NVIDIA Vera Rubin实测性能大幅跃升，开源AI Token份额升至62%

要点速览

1. NVIDIA Vera Rubin 首次实测：Agent 编码任务每兆瓦吞吐量最高提升 30 倍，token 成本较 GB300 NVL72 最多降低 35 倍。
2. SpaceX 将部署 NVIDIA Vera，用于加速编排、代码执行与数据处理，支撑下一代 agentic AI。
3. NVIDIA Groq 3 LPX 全面投产，与 Vera Rubin NVL72 搭配构成 AI 工厂平台。
4. Andrew Ng 披露 Marin 项目启动 535B-A23B 大规模训练，计划在 18.75T tokens 上运行约 3 个月。
5. Yann LeCun 引述数据：开源 AI token 份额两个月内从 28% 升至 62%。
6. Perplexity AI 迎来 Andrew Gordon Wilson 任研究负责人，领导持续学习、合成数据等新方向。

一、AI 模型与基础设施

1. NVIDIA 公布 Vera Rubin 首次硅片性能实测结果——基于 SemiAnalysis AgentX 真实 agent 编码任务（使用 DeepSeek V4 Pro），每兆瓦吞吐量最高提升 30 倍，token 成本较 GB300 NVL72 最多降低 35 倍。NVIDIA 强调 agentic 会话不同于聊天或摘要工作负载，上下文会跨数百步骤增长至数十万 token。— 来源：1
2. SpaceX 将部署 NVIDIA Vera，用于加速编排、代码执行和数据处理，支撑其下一代 agentic AI，让 GPU 保持供给、agent 快速行动。NVIDIA 称这是从千兆瓦级 AI 工厂到轨道的统一架构。— 来源：1
3. NVIDIA 宣布 Groq 3 LPX 全面投产，称其与 Vera Rubin NVL72 搭配可释放更快更智能的 agent，并通过七颗芯片与五个专用机架的深度协同设计，构成最广泛的 AI 工厂平台。— 来源：1
4. Runway 推出新功能：通过 Ruby 可将任意模型生成内容转换为 16-bit EXR、10/12-bit ProRes 及 HEVC 等交付规格，支持 Seedance 2.5、Gen-4.5、MiniMax H3 等模型。这为生成视频进入专业后期流程提供了标准化交付路径。— 来源：1
5. Andrew Ng 披露 Marin 项目启动最大规模训练：535B-A23B 计划在 18.75T tokens 上进行预训练和中期训练，动用 11 台 GB200 NVL72 运行约 3 个月，并先用一系列小模型做了缩放阶梯试验。Marin 项目同时公开了代码、数据、训练配方及实验结果，是模型训练开放性的示范。— 来源：1

二、行业生态与采用数据

1. Yann LeCun 引述数据：开源 AI 的 token 份额在两个月内从 28% 升至 62%，并预测封闭前沿模型最终仅占 15%-25% 的 token，但占 60%-90% 的经济价值。他认为开源份额上升对基础设施需求有利。— 来源：1
2. Greg Brockman 援引 Codex 采用增长数据：法务 108 倍、销售 41 倍、招聘 41 倍、营销 26 倍、医疗 24 倍，显示 AI 重度用户正向科技行业以外扩展，AI 正在带来完成知识工作的新方式。— 来源：1
3. Hamel Husain 分享 AI 评测的两种方式：top-down（自上而下）和 bottom-up（自下而上）。Claude 擅长自上而下的评测设计，自下而上评测需要用户自己总结反馈。这为团队设计评测策略提供了框架。— 来源：1

三、企业与研究动态

1. Andrew Gordon Wilson 以研究负责人身份加入 Perplexity AI，将领导持续学习、合成数据、长视野 RL 环境和架构等新研究方向，向 Denis 汇报，团队正在招聘。这将强化 Perplexity 在前沿研究方向的布局。— 来源：1