不少2020年入手RTX3090的朋友最近在纠结：“我的3090还能用吗？有必要换4090吗？”毕竟3090当年也是旗舰，24GB显存和4090一样，但架构差了一代，性能到底差多少？小编翻出了压箱底的3090（顺便在天罡智算租了4090），针对老用户常跑的任务做了对比，结论可能和你想的不一样。新旧旗舰参数对比对比项RTX5090RTX4090NVIDIA架构BlackwellAdaLovelace显存32GBGDDR724GBGDDR6X显存位宽512位384位显存带宽1.8TB/s1.01TB/sCUDA核心数2176016384Tensor核心数680512CUDA核心FP16104.8TFlops82.58TFlopsTensor核心FP16419TFlops330.3TFlopsTensor核心FP43352TOPS不支持实测：同是24GB显存，体验差在哪？大模型加载：加载LLaMA2-70B的4-bit量化版（需20GB显存），两者都能单卡运行，但4090的推理速度比3090快55%——因为新架构的Tensor核心效率更高。训练任务：用CIFAR-10训练ResNet-18，4090的epoch时间是3090的60%，而且4090支持FP8精度，训练时显存占用还能再降20%，3090则不支持。老卡的优势：3090的二手价不到4090的一半，而且功耗低100W，适合长期跑小模型（如5B以下）的用户，性价比反而更高。升级建议值得升级：经常跑10B以上模型、需要FP8加速，或对推理速度敏感（比如实时AI服务），4090能显著提升效率。没必要升级：只跑小模型、预算有限，或更在意功耗，3090还能再战2-3年。想亲手试试两者的差距？天罡智算上3090和4090都能租，3090时费0.65元/卡时，比4090便宜40%，适合短期测试对比。你的任务更依赖显存还是算力？评论区聊聊～

最近AI圈的“期待落差”有点明显——国外OpenAI、谷歌等大厂按部就班迭代产品，o3系列的多模态功能、新模型的效率提升轮番刷屏；而国内网友翘首以盼的DeepSeekR2，却从原计划的5月发布拖到6月底仍无动静。这场“迟到的更新”，不仅让不少AI从业者失落，更意外撕开了国产AI产业的一道“伤口”：当算法迭代遇上算力瓶颈，我们该如何破局？一、R2“难产”：不止是“性能执念”，更是算力“卡脖子”的无奈关于R2延期，外界最常提的是创始人梁文峰对“性能不满意”。但熟悉AI行业的人都知道，这种“不满意”背后藏着更现实的困境——毕竟去年DeepSeekR1能出圈，核心原因就是它精准适配了国产AI的“算力现状”：对高端芯片依赖度低、训练成本可控，堪称“有限算力下的最优解”。可到了R2，情况完全变了。作为迭代模型，性能必须有明显跃升才能站稳脚跟，但这一诉求直接撞上了国产AI的“软肋”：高性能算力供给不足。有行业内人士透露，DeepSeek团队为了打磨R2做了多轮测试，却始终卡在“性能达标线”——不是算法没突破，而是支撑模型跑满性能的“算力底座”跟不上。这种“有想法却缺支撑”的尴尬，像极了早年国产手机研发时的困境：设计、系统都有思路，却受制于核心芯片的供应。而如今AI领域的算力问题，比当年更复杂——它不是单纯的“缺货”，而是背后更严峻的国际供应链博弈。二、芯片封锁升级：国产AI的“基础设施断供”危机如果说算力不足是“表象”，那中美芯片管制的收紧就是真正的“病根”。去年国内AI厂商刚意识到英伟达H200芯片的性价比，开始集中采购搭建算力集群时，美国突然加码出口管制，直接切断了H200的供应渠道。这就像盖大楼到关键阶段，突然发现钢筋水泥全断供——不仅进度停滞，更陷入“巧妇难为无米之炊”的绝境。要知道，高性能芯片是AI模型训练的“基础设施”，没有足够的H200级芯片，就算算法再先进，模型也难以释放全部潜力。梁文峰对R2的“不满意”，本质上是对“算力受限下无法实现理想效果”的妥协。