核心观点 - OpenAI最新发布的GPT-5.2模型在关键思维能力测评中实现了质的飞跃 特别是在抽象推理与泛化能力(ARC-AGI-2)上从GPT-5.1的17.6%跃升至52.9% 标志着大语言模型在长期短板上的巨大突破 [1] - GPT-5.2在衡量模型经济价值的重要指标GDPval上 分数从38.8%飙升至70.9% 凸显了模型扩展能力与推理能力的同步突破 [1] - 尽管近期OpenAI因竞争对手Google的Gemini模型成功扩展而显得措手不及 但此次数据表明其推理能力正在实现以往看似不可能的任务 [1] 模型性能对比 (GPT-5.2 vs. 前代及竞品) - **软件工程能力(SWE-Bench Pro)**: GPT-5.2达到55.6% 高于GPT-5.1的50.8% 也高于Anthropic Claude Opus 4.5的52.0%和Google Gemini 3 Pro的43.3% [2] - **科学问题能力(GPQA Diamond)**: GPT-5.2达到92.4% 高于GPT-5.1的88.1%和Anthropic的87.0% 略高于Google的91.9% [2] - **科学图表推理(CharXiv)**: GPT-5.2达到82.1% 显著高于GPT-5.1的67.0% 也略高于Google的81.4% [2] - **高等数学(FrontierMath)**: GPT-5.2在Tier 1-3达到40.3% 高于GPT-5.1的31.0%和Google的37.6% 在更难的Tier 4达到14.6% 高于GPT-5.1的12.5%但低于Google的18.8% [2] - **竞赛数学(AIME 2025)**: GPT-5.2达到100.0% 高于GPT-5.1的94.0% Anthropic的92.8%和Google的95.0% [2] - **抽象推理(ARC-AGI 1)**: GPT-5.2达到86.2% 高于GPT-5.1的72.8% Anthropic的80.0%和Google的75.0% [2] - **抽象推理与泛化(ARC-AGI 2)**: GPT-5.2达到52.9% 远高于GPT-5.1的17.6% 也高于Anthropic的37.6%和Google的31.1% [3] - **知识工作与经济价值(GDPval)**: GPT-5.2达到70.9% 远高于GPT-5.1的38.8% 也高于Anthropic的59.6%和Google的53.5% [3]

文章核心观点 - OpenAI最新发布的GPT-5.2模型在关键能力指标上实现了质的飞跃 特别是在抽象推理和经济价值评估方面取得了巨大突破 标志着大语言模型在核心短板上的显著进步 [1] 模型性能突破 - **抽象推理能力(ARC-AGI-2)大幅跃升**: GPT-5.2在ARC-AGI-2测试中的表现从GPT-5.1的17.6%飙升至52.9% 实现了超过200个百分点的相对提升 这是模型在抽象推理与泛化能力这一长期短板上的巨大突破 [1] - **经济价值评估(GDPval)显著提升**: GPT-5.2的GDPval分数从GPT-5.1的38.8%大幅提升至70.9% 凸显了模型扩展能力与推理能力的同步突破 测试时模型已启用最大推理效能 [1] - **综合性能领先**: 在多项基准测试中 GPT-5.2均展现出领先或顶尖水平 例如在AIME 2025数学竞赛中达到100% 在GPQA科学问题上达到92.4% 在CharXiv科学图表推理上达到82.1% [2] 行业竞争格局 - **OpenAI重夺领先地位**: 尽管近期因Google的Gemini模型成功扩展而显得措手不及 但GPT-5.2的发布数据表明 公司在推理能力上正在实现以往看似不可能的任务 重新确立了技术领先性 [1] - **关键指标对比优势**: 在核心的抽象推理测试ARC-AGI-2中 GPT-5.2的52.9%显著高于Anthropic Claude Opus 4.5的37.6%和Google Gemini 3 Pro的31.1% 在衡量知识工作的GDPval测试中 GPT-5.2的70.9%也高于Claude的59.6%和Gemini的53.5% [2] - **多维度性能比较**: 在软件工程(SWE-Bench Pro) 高级数学(FrontierMath)等多个专业领域测试中 GPT-5.2均保持了对主要竞争对手的领先或竞争优势 [2]

