黄金价格因地缘风险在5000美元/盎司附近徘徊;美联储会议纪要限制涨幅
10月15日报道，英伟达（NVDA.US）宣布全球迄今为止最小的AI超级计算机NVIDIA DGX Spark正式交付。
超算DGX Spark交付亮相
为庆祝DGX Spark全球交付，黄仁勋亲赴SpaceX德克萨斯州星舰基地，向SpaceX首席工程师埃隆·马斯克交付了首批DGX Spark之一。
DGX Spark将整个NVIDIA AI平台（包括GPU、CPU、网络、CUDA库及NVIDIA AI软件栈）整合为一台可置于实验室或办公室的小型系统，拥有加速Agentic AI与物理AI开发所需的强大性能，将台式机转变为AI开发平台。
黄仁勋表示：“2016年，我们为了向AI研究者提供专属超级计算机而开发了DGX-1。DGX-1不仅开启了AI超级计算机时代，更揭示了驱动现代AI发展的规模化法则。如今DGX Spark让我们重拾初心——把AI计算机交到每位开发者手中，以此引发下一轮技术突破。”
全球AI高景气延续
作为全球创新领域的权威风向标，AI硬件发展突飞猛进，英伟达已经将当年需要机器集群提供的1PFLOPS算力塞进了桌面级设备里，而预装的英伟达的开发者还可通过 DGX Spark 在本地创建 AI 智能体和运行高级软件堆栈。
对此，浙商证券认为，2025年全球AI高景气延续，应用侧持续发力，算力公司有望进入快速增长期。第一上海证券认为，看好AI应用驱动的算力需求持续高增长，海内外AI应用进入普及的拐点时刻。产业链好消息预计将持续不断催化市场，看好下半年乃至明年国产算力的投资机会。
相关公司驱动算力持续高增长
OpenAI
ChatGPT开发商OpenAI 的野心不止于当下。近期，OpenAI已与博通达成合作，将生产其首款自主研发的人工智能（AI）处理器。
两家公司表示，OpenAI将负责芯片设计，博通则将从2026年下半年开始开发和部署，新定制芯片的部署将于2029年底前完成。这些芯片算力达10吉瓦，其耗电量相当于800多万个美国家庭的用电需求。
OpenAI与博通的合作是一系列大型芯片投资中的新一例，这项合作是科技公司开发定制AI芯片的新尝试，凸显科技行业在争相打造先进AI系统过程中对算力的强烈渴求。
奥特曼向员工也透露，与博通的合作是构建释放AI潜力所需基础设施的关键一步。奥特曼是想把OpenAI打造成一个类似谷歌这样的全栈AI巨头，成为横跨大模型、消费硬件、处理器、社交平台以及数据中心的巨无霸企业。
英特尔（INTC.US）
北京时间10月15日，据路透社报道，英特尔宣布了一款用于数据中心的新型AI芯片，将在明年推出，标志着该公司正再度发力进军AI芯片市场。
英特尔首席技术官萨钦·卡蒂在开放计算峰会上表示，这款新的图形处理器(GPU)将针对能效进行优化，可支持包括运行AI应用程序或推理在内的各种应用场景。卡蒂表示，英特尔今后将每年推出新的数据中心AI芯片，这一发布节奏将与AMD、英伟达以及多家自研芯片的云计算公司保持一致。
AMD（AMD.US）
据悉，芯片设计商超微半导体公司（AMD）宣布已与甲骨文（Oracle）达成合作，AMD将在后者的数据中心部署约5万颗最新AI芯片MI450，标志着双方在人工智能算力领域的深度绑定。
根据计划，自2025年第三季度起，AMD将在甲骨文旗下数据中心投用这一集群，总算力相当于200兆瓦电力负荷。双方表示，合作将在2027年后进一步扩展。
市场人士认为，该项目将成为继英伟达之后AI算力市场的又一重要竞争力量。
MI450为AMD迄今最先进的GPU（图形处理器），将搭载在公司自主研发的Helios服务器机架系统中，结合AMD自研中央处理器（CPU），直指英伟达下一代“Vera Rubin”系列AI芯片。
微美全息（WIMI.US）
据悉，微美全息跟上科技巨头节奏，持续通过自研芯片掌握算力自主权，经过技术攻关、生态整合与场景适配，构建覆盖芯片设计、算力基建及多模态应用的全栈自研壁垒，打通AI芯片生态堵点，加速AI在算力、模型及工业领域的规模化应用，满足以应对AI算力多元化需求。
目前，微美全息聚焦高端算力芯片、工业多模态算法及软硬件适配技术攻关，建立覆盖云端和边缘端的算力基础设施，支持多元架构AI芯片接入，满足训练与推理的多样化需求。技术突破的背后，是微美全息构建全栈壁垒，其布局还涵盖量子计算硬件、开源生态及跨领域技术融合，旨在筑牢芯片产业底座。
总结
在今天的人工智能技术领域，算力只能提高人工智能早期训练效率，到了人工智能真正形成的“后训练”阶段，算力需求呈指数级增长。因而，可以肯定的是，AI技术革命，本质上就是算力革命，AI 行业的“军备竞赛”已进入新阶段，而全人类，都是这场史无前例赌注的见证者。
