AI 编程实时动态与要闻

韩国 2027 年预算 AI 与芯片投入翻倍至 21.3 万亿韩元:4.7 万亿砸向国家级前沿模型,采购 1 万张 Vera Rubin GPU

韩国总统李在明 11 月 2 日在国会发表 2027 年预算施政演说:总预算 820.9 万亿韩元(+12.8%),其中半导体、物理 AI、AI 数据中心三大项目及 AI 投入合计 21.3 万亿韩元(约 160 亿美元),比 2026 年的 10.8 万亿几乎翻倍。企划财政部官方预算文件显示,4.7 万亿韩元用于打造「全球顶级性能」的国家独立 AI 模型,包括采购 1 万张 Vera Rubin GPU。预算仍需国会通过。

韩国 2027 年预算 AI 与芯片投入翻倍至 21.3 万亿韩元:4.7 万亿砸向国家级前沿模型,采购 1 万张 Vera Rubin GPU

核心要点速览

  • 三大项目及 AI 投入从 10.8 万亿增至 21.3 万亿韩元,增幅 97.2%;总预算 820.9 万亿韩元,同比 +12.8%(官方预算文件)。
  • 前沿 AI 模型专项 4.7 万亿韩元:3.9 万亿采购 1 万张 Vera Rubin GPU、0.8 万亿购买训练数据、250 亿韩元引进 20 名海外顶尖研究者。
  • 模型研发期间先投入政府已有的约 7000 张 GPU,并租用产学研约 8000 张;入选企业通过公开评选产生,政府以出资方式参与、分享收益。
  • 「全民 AI」新增 0.25 万亿韩元,基于国产模型提供公共 AI 智能体,可代办身份证明、KTX 订票、护照补办等;AI 教育 2.1 万亿覆盖 390 万人。
  • 另拨 700 亿韩元开发专用 AI 安全模型,500 亿韩元为 1 万家中小企业补贴 AI 安全方案订阅费;物理 AI 预算从 0.9 万亿增至 3.1 万亿。
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NVIDIA 在 GTC 柏林发布 OpenShell 参考架构:用 Vera Rubin、Vera CPU 与 BlueField-4 Sentry 给 AI Agent 加硬件级安全边界

10 月 21 日 GTC 柏林,NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构:以开源 OpenShell 安全运行时为基础,把 Vera Rubin 推理、Vera CPU 上的 Agent 编排与 BlueField-4 上的 NVIDIA Sentry 硅级策略执行拼成全栈,用于在企业与边缘侧构建、隔离、观测并强制约束 Agent。官方称现已可用,并列出 Anthropic、OpenAI、Meta、Microsoft、ServiceNow 等合作方;开源仓库为 Apache 2.0。

NVIDIA 在 GTC 柏林发布 OpenShell 参考架构:用 Vera Rubin、Vera CPU 与 BlueField-4 Sentry 给 AI Agent 加硬件级安全边界

核心要点速览

  • 全栈:Vera Rubin 跑模型推理,Vera CPU 跑 Agent harness/工具调用,BlueField-4 + Sentry 在硅上做策略执行与越界隔离(官方口径)
  • 厂商口径:Vera Rubin NVL72 对 Agent 负载每兆瓦吞吐约 30 倍于前代;Sentry 可在毫秒级隔离越界 Agent,并称可把 Agent 容量提升约 20%
  • 运行时层:默认拒绝、进程外强制;沙箱无直连网络,系统调用经内核过滤,凭证仅注入到策略允许的请求
  • 已声明支持 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、OpenCode、OpenClaw、LangChain Deep Agents 等;可 Docker/Podman/Kubernetes(Helm)
  • 上手:curl 安装脚本 + openshell sandbox create;文档 docs.nvidia.com/openshell;GitHub NVIDIA/OpenShell(Apache 2.0)、PyPI openshell
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Meta 首次详解训练 Muse Wonder 的吉瓦级超算 Prometheus:预训练有效算力 85%+、RL 90%+,目标扩到约 100 万块 GPU

Meta 工程博客 10 月 19 日发文,首次公开训练 Muse 系列(含 Muse Wonder)的俄亥俄州 New Albany 超算集群 Prometheus。一期已建成,目前有数十万块 GPU,满配目标约 100 万块。训练 Muse Wonder 时预训练 goodput(有效训练时间占比)超过 85%、强化学习超过 90%,平均无中断时间约 4.7 万 GPU 小时,之后经固件修复提升到 5.4 万以上。硬件为 GB200 NVL72 和 GB300 NVL72 两代平台,Vera Rubin NVL72 即将到位。