文章核心观点 - OpenAI在发布红色警报后推出GPT-5.2，其在多项性能基准上较前代及竞争对手产品有显著提升，尤其是在数学推理和专业工作任务方面 [1] - 尽管技术能力领先，但OpenAI仍面临市场祛魅和竞争压力，其并未在所有评估维度上取得领先，例如在NYT Connections文字游戏测试中落后于竞争对手 [1][15][18] - OpenAI采取了与行业降价趋势相反的高价策略，试图将GPT定位为高端“奢侈品”，这反映了其商业策略从担心落后转向担心平庸，并试图建立品牌护城河 [23][24] 技术性能表现 - **数学与推理能力**：GPT-5.2 Thinking在AIME 2025数学竞赛中获得100%满分，在FrontierMath测试中解决了40.3%的专家级数学难题 [2][5] - **专业工作任务**：在OpenAI新推出的GDPval基准测试中，GPT-5.2 Thinking在涵盖44种职业的知识工作任务上，有70.9%的情况下击败或打平了顶尖行业专家，完成任务的速度是人类专家的11倍以上，成本却不到1% [5] - **软件工程能力**：GPT-5.2 Thinking在SWE-Bench Pro上达到55.6%的准确率，在SWE-bench Verified上达到80% [5] - **长文档理解**：在OpenAI的MRCRv2测试中，GPT-5.2成为首个在256k token长度下，针对4-needle变体任务达到近乎100%准确率的模型 [6] - **视觉理解**：GPT-5.2在图表推理和软件界面理解任务上的错误率几乎减半，对图像中物体空间位置的把握更准确 [9] - **抽象推理与效率**：GPT-5.2 Pro在ARC-AGI-1验证集上准确率达到90.5%，成为首个突破90%门槛的模型，同时实现了约390倍的效率改进，将单任务成本从约4500美元降至11.64美元 [11][14] - **横向性能对比**：根据公布的基准测试数据，GPT-5.2在多项测试中领先于GPT-5.1、Anthropic Claude及Google Gemini [3][4] 性能短板与竞争格局 - **特定测试落后**：在GitHub开源基准测试NYT Connections（包含759个谜题）中，GPT-5.2在高推理模式下的准确率为77.9%，排名第11位，落后于排名第一的Google Gemini 3 Pro Preview（准确率96.8%）近20个百分点 [15][17] - **测试反映深层能力**：NYT Connections测试模型对语言文化背景、词语隐含关联及多维度分类推理的能力，这种能力在信息检索、内容推荐等实际应用中同样重要 [17][18] - **竞争持续存在**：测试结果表明，竞争对手在语言理解的某些维度上具有独到之处，xAI的Grok系列在特定任务上也展现出竞争力，模型之间的差距是实质性的 [18] 商业策略与定价 - **定价策略**：GPT-5.2 API定价为每百万输入token 1.75美元，每百万输出token 14美元，较前代GPT-5.1分别上涨40%；GPT-5.2 Pro定价为每百万输入token 21美元，每百万输出token 168美元 [20][21][22] - **与竞争对手对比**：当竞争对手采取降价策略时，OpenAI反其道而行之实行涨价。例如，Google Gemini 3 Pro核心型号定价为输入每百万token 2-4美元，输出每百万token 12-18美元；Anthropic Claude Opus 4.5定价大幅下调至输入每百万token 5美元、输出每百万token 25美元 [22][23] - **高端定位**：OpenAI通过高价策略试图将GPT打造成满足最高端智力需求的“奢侈品”，其商业逻辑侧重于稀缺性和极致质量，而非参与价格战 [23][24] - **策略风险**：高价策略意味着公司失去了“差不多就行”的容错空间，如果无法在实际体验中提供碾压式的优越感，用户可能迅速流失 [24]

