GB300
PulseAugur coverage of GB300 — every cluster mentioning GB300 across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- developed jalapeño 90%
- developed by jalapeño 90%
- developed by NVL72 90%
- developed by Richard Howe, 1st Earl Howe 90%
- competes with Nvidia Rubin Gpu 80%
- competes with Richard Howe, 1st Earl Howe 80%
- competes with InferenceX 80%
- competes with GB200 70%
- competes with jalapeño 70%
- instance of GB200 70%
- used by GB200 70%
- competes with Blackwell 70%
- 2026-07-23 product_launch NVIDIA partner Wistron opened a new plant in Texas to manufacture GB300 chips. 来源
5 天有情绪数据
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Qwen3.8-Flash-Next 在 NVIDIA GPU 上达到每秒 685 个 token
Lightseekorg 在 Qwen3.8-Flash-Next 模型上取得了新的基准测试结果，在使用 NVIDIA GB300 GPU 和 NVFP4 时，每用户每秒可输出 685 个 token。这一结果凸显了该模型的推理潜力和其在内核和部署基础设施方面取得的优化。阿里巴巴的 Qwen 团队祝贺 Lightseekorg 取得令人印象深刻的 TokenSpeed 结果，并鼓励进一步探索该模型的潜力。
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Gigabyte 发布基于 NVIDIA GB300 的台式工作站
Gigabyte 推出了 W775-V10-L01 台式工作站，该工作站基于 NVIDIA 的 GB300 架构。这款液冷系统重达 29 公斤，为要求严苛的 AI 任务提供高性能，能够以超过每秒 26,000 个 token 的速度运行 Qwen3.6-35B-A3B 等模型。它集成了通常在大型 DGX Station 系统中找到的组件，包括 NVIDIA Grace CPU 和 Blackwell Ultra GPU，以及高速网络功能。
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Beam AI模型使用10,500个GPU和46.4M个每日沙箱进行训练 · 跟踪2个来源
一款名为Beam的新开源模型，拥有5010亿个参数，经过了巨大的计算努力训练而成。训练过程涉及10,500个GB300 GPU，并在四周内每天处理4640万个“沙箱”。这项巨大的工程凸显了开发大规模AI模型所需的巨大资源，目前约90%的前沿实验室计算能力已用于后训练和推理阶段。
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OpenAI定制Jalapeño AI芯片优先内部使用，暗示未来可能推出
OpenAI已开发出名为Jalapeño的定制AI推理ASIC，主要用于满足其日益增长的计算需求。虽然该芯片设计为可编程，能够运行OpenAI自身以外的各种模型，但公司目前的重点是满足内部需求。OpenAI已表示未来有可能向外部广泛推出，但供应链限制和内部需求目前优先。
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SemiAnalysis 批评 GTC VR 性能，强调 AI Infra Summit 上的 AgentX
SemiAnalysis 声称 Jensen 在 Nvidia GTC 上展示了误导性的虚拟现实性能指标，并将其与 Ian Buck 即将在加州圣克拉拉举行的 AI Infra Summit 上展示 AgentX 的情况进行了对比。该帖子强调了 Vera Rubin NVL72 相对于 GB300 的单位美元吞吐量优势。
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AMD MI355X 通过 SGLang 和 UMBP 集成缩小了与 GB300 的性能差距 · 跟踪 3 个来源
