谷歌的Gemma 3
人工智能領域剛剛經歷了一次重大變革。 $谷歌-A (GOOGL.US)$ 新發布的Gemma 3模型實現了許多人認爲不可能的目標：在僅靠一個 $英偉達 (NVDA.US)$ H100 GPU上達到幾乎頂級的性能。
視覺證據非常有說服力 – 從Chatbot Arena的Elo分數來看，Gemma 3 270亿驕傲地位於1338，僅次於DeepSeek R1的1363。但是這裏有一個關鍵點 – 儘管DeepSeek R1需求高達32個H100 GPU，Gemma 3只需要一個。
這種顯著的效率差異是人工智能模型優化的一項重要進展，可能意味着對尖端性能的計算資源需求的轉變。
作爲參考，Gemma 3的性能明顯超越了包括DeepSeek-V3、OpenAI的o3-mini和Meta的大型Llama-4050亿在內的更大模型，同時保持了顯著較小的計算佔用。谷歌通過巧妙的架構創新實現了這一目標，特別是在模型如何處理其處理層中的注意力機制方面。
市場影響超越了技術奇蹟
這一突破對觀察人工智能硬件領域的投資者而言，具有深遠的意義。英偉達的驚人增長是基於一個前提，即尖端人工智能需要不斷增加的GPU芯片-雲計算集群。Gemma 3從根本上挑戰了這一敘述。
如果只需減少97%的計算資源就能達到最先進的性能，這將如何重塑對高端人工智能加速器的需求？英偉達的股票在2025年已經經歷了波動，從1月的高點下跌了18-27%。
谷歌戰略性地決定在多個硬件平台上優化Gemma 3——包括英偉達的GPU芯片-雲計算、谷歌自己的TPU以及AMD的ROCm GPU——進一步表明了一種朝向效率和可及性而非單純計算能力的推送。
對於投資社區而言，這些發展可能代表着人工智能硬件估值框架的一個重要轉折點。每瓦特性能比似乎正在成爲長期競爭定位的重要評估標準。
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