行业核心动态：AI手机冲击传统应用生态 - 字节跳动与中兴联手推出的豆包AI手机，正尝试通过AI助手直接理解用户需求并跨应用执行任务，对传统手机应用生态形成冲击[3][4] - 由于腾讯、阿里及多家金融平台的限制，此次冲击暂时进入调整期，但行业已开始正视AI对手机桌面控制权的争夺[3][4] - 大模型初创公司智谱宣布开源核心AI Agent模型AutoGLM，泛化支持微信、淘宝等50余个高频中文应用核心场景，试图以开源方式参与生态重塑[3][16] AI手机的功能体验与现状 - 豆包AI手机在初始阶段准确率不高，需要多次测试调优，例如在点“冰美式”时，需经过搜索、比价、选择优惠等步骤[7] - 目前豆包AI手机在触及超级入口或涉及大量用户数据的应用（如淘宝）时，面临功能被限制、需要手动操作的情况[7][8] - 其核心价值在于搭建跨平台通道，打破APP之间的隔阂，让用户从“人找APP”变为“人提需求，AI完成任务”[8] 对传统互联网商业模式的挑战 - 传统APP（如淘宝、美团）依靠用户停留时间与广告营收，AI助手直接完成任务将导致用户不看广告、不刷首页，使其核心KPI作废，传统流量逻辑面临崩塌[8] - 行业人士预测，未来可能爆发技术攻防战，各大APP或调整页面结构、增设动态验证码、隐藏关键信息，甚至巨头抱团推出联合防御协议以限制AI跨APP调用[8] - AI助手直接冲垮了互联网大厂依靠用户打开APP才能享受服务的商业逻辑与护城河[8] 行业的不同观点与价值判断 - 有观点认为豆包AI手机目前仍属“玩具”，技术并非领先、产品也未完善，但其核心意义在于让大众看到通用AI对日常生活的实际价值，并引发行业对“激进与保守”的判断[9] - 创新未必是纯粹的技术领先，也可以是开放与再组合，大语言模型与硬件、操作系统权限结合能产生具备消费者价值的化学反应[9] - 另有观点不看好软件公司与硬件公司的合作模式，认为除非一家完全听另一家的，否则很难成功，企业竞争的核心是“入口”[9] AI手机面临的技术与商业限制 - 由于技术不完全成熟及第三方APP限制，豆包AI手机已对部分功能做出调整，包括限制金融类应用、部分游戏场景及刷分刷激励的使用场景[11] - 手机厂商向第三方AI模型开放系统级权限存在风险，包括沙箱穿透、资金与隐私安全、合规与品牌风险等，有建议认为应提供受限意图API并需系统二次确认[12] - AI助手在释放效率价值的同时，可能触及现有应用程序的商业秩序，引发利益冲突，表明此类冲突已进入需要“制度化回应”的阶段[12] 行业生态发展的未来路径 - 行业需要推动建立制度化的回应，包括外部的法规监管设计（明确用户授权、敏感操作二次确认规则）和行业内部的自我治理与商业模式调适[12] - 有必要推动行业协会与标准化组织制定技术统一规范，在保护隐私和数据安全的前提下，使AI助手合法、可控地调用第三方应用功能[13] - 企业之间应主动探索可接受的双边或多边合作模式，即便合作仅在技术窗口期内存在，也比长期对峙更有利于产业生态健康发展[13] 竞争格局与未来展望 - AI手机战争的核心是手机桌面的控制权争夺，此前桌面APP图标是大厂的广告牌，而AI助手想担任总调度，但手机厂商早已把桌面视作自留地[17] - 从传统互联网视角看，竞争本质是私有数据的入口之争，各家互联网软件的数据被视为自身企业的核心命脉[17] - 未来中国智能终端生态将极其多元，涉及各类软硬件服务商，更可能呈现“多极共存、分工演化”的格局，而非某一类主体获得压倒性统治[18] - 真正值得关注的是大型科技企业是否会在软硬件层面加速垂直整合，一旦软硬件链路被打通，生态格局可能出现全新结构，重塑创新路径与行业标准[18]

行业整体趋势与市场表现 - 功能食品行业在主流电商渠道呈现量价齐升态势，2023-2025年市场规模复合年增长率达14.2% [1][12] - 市场增长核心从“泛健康”概念转向“强功效”与“科学成分”，维生素矿物质、营养补充、蛋白氨基酸、海洋生物四大品类贡献了绝大多数增量，而植物提取与动物提取品类销售额分别大幅萎缩18.0%和32.7% [1][13][14] - 消费者洞察方式发生革命性升级，从过去依赖碎片化数据报告拼凑“发生了什么”，转变为现在运用大语言模型结合海量社媒数据，深度洞察消费者行为背后的“为什么” [1][6] 细分品类增长驱动力 - **维生素矿物质品类**量价齐升，销量与均价2023-2025年CAGR分别为19.1%和7.7%，增长引擎从“基础补充”转向“营养协同”，其中复合矿物质销量爆发式增长155.7%，维生素D和铁销量分别增长33.9%和53.4% [15][16][17][18][19] - **营养补充品类**呈现“量增价减”，销量CAGR达35.4%，但均价CAGR为-7.8%，增长源于社会内卷下的“颜值焦虑”与“情绪焦虑”变现，补血益气、美白、燃脂减肥是核心增量品类，其中补血益气销量增长高达201.0% [20][21][22] - **蛋白氨基酸品类**增长乏力，销量与均价CAGR分别为1.8%和1.4%，市场呈现此消彼长结构，传统乳清蛋白和胶原蛋白销量下滑，而支链氨基酸和肽类销量分别爆发式增长115.7%和55.6% [23][24][25][26] - **海洋生物品类**量价齐升，销量与均价2023-2025年CAGR分别为17.2%和6.3%，鱼油、氨糖软骨素和虾青素是拉动增长的关键单品，其中虾青素销量增长127.3%，鱼油均价持续上涨12.2% [27][28][29] 消费者画像与需求演变 - 消费人群向专业化、精细化转型，特殊体质（如备孕女性）、儿童/青少年以及职场人群的提及率显著上升 [34] - 消费心理从情感导向、基础补充转向理性消费与功能精准，健康风险管理（如疾病预防）是绝对核心，提及率达55%，同时“专注力提升”与“压力缓解”等情绪心理需求快速增长 [35] - 产品使用场景从广谱日常辅助转向特殊生理场景（如孕期）和高强度脑力场景（如备考），其中孕期场景提及率增长7个百分点 [36] - 核心需求痛点从传统的“营养缺乏”转向“精准机制修复”，“专注力差”成为增长最快的身体功能障碍痛点，提及率达11% [38] 产品创新与竞争格局 - 产品成分选择上，市场抛弃传统泛概念成分，转向技术创新驱动的高活性成分，抗衰/抗氧化是唯一出现超高速增长的成分赛道，其中麦角硫因、PQQ、虾青素等高端成分快速增长，而单一维生素C、B族等传统成分增长停滞 [39][40][41] - 竞争格局呈现K型分化，市场两端分别是“严肃剂型”（高浓度、无添加、针对成分党）和“零食剂型”（好吃、便携、情绪价值），处于中间“不好吃又没高含量”的产品面临淘汰 [33] - 行业面临跨界竞争加剧，一头是拥有研发和背书优势的药企“降维打击”高端强功效市场，另一头是食品饮料巨头用极致性价比和铺货能力“升维收割”大众市场 [33] 成功案例：液体钙品类重做 - 液体钙是品类重做的成功典范，实现爆发式增长，2023-2025年销量与销售额CAGR分别高达47.0%和56.2% [2] - 其成功核心在于解决了传统钙片吞咽困难、吸收不佳的痛点，通过液体剂型实现“进食感”替代“服药感”，并借助独立包装突破场景限制，结合口味创新实现零食化转型 [2] - 目标人群从婴幼儿上移至儿童和青少年，家长的身高焦虑与喂养焦虑成为核心购买驱动，产品价值聚焦于高吸收率、复合营养配比与服用便捷性，并通过有机钙源与协同成分支撑高端定价 [2] 行业参与者发展建议 - 品牌商应聚焦高增长赛道，加大复合功能与高吸收效率产品的研发，并强化数据透明与个性化服务 [2] - 原料商需布局专利原料与吸收技术，并开展临床研究以构建竞争壁垒 [2] - 工厂应提升柔性化生产与品控能力，并致力于包材与剂型的创新 [2] - 未来，大语言模型结合电商、社媒等多维度数据将成为核心赋能引擎，推动行业实现敏捷研发、趋势预判，从而精准响应消费者需求 [2][6][7]

上市公司数字技术风险暴露数 据（2007-2024年） 上市公司数字技术风险暴露数据（2007-2024年） 上市公司数字技术风险暴露数据（2007-2024年） 上市公司数字技术风险暴露数据（2007-2024年） 大语言模型是指用于处理自然语言信息的大型人工智能模型，其中，FinBERT是国内首个在金融领域大 规模语料上训练的开流模型。这类模型利用注意力机制，得出对每个词上下文敏感的表示，能够捕获文 本中的长距离依赖性和复杂关系，从而更细致地理解和生成语言。 选择企业年度报告MD&A部分的文本作为识别数字技术风险暴露程度的信息基础基于以下两方面的考 虑：第一，大量文献证实MD&A部分具有客观有效的信息含量，存在风险揭示功能，并能增强财务报 告的有用性。我们发现在MD&A中，部分企业会以独立段落重点写明企业面临的技术风险。例如，某 企业指出："公司技术革新风险：公司互联网视频业务对互联网的依赖程度较高，运营的安全易受到电 讯故障、黑客攻击、病毒等因素的影响。"第二，基于MD&A部分信息识别企业风险暴露情况的做法在 国内外众多文献中已经得到应用。 一、上市公司数字技术风险暴露数据下载地址 1.先在百度搜索以下 ...

