终于不用为GPU算力发愁了，10块钱训练一个GPT！
终于不用为GPU算力发愁了，10块钱训练一个GPT！前不久写了一期卡神做的 nanochat ，听朋友说咱们国产早就有类似的开源项目了：miniMind 。
来自主题: AI技术研报
7251 点击 2025-11-19 17:14
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前不久写了一期卡神做的 nanochat ，听朋友说咱们国产早就有类似的开源项目了：miniMind 。
Transformer的火种已燃烧七年。如今，推理模型（Reasoning Models）正点燃第二轮革命。Transformer共同作者、OpenAI研究员Łukasz Kaiser预判：未来一两年，AI会极速跃升——瓶颈不在算法，而在GPU与能源。
一篇入围顶会NeurIPS’25 Oral的论文，狠狠反击了一把DiT（Diffusion Transformer）。这篇来自字节跳动商业化技术团队的论文，则是提出了一个名叫InfinityStar的方法，一举兼得了视频生成的质量和效率，为视频生成方法探索更多可能的路径。
Kimi K2 Thinking训练真的只花了460万美元？杨植麟亲自带队，月之暗面创始团队出面回应了。这不是官方数据。训练成本很难计算，因为其中很大一部分用于研究和实验。他们还透露训练使用了配备Infiniband的英伟达H800，GPU数量也比巨头的少，但充分利用了每一张卡。
英伟达在聚光灯下狂飙，谷歌却在幕后悄悄造出自己的AI基建帝国系统。当别人还在抢GPU时，它早已自给自足、闭环生长——闷声干大事，从未如此谷歌。
AI万丈高楼，终究要建在物理世界的地基之上。没有电，再强的GPU也只是一堆沙子。
刚刚，唯一全国产算力训出的大模型重磅升级，推理效率飙升100%，数学能力国际领先。当全球巨头还在云端「卷」算法时，中国队则亮出了软硬一体这一截然不同的底牌。
地球现在连显卡都供不起了，微软的GPU插不进机房。英伟达的H100直接飞向太空。
11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空，参阅报道《英伟达发射了首个太空 AI 服务器，H100 已上天》。而刚刚谷歌宣布，他们也要让 TPU 上天。
你敢想，微软堆成山的GPU，只能在库房里吃灰？