🚨 中國剛剛製造出一款芯片，在特定 AI 任務上性能超過 NVIDIA 高達 478 倍。

北京大學的研究人員開發了一款神經形態芯片，能夠在不到半秒鐘內重建複雜的腦表面。

與標準 GPU 的關鍵區別在於架構。

像 Nvidia 的 A100 這樣的傳統芯片將內存和處理分離成兩個獨立單元，每次數據在它們之間移動時都會造成瓶頸。

這款芯片通過在同一內存陣列內同時執行存儲和計算，消除了該瓶頸。

這很重要，因為該瓶頸是當今 AI 訓練如此昂貴且耗電的主要原因之一。

Nvidia 的主導地位建立在用蠻力硬件和海量內存帶寬解決該問題的基礎上。

這款芯片以不同的方式解決了它，在架構層面。

478 倍的數字適用於特定任務：實時神經表面重建。

這不是通用性能聲明。在大多數標準 AI 工作負載上，Nvidia 的 H100 和 B200 芯片仍遙遙領先。

但與 A100 的比較很重要，因為 A100 仍是大多數企業客户實際運行的芯片。Nvidia 的最新芯片對大多數買家來説遙不可及。

如果一款在中國出口受限芯片環境下製造的 40 納米芯片能在目標工作負載上以如此幅度超過 A100，這確實引發了一個真實問題：對於特定 AI 應用來説，尖端芯片訪問究竟有多必要。

這正是 DeepSeek 在一月份提出的論點，即無需前沿硬件，僅憑更好的架構就能匹配前沿 AI 性能。

那次公告在一天內抹去了 Nvidia 市值 6000 億美元。