人工智能发展趋势与核心洞见 - 新一轮人工智能浪潮的本质是信息智能、物理智能与生物智能的深度融合，信息世界、物理世界与生物世界全面数字化，原子、分子与比特的边界正在消融[1] - 生成式AI正快速演进为智能体AI，智能体已成为近两年AI领域最重要的创新方向之一，其任务复杂度在过去七个月内翻倍，准确率超过50%，意味着AI开始执行复杂任务与决策[3] - AI正在从信息世界走向物理世界和生物世界，即从大语言模型走向视觉-语言-动作模型，以在真实世界中行动[3] 智能体（Agent）的演进与影响 - 未来的SaaS服务和终端APP都将被智能体所取代，智能体即未来的软件与服务形态，将涵盖消费、行业、机器人、自动驾驶等各种领域[4] - 以医疗智能体为例，多智能体网络可模拟三甲医院运作，在很短时间内处理相当于一家三甲医院两到三年积累的病例，且诊断准确率更高，目标是为医生提供强大的智能体助手[4] - 智能体是实现AGI的必经之路，需要新的算法体系、记忆体系和世界模型[6] 算力、成本与规模化法则 - Scaling law在预训练阶段的效果增长已逐渐放缓，智能提升的重点转移至后训练阶段的推理与智能体层面[3] - 推理的单位成本在过去一年下降至原来的十分之一，而智能体对算力的需求则增长了十倍，两者形成动态平衡[3] 机器人、自动驾驶与物理智能 - 机器人被视为未来最大的赛道，十年内机器人的数量或将超过人类[4] - 无人驾驶在2024年已到拐点，预计到2030年，约10%的新车将具备无人驾驶能力，那将是自动驾驶的“DeepSeek时刻”[3] 基础大模型与产业格局 - 人工智能时代的操作系统是基础大模型，它将像PC时代的Windows、移动互联网时代的安卓与iOS一样，彻底重写、重构并重塑整个产业形态[5] - 在此操作系统之下，芯片架构将随之演变；在其之上，以垂直模型、边缘模型和智能体为核心的应用生态将全面重建，整个产业的规模将比PC时代和移动时代大出2-3个数量级[5] - 如同操作系统般的基础大模型，全球最终可能不会超过10个，预计中美将各占半数，可能辅以少数其他国家的模型，形成开源与闭源并行的双轨发展生态[5] 技术架构与长期预测 - 未来五年，自回归架构、Transformer和Diffusion可能会被新的范式颠覆[6] - 实现信息智能、物理智能乃至生物智能的全面突破，预计可能需要十五到二十年的时间[6]

峰会背景与主题 - 2025年12月5日至7日，《中国企业家》杂志社在北京主办了“2025（第二十三届）《中国企业家》影响力企业家年会”，会议主题为“涌现·无限——共创智能商业新形态” [1][4] 演讲核心观点：企业应用AI智能体的前提条件 - 企业是否应立即采用AI智能体，取决于其自身及所在行业链条的数字化水平，若数字化水平不高，则建议等待；若企业自身数字化水平很高，则可以在内部使用一些智能体 [3][6] AI大语言模型的发展基础 - 当前这一轮人工智能的发展始于大语言模型，其训练数据来源于过去超过40年互联网公开文本数据的积累 [3][6] 垂直智能体的最佳应用场景特征 - 大语言模型最适用的垂直智能体场景，是在商务和价值实现过程中，以自然语言进行多轮对话交互并最终实现价值兑现的领域 [3][6] 垂直智能体的典型行业应用 - 金融行业是全链条数字化的典型，其业务依赖专业技术和技能进行对话，向客户解释投资原因、金融产品选择、风险与潜在收益，因此最容易受到垂直智能体的改变 [3][6] - 医疗行业同样易于被垂直智能体改变，医生使用数字化设备进行检测，并向患者提供疾病预防建议等信息 [3][6]