Meta 首次详解训练 Muse Wonder 的吉瓦级超算 Prometheus:预训练有效算力 85%+、RL 90%+,目标扩到约 100 万块 GPU

核心要点速览

  • 规模:一期已用于训练 Muse 系列,现有数十万块 GPU,满配约 100 万块,跨多栋建筑当作一台机器运行。
  • 稳定性:Muse Wonder 预训练 goodput 超 85%、RL 超 90%;平均无中断时间约 4.7 万 GPU 小时,现已超 5.4 万。
  • 中断率:2025 年年中峰值接近每 8K GPU 每天约 1000 次中断,一年工程后下降 99%。
  • 冗余设计:每个 NVL72 机柜只用 64 块 GPU、留 8 块热备,另备约 2% 机柜;3.2768 万卡任务需 523 个机柜共 37,656 块 GPU,约多 13%。
  • 网络:单栋楼 fabric 最多连 20,736 块 GPU,跨楼聚合网络覆盖 2 公里到 100 多公里。
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vLLM 正式支持 NVIDIA Vera Rubin NVL72:AgentX 上 MiniMax M3 单卡吞吐达 GB200 的 7.84 倍

vLLM 团队联合 Inferact、Red Hat 与 NVIDIA 于 10 月 9 日发布 Rubin 早期支持:基于 CUDA 13.4 的每日镜像已可在 Vera Rubin NVL72 上服务 DeepSeek、Kimi、GLM、MiniMax。官方口径下,SemiAnalysis AgentX 上 MiniMax M3 同等交互性单卡吞吐最高为 GB200 的 7.84 倍;MLPerf Inference v6.1 的 VLM 项上 Qwen3-VL-235B-A22B 相对 GB300 NVL72 最高 3.7 倍。

vLLM 正式支持 NVIDIA Vera Rubin NVL72:AgentX 上 MiniMax M3 单卡吞吐达 GB200 的 7.84 倍

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  • 硬件对比 GB200 NVL72:NVFP4 算力 5 倍、HBM4 带宽约 2.4 倍、NVLink 双向带宽 1.7 倍,softmax 指数运算快 2–4 倍(vLLM 博文)
  • AgentX + MiniMax M3:同等交互性单卡吞吐最高 7.84 倍,150 TPS 约束下 5.18 倍(官方口径,早期结果)
  • MLPerf Inference v6.1:Qwen3-VL-235B-A22B 经 vLLM + Dynamo,相对 GB300 NVL72 最高 3.7 倍
  • CUDA 13.4 locality domain 拆分 MoE 权重,小 token decode 场景 MoE 层平均提速约 1.2 倍
  • 开箱镜像:vllm/vllm-openai:cu134-nightly(CUDA 13.4 + PyTorch 2.15)
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NVIDIA Vera Rubin 架构公布首批片上实测:长程 Agent 负载每兆瓦吞吐提升最高 30 倍

NVIDIA 首次公布下一代 Vera Rubin 架构在实际 Agent 复杂负载下的片上实测数据:相比 GB300 NVL72,在真实编程轨迹测试中每兆瓦吞吐最高提升 30 倍,单 Token 综合能耗成本降低 35 倍。

核心要点速览

  • 推理性能指标从简单问答全面转向长周期编程智能体(数十步迭代与几十万 Token 膨胀);
  • 测试采用 SemiAnalysis AgentX 真实编码轨迹结合 DeepSeek V4 Pro,作为 Rubin 架构的公开基准负载;
  • 能耗与单 Token 综合拥有成本成为核心优势,宣称较 GB300 NVL72 带来最高 30 倍每兆瓦吞吐。
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⚡ DeepSeek-V4-Pro⚡ Nvidia Rubin

Groq 宣布部署 NVIDIA Groq 3 LPX 与 Vera Rubin NVL72 混合极速推理集群

极速推理平台 Groq 宣布与 Dell 合作,将在其全球推理云中首批部署 NVIDIA Groq 3 LPX 算力系统,并与 Vera Rubin NVL72 并行构建异构高通量推理网络,为长程编程智能体提供毫秒级交互体验。

核心要点速览

  • Groq 演进为多架构混合推理云,同时纳管定制 LPX 硅片与 NVIDIA Vera Rubin NVL72 集群;
  • 与 Dell 建立系统级伙伴关系,加速超大规模低延迟推理数据中心交付;
  • 针对企业级自治 Agent 提供高吞吐并发支持,显著缩短多步骤代码修改的等待时延。
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