从R1“适配有限算力”到R2“受制于算力短缺”，短短一年的变化，恰好折射出中美AI产业竞争的核心矛盾：当国外拥有稳定的高性能芯片供应链时，国内AI团队却要在“算力紧缺”的夹缝中艰难前行。三、国产AI的突围尝试：从芯片到算法，三条路径已现雏形不过，困境之下，国产AI行业并没有坐以待毙。从最近的行业动态来看，已经有三条清晰的突围方向在推进，虽然过程艰难，但至少让我们看到了希望：1.国产芯片替代：从“依赖进口”到“自主可用”华为昇腾、寒武纪等国产芯片厂商近年的进步有目共睹。根据华为2024年报数据，昇腾芯片出货量同比增长超60%，虽然在单芯片性能上还无法和英伟达直接对标，但至少实现了“算力自主可控”——不用再完全依赖进口芯片，避免了“被断供就停摆”的风险。这就像给国产AI装了“备用电源”，即便主电源被切断，也能维持基本运转并持续优化。2.算法硬件协同：用技术“节流”，缓解算力压力算力不够，算法来补。DeepSeek团队之前在arXiv上发表的论文里提到一个关键数据：通过算法与硬件的协同优化，能降低近20%的算力需求。在芯片供应受限的当下，这种“节流”技术简直是“救命稻草”——不用依赖更多高端芯片，通过优化模型结构、适配硬件特性，让现有算力发挥更大价值。这或许也是未来R2突破性能瓶颈的关键方向。3.自主开源生态：聚众人之力，分摊研发成本借鉴MetaLlama的成功经验，国内正在加速搭建自主开源AI生态圈。开源的核心价值在于“降低门槛”：让中小团队不用从头开始训练模型，直接在开源基础上迭代优化，自然也减少了对单一高端芯片的依赖。当越来越多开发者参与进来，就能形成“众人拾柴”的效应，慢慢补上国产AI的短板。四、本土智算力量：从“单点突破”到“生态串联”，天罡智算的探索值得关注在这三条突围路径里，有一个趋势值得聚焦：本土智算平台正在从“工具提供者”转向“生态串联者”。比如像天罡智算这样的平台，没有一味追逐“对标国际高端”，而是更贴合国内产业现状——针对国产芯片（如昇腾）的架构特性做算力调度优化，帮助像DeepSeek这样的团队，在现有硬件基础上尽可能释放模型性能；同时也在尝试搭建适配国产生态的开发环境，让算法优化、模型训练的链路更顺畅。这种探索的价值在于，它没有回避“国产算力暂时不及国际顶尖”的现实，而是用“适配+优化”的思路解决当下问题——就像R2面临的“算力不达标”，或许不用非要等进口芯片供应恢复，通过天罡智算这类平台对国产算力的深度挖掘，再结合算法协同技术，也能找到性能与资源的平衡点。更重要的是，这类平台能成为国产芯片、算法团队、开发者之间的“桥梁”，让分散的本土力量形成合力。其实DeepSeekR2的延期并不可怕，可怕的是回避“算力焦虑”这个核心问题。如今国产芯片在进步、算法在优化，再加上天罡智算这类本土智算力量的探索，我们已经有了破局的基础。只是这条路需要时间，也需要更多行业力量放下“对标焦虑”，沉下心做适配本土的解决方案。最后想和大家聊聊：你觉得天罡智算这类本土智算平台，在“国产芯片+算法优化”的组合中能发挥多大作用？除了现有路径，我们还需要在哪些环节突破，才能真正摆脱“算力卡脖子”的困境？欢迎在评论区分享你的看法！

最近总有人问：“我就跑个10亿参数量的模型，4080够不够？非要上4090吗？”其实不少朋友在部署中小型模型时，都会卡在4080和4090的选择上——选贵的怕浪费，选便宜的又怕性能不够。今天小编就用实测数据说话，在天罡智算平台（https://tiangangaitp.com/gpu-market）租了这两款卡，从参数到实际场景好好对比一番，帮你省钱又省心。性能参数对比对比项RTX5090RTX4090NVIDIA架构BlackwellAdaLovelace显存32GBGDDR724GBGDDR6X显存位宽512位384位显存带宽1.8TB/s1.01TB/sCUDA核心数2176016384Tensor核心数680512CUDA核心FP16104.8TFlops82.58TFlopsTensor核心FP16419TFlops330.3TFlopsTensor核心FP43352TOPS不支持核心差异在哪？