而传统的BEV感知、车道线、Occupancy等方向相对成熟了，无论是学术界或工业界关注度都在逐渐下降。目前 自动驾驶VLA是各家企业急需攻克的方 案。主流的自动驾驶企业，无论是智驾方案供应商还是车企，都在发力自动驾驶VLA的自研。 我们花了三个月的时间设计了一套自动驾驶VLA的学习路 线图，从原理到实战细致展开。 自动驾驶VLA涉及的核心内容包括视觉感知、大语言模型、Action建模、大模型部署、数据集制作等等。最前沿的算法包括CoT、MoE、RAG、强化学 习。通过学习VLA，可以让自己对自动驾驶的感知系统有更深刻的认知。 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 端到端之后，学术界和工业界聚焦的方向是什么？无疑是VLA。VLA提供了类人思考的能力，把车辆决策的过程通过思维链的形式展现出来，从而提 供 更可靠更安全的自动驾驶能力。 自动驾驶VLA目前可以分为模块化VLA、一体化VLA和推理增强VLA三个子领域。 为此我们联合 清华大学的教研团队 开展了这门《自动驾驶VLA与大模型实战课程》！课程包含自动驾驶VLA三个子领域前沿算法的细致讲解，并会 ...

核心事件与政策 - 美国总统特朗普宣布，在确保国家安全前提下，将允许英伟达向中国及其他国家的合格客户交付其H200芯片产品，但会对每颗芯片收取一定费用 [1] - 美国商务部正在敲定具体细节，同样的方案也将适用于超微半导体、英特尔等其他美国公司，美方将从相关芯片出口中收取25%的分成 [1] - 在特朗普宣布该消息后，英伟达股价在盘后交易中上涨了1.2% [1] 英伟达H200产品详情 - 英伟达H200芯片发布于2023年11月，2024年第二季度开始供货 [1] - 其核心升级在于全球首创的141GB HBM3e内存系统，使处理超大模型的能力实现质的飞跃 [1] - 相比前代H100，H200的内存容量提升76%，带宽增加43%，AI推理性能提升最高90%，特别适合大语言模型和科学计算 [2] - 英伟达H200的当前市场报价主要集中在20万至25万元人民币区间（约合2.8万至3.5万美元） [2] - 包含多块H200 GPU、服务器、网络和冷却基础设施在内的整体H200整机系统（如DGX H200）售价可能超过30万美元，甚至达到60万美元以上 [2] 市场需求与客户构成 - 英伟达CEO黄仁勋在2026财年第三季度财报电话会议上表示，Hopper平台自推出以来的第13个季度，在第三季度录得约20亿美元的营收 [3] - 公司CFO表示，对Hopper架构的需求仍然强劲，H200产品在本季度显著增长 [3] - H200的主要客户群体包括云服务商（微软、亚马逊、谷歌、甲骨文等）、AI研究与开发巨头（OpenAI、Meta、Cohere、Mistral等）、高性能计算与科研机构以及企业级客户（金融、医疗、智能制造、汽车企业） [2] - 截至2025年12月，全球已有超过100家大型组织部署了H200，小型客户和通过云服务间接使用的用户更是不计其数 [2] 对中国市场的影响与竞争格局 - 行业分析师认为，短期来看，英伟达H200能对华出售对英伟达自身更为有利，因为中国是一个相当大的市场，且中国开发者认可CUDA生态，对科研有帮助 [3] - 分析师指出，国内一些非国央企且积极出海的企业，如新能源、车企、物流、零售等可能会购买H200 [3] - 但H200对华出口对国内类GPU厂商影响有限，因为很多国产芯片已经开始追得上，中国云厂商的自研芯片也日益成熟，进一步减少对英伟达的依赖 [3] - 据了解，华为昇腾、阿里平头哥相关芯片产品性能已逼近H200 [4] - 英伟达CEO黄仁勋在12月初曾表示，就算把最好、性能最强的H200卖给中国，他们都不一定会要 [4] - 目前，英伟达最新的Blackwell和Rubin架构芯片仍不能对华出售 [4]