不算不知道，一算吓一跳： 在英伟达平台每花一美元，获得的性能是AMD的15倍 。 尽管英伟达卖的更贵，但只要买齐一套，就更省钱。 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 为什么AI算力霸主永远是英伟达？ 来自 Signal65 的一份最新详尽报告揭示了这个现实，一定条件下生成同样数量的token，英伟达的成本只有AMD的十五分之一。 这份报告基于SemiAnalysis Inference MAX的公开基准测试数据，时间跨度从2025年10月到12月，覆盖了从密集模型到前沿MoE推理模型 的全场景测试。 黄仁勋的"买的越多，省的越多"原来是真的。 MoE时代：8卡系统撞上Scaling天花板 AI模型正在经历一场架构革命，打开Artificial Analysis排行榜就会发现，智能度排名前十的开源模型清一色都是MoE （Mixture of Experts，专家混合） 推理模型。 另一项来自OpenRouter的数据显示，超过50%的token流量正在被路由到推理模型上。 MoE架构的核心思路是把模型参数拆分成多个专门化的"专家"子网络，每个token只激活其中一小部分。 以经典的DeepSe ...

英特尔MLPerf v5 1基准测试表现 - 公司GPU系统成功达到MLPerf v5 1行业标准AI基准测试要求 该基准测试衡量系统在多种工作负载下运行AI模型的速度[1] - 至强6处理器P核性能较前代提升1 9倍 Arc Pro B60 GPU性能超越英伟达RTX Pro 6000和L40S[2] - 全栈硬件软件集成平台为专业用户提供更易获取且经济高效的AI部署方案 特别适用于工作站和边缘系统[3] AI推理市场前景 - 全球AI推理市场规模2024年达972 4亿美元 预计2025至2030年复合年增长率为17 5[4] - 公司正持续优化产品组合以把握市场增长机遇[4] 行业竞争格局 - 英伟达Blackwell Ultra级GPU在MLPerf v5 1新增基准测试中表现突出 巩固其市场领导地位[5] - 超微半导体MI355X GPU性能较前代MI325X提升2 7倍 试图缩小与英伟达的差距[6] - 英伟达聚焦AI工厂大规模工作负载管理 英特尔侧重成本效益优先的工作站及边缘系统市场[5] 公司财务表现 - 公司股价过去一年上涨27 3 低于行业44 2的平均涨幅[7] - 当前市净率为1 03倍 显著低于行业平均的36 63倍[9] - 2025及2026财年盈利预期在过去60天内出现下调[11]