SemiAnalysis 报道称，AMD 的 MI355X 在代理推理性能和总拥有成本方面正在迅速提高，接近 GB300 的水平。这一进步归功于 AMD 的 SGLang 团队及其 MoRI 库，Universitas Mandiri Bina Prestasi (UMBP) 也做出了重要贡献。UMBP 作为 KV 卸载后端集成到 SGLang 中，特别是通过 KVCache Store Linker，优化了 High Bandwid…
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OpenAI 推出 Jalapeño AI 芯片，设计过程借助 LLM
OpenAI 发布了其首款定制 AI 加速器芯片 Jalapeño，据报道，与 Nvidia 的 GB300 等现有硬件相比，该芯片在性能和能效方面都有显著提升。该芯片在不到 20 个月的时间内完成设计，其快速进展部分归功于 OpenAI 利用其自身的语言模型加速了设计过程。虽然与 Broadcom 的合作对于物理设计至关重要，但专家认为 LLM 的集成将继续加快芯片的开发速度。
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配备GB300超级芯片的HP ZGX Fury工作站现已上市
HP已开始接受其ZGX Fury工作站的订单，该工作站配备GB300超级芯片和748GB统一内存。这款工作站专为支持AI工作负载而设计，HP还计划与Red Hat合作推出用于边缘部署的AI工厂。
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NVIDIA vLLM发布即支持DeepSeekv4.1 Flash；AMD vLLM滞后
NVIDIA的vLLM软件已与新的DeepSeekv4.1 Flash模型在所有六种硬件SKU上无缝运行，包括H100、H200、B200、B300、GB200和GB300。相比之下，尽管AMD强调速度，但其vLLM实现却遇到问题，并且尚未公开发布DeepSeekv4.1 Flash模型。这种差异凸显了两家硬件制造商在最新AI模型即时软件支持方面的不同。
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OpenAI 发布 Jalapeño 推理芯片，挑战 NVIDIA 的主导地位
OpenAI 披露了其定制推理芯片（代号 Jalapeño）的细节，据报道，与 NVIDIA 的 Blackwell 和 Rubin 系列系统相比，该芯片在效率和延迟方面有了显著提升。该芯片专为 OpenAI 的自有基础设施设计，声称在实际模型工作负载中，每瓦特性能提升 1.5–1.9 倍，延迟降低 1.7–3.6 倍。值得注意的是，OpenAI 利用其自身的 AI 模型 GPT-Astra 和 Codex 来协助编写和优化芯片的底层…
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OpenAI 自研“jalapeño”芯片基准测试显示其性能超越 NVIDIA 硬件
OpenAI 发布了其代号为“jalapeño”的定制推理芯片的基准测试结果，该芯片是与博通（Broadcom）合作开发的。据报道，该芯片在每千瓦吞吐量和端到端延迟方面优于 NVIDIA 的 GB300 和 GB200 系统，尤其是在运行 GPT-OSS 120B 等 OpenAI 自有模型时。这种集成的系统方法，结合了硬件、内存、网络和推理软件，旨在减少数据移动和延迟，这对于代理式 AI 应用至关重要。虽然该芯片不用于训练，且 NV…
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OpenAI 的 Jalapeño ASIC 基准测试显示性能优于英伟达 GPU
OpenAI 与 Broadcom 合作开发了自己的 700W 推理 ASIC，代号为 Jalapeño。OpenAI 发布的基准测试表明，Jalapeño 在每千瓦吞吐量和延迟方面优于英伟达的 GB200 和 GB300 GPU，特别是在 GPT-OSS 120B 和 Moonshot AI 的 Kimi K2.5 等开源模型上。该公司计划今年晚些时候在其自己的数据中心部署这些芯片，随着规模的扩大，可能会影响高带宽内存 (HBM) 供应链。
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OpenAI 的 Jalapeño 芯片在推理性能上优于 Nvidia
OpenAI 公布了其定制设计的“Jalapeño”推理芯片的初步性能数据，展示了在速度和能效方面的显著提升。基准测试表明，Jalapeño 在吞吐量和延迟等关键指标上优于 Nvidia 的 Blackwell 和 GB200/GB300 等竞争对手。该芯片在 Broadcom 的合作下，并借助 AI 辅助开发，旨在优化 AI 推理工作负载，并计划部署在 OpenAI 的基础设施中。
