通用人工智慧預計在 5 年內到來
在 2023 紐約時報 DealBook 峰會上，Nvidia CEO 黃仁勳預測 AGI 將在未來 5 年內實現。他將 AGI 定義為能通過普通人基礎智力測試的軟體，並提到沒有 AI 就造不出 H-100 晶片；但他同時指出，AI 目前還搞不定人類擅長的多步驟複雜推理。
NVIDIA BioNeMo 登陸 AWS：藥物研發大模型訓練從一個月壓到數天
NVIDIA 在 AWS re:Invent 上宣佈，藥物研發生成式 AI 平臺 BioNeMo 上線 AWS。研究團隊能通過 SageMaker 等直接呼叫預訓練模型，藉助 512 塊 H100 將 ESM-2 蛋白質模型訓練從一個月縮至數天。這意味著藥企不用自建機房，就能用私有資料定製生物大模型。