超算DGX Spark交付亮相
为庆祝DGX Spark全球交付，黄仁勋亲赴SpaceX德克萨斯州星舰基地，向SpaceX首席工程师埃隆·马斯克交付了首批DGX Spark之一。
DGX Spark将整个NVIDIA AI平台（包括GPU、CPU、网络、CUDA库及NVIDIA AI软件栈）整合为一台可置于实验室或办公室的小型系统，拥有加速Agentic AI与物理AI开发所需的强大性能，将台式机转变为AI开发平台。
黄仁勋表示：“2016年，我们为了向AI研究者提供专属超级计算机而开发了DGX-1。DGX-1不仅开启了AI超级计算机时代，更揭示了驱动现代AI发展的规模化法则。如今DGX Spark让我们重拾初心——把AI计算机交到每位开发者手中，以此引发下一轮技术突破。”
全球AI高景气延续
作为全球创新领域的权威风向标，AI硬件发展突飞猛进，英伟达已经将当年需要机器集群提供的1PFLOPS算力塞进了桌面级设备里，而预装的英伟达的开发者还可通过 DGX Spark 在本地创建 AI 智能体和运行高级软件堆栈。
对此，浙商证券认为，2025年全球AI高景气延续，应用侧持续发力，算力公司有望进入快速增长期。第一上海证券认为，看好AI应用驱动的算力需求持续高增长，海内外AI应用进入普及的拐点时刻。产业链好消息预计将持续不断催化市场，看好下半年乃至明年国产算力的投资机会。
相关公司驱动算力持续高增长
OpenAI
ChatGPT开发商OpenAI 的野心不止于当下。近期，OpenAI已与博通达成合作，将生产其首款自主研发的人工智能（AI）处理器。
两家公司表示，OpenAI将负责芯片设计，博通则将从2026年下半年开始开发和部署，新定制芯片的部署将于2029年底前完成。这些芯片算力达10吉瓦，其耗电量相当于800多万个美国家庭的用电需求。
OpenAI与博通的合作是一系列大型芯片投资中的新一例，这项合作是科技公司开发定制AI芯片的新尝试，凸显科技行业在争相打造先进AI系统过程中对算力的强烈渴求。
奥特曼向员工也透露，与博通的合作是构建释放AI潜力所需基础设施的关键一步。奥特曼是想把OpenAI打造成一个类似谷歌这样的全栈AI巨头，成为横跨大模型、消费硬件、处理器、社交平台以及数据中心的巨无霸企业。
英特尔（INTC.US）
北京时间10月15日，据路透社报道，英特尔宣布了一款用于数据中心的新型AI芯片，将在明年推出，标志着该公司正再度发力进军AI芯片市场。
英特尔首席技术官萨钦·卡蒂在开放计算峰会上表示，这款新的图形处理器(GPU)将针对能效进行优化，可支持包括运行AI应用程序或推理在内的各种应用场景。卡蒂表示，英特尔今后将每年推出新的数据中心AI芯片，这一发布节奏将与AMD、英伟达以及多家自研芯片的云计算公司保持一致。
AMD（AMD.US）
据悉，芯片设计商超微半导体公司（AMD）宣布已与甲骨文（Oracle）达成合作，AMD将在后者的数据中心部署约5万颗最新AI芯片MI450，标志着双方在人工智能算力领域的深度绑定。
根据计划，自2025年第三季度起，AMD将在甲骨文旗下数据中心投用这一集群，总算力相当于200兆瓦电力负荷。双方表示，合作将在2027年后进一步扩展。
市场人士认为，该项目将成为继英伟达之后AI算力市场的又一重要竞争力量。
MI450为AMD迄今最先进的GPU（图形处理器），将搭载在公司自主研发的Helios服务器机架系统中，结合AMD自研中央处理器（CPU），直指英伟达下一代“Vera Rubin”系列AI芯片。
微美全息（WIMI.US）
据悉，微美全息跟上科技巨头节奏，持续通过自研芯片掌握算力自主权，经过技术攻关、生态整合与场景适配，构建覆盖芯片设计、算力基建及多模态应用的全栈自研壁垒，打通AI芯片生态堵点，加速AI在算力、模型及工业领域的规模化应用，满足以应对AI算力多元化需求。
目前，微美全息聚焦高端算力芯片、工业多模态算法及软硬件适配技术攻关，建立覆盖云端和边缘端的算力基础设施，支持多元架构AI芯片接入，满足训练与推理的多样化需求。技术突破的背后，是微美全息构建全栈壁垒，其布局还涵盖量子计算硬件、开源生态及跨领域技术融合，旨在筑牢芯片产业底座。
总结
在今天的人工智能技术领域，算力只能提高人工智能早期训练效率，到了人工智能真正形成的“后训练”阶段，算力需求呈指数级增长。因而，可以肯定的是，AI技术革命，本质上就是算力革命，AI 行业的“军备竞赛”已进入新阶段，而全人类，都是这场史无前例赌注的见证者。