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SemiAnalysis 发布 AgentX 数据集以用于代理推理
SemiAnalysis 发布了 AgentX，这是一个开源数据集，专为代理推理设计，具有 100 万个 token 的上下文长度和多轮对话能力。该数据集旨在测试 CUDA 在代理推理场景中的主导地位的韧性。它还强调了 GB300 NVL72、MI355 和 Nvidia B200 等硬件配置，表明这些对于此类高级推理任务是相关的。
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Nvidia 售价 10 万美元的 GB300 超级芯片 DGX Station 在线标价
Nvidia 全新 DGX Station 桌面服务器已在线标价近 10 万美元，该服务器由 GB300 超级芯片驱动。这款高性能机器配备了 Blackwell Ultra GPU，拥有 252GB HBM3e 内存和 72 核 Arm 架构的 Grace CPU，提供高达 748GB 的统一内存，用于本地人工智能模型的微调和部署。尽管在 Computex 2026 上正式发布，但最初并未披露价格，Exxact 网站上 94,930 …
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NVIDIA 以独特的许可协议聘用 109 名 Poolside AI 员工
Poolside，一家以其 AI 模型工厂而闻名的公司，在 NVIDIA 和其创始人 Jensen Huang 的参与下发生了重大转变。与传统的收购不同，NVIDIA 获得了 Poolside 的技术许可，并聘用了其 109 名员工，为创始人及员工提供了巨额报酬。此前 Poolside 未能获得 20 亿美元的融资，以购买用于大型 GB300 GPU 集群，这凸显了开发前沿 AI 模型所需的巨额资本和基础设施。该公司创始人正在转向新的…
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OpenAI 的 Jalapeño 芯片声称效率提升；智能体系统演进
OpenAI 发布了其定制推理芯片 Jalapeño 的基准测试细节，声称与英伟达的 GB200 和 GB300 系统相比，在效率和延迟方面有显著提升。该芯片据称提供更高的每瓦性能和更低的延迟，预计将于年底部署。同时，智能体框架（agent harnesses）和记忆系统正演变为一等组件，新的研究和开源项目专注于结构化智能体优化、持久化智能体和企业级基础设施。这一转变表明智能体系统正朝着更强大、更适应性的方向发展，框架设计与模型选择同等重要。
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SpaceX 计划 2027 年大规模数据中心扩张，由 AI 推理利润驱动 · 追踪 5 个来源
SemiAnalysis 报道称，SpaceX 计划在 2027 年建设 6-8GW 的增量数据中心，可能超过 10GW，并有望实现每年 3000 亿美元的经常性收入。这项雄心勃勃的扩张得益于 AI 推理的高盈利能力，像 OpenAI 和 Anthropic 这样的公司每年每个 GW 可以产生超过 1000 亿美元的收入。微软也是一个关键参与者，在过去八个月中增加了 10GW 的容量，并受益于直接访问 OpenAI 模型而无需收入分成…
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CoreWeave 签署 2029 年 A100 GPU 合同，证明旧款 AI 硬件的价值
CoreWeave 是一家专注于 AI 基础设施的云服务提供商，已签署一份直至 2029 年的 NVIDIA A100 GPU 合同，证明了旧款 AI 硬件的持续盈利能力。尽管人们担心 GPU 会迅速过时，但 CoreWeave 的首席执行官强调，这些上一代 GPU 的定价仍然坚挺。这种长寿部分归因于遗留数据中心的供电和散热限制，这使得部署像 NVIDIA 的 Blackwell 架构这样更新、更耗电的 GPU 变得困难，从而使旧款硬件保持需求。
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NVIDIA DGX Station 提供强大的 Linux AI 处理能力
NVIDIA 的 DGX Station 搭载其 Grace CPU 和 Blackwell GPU，提供强大的本地 AI 处理能力。这款机器外观与 Apple Mac Pro 相似，目前仅支持 Linux 操作系统。它专为密集型 AI 任务设计，拥有大容量内存和先进的 GPU 架构。