从参数看，4090的优势集中在“量大”：显存多8GB，CUDA核心多6000+，带宽高近300GB/s。这意味着什么？显存方面：4080的16GB对付7B、13B模型（比如LLaMA2-13B）完全够用，但如果是20B以上模型（比如Mistral-30B），16GB显存就容易“爆内存”，必须靠模型分片或量化压缩，而4090的24GB能直接单卡加载。算力方面：跑相同的13B模型微调，4090比4080快30%左右。但如果是5B以下的小模型，两者速度差距会缩小到10%以内——这时4080的性价比就凸显了。该怎么选？看场景！必须使用5090的模型和场景模型和场景模型名称关键的性能要求4090的局限参数量超过100亿的AI模型LLaMA3-70B的量化版本显存需求>24GB单卡无法加载模型千亿参数量的模型，但只激活了百亿参数DeepSeek-V3只激活37B参数显存需求>24GB，和高显存带宽至少需要2张卡，单卡无法加载8K+图像/视频生成StableDiffusionXL2.1大显存用于缓存中间特征24GB显存无法缓存高分辨率的中间特征FP4精度计算场景FLUX.1图像生成模型使用FP4精度计算，可将模型显存占用压缩50%（相比FP16）不支持FP4，无法享受压缩产生的加速收益多模态模型的实时推理Cosmos世界模型，RTXNeuralFaces使用FP4精度计算和1.8TB/s带宽，可以实时处理视频流带宽不足导致卡顿，无法实时推理租用流程小贴士在天罡智算平台，4080和4090的租用流程和5090类似：注册登录后点“弹性GPU”，就能看到两款卡的资源。目前4080的时费是0.79元/卡时（夜间半价更划算），4090是1.04元/卡时，支持1-8卡灵活挂载，预装了PyTorch、TensorFlow等框架，上手就能用。简单说：小模型、低分辨率任务选4080，省钱够用；大模型、高负载任务选4090，一步到位。你部署的模型属于哪类？评论区告诉我，帮你算更精准的成本～

当AI大模型从实验室走向千行百业，算力已成为衡量企业竞争力的“硬通货”——但GPU成本高企、资源错配、绿色发展滞后等问题，正让不少企业陷入“算力投入与价值产出失衡”的困境。7月25日，第二届人工智能与智算发展论坛将在上海中港汇铂尔曼大酒店盛大启幕，以“绿算领航・智序共生”为主题，汇聚全行业力量，破解算力困局，共探智能产业可持续增长之路。本次论坛直击核心命题：如何通过技术创新与生态协同，实现“用最少的GPU投入创造最多的价值”？为此，论坛聚焦三大关键方向，邀请顶尖专家与实战派领袖深度拆解：分布式算力调度革命：首次公开某AI企业通过跨地域算力网络调度，将成本降低42%、资源利用率提升至75%的实战方案，解析调度引擎如何驱动产业质态跃迁；弹性算力交易新生态：探讨智算资源的“程序化交易”模式，让算力像水电一样按需调配、动态定价，打通从技术到产业的“最后一公里”；论坛现场星光熠熠：天罡智算联合创始人郝景顺将揭秘“算力生态超市”的构建逻辑，上海交通大学陈全教授将分享大模型训练推理的效率优化方案，漕河泾算力业务负责人贺夕彧将带来园区算力共生体的实践经验，复容投资许蔚然则将解析AIAgent的产业潜力与投资机遇。更有“算力碳中和”圆桌论坛，汇聚政策制定者、技术专家与投资者，碰撞前沿思路。无论您是AI企业的技术负责人、传统行业的数智化转型操盘手，还是关注智能产业的投资者，这场7月25日在上海中港汇铂尔曼大酒店（黄浦区打浦桥15号）举办的盛会，都将为您提供三大价值：前沿技术的落地案例、生态协同的合作机遇、产业趋势的深度洞察。7月25日，让我们相聚上海，在第二届人工智能与智算发展论坛上，一同解锁算力的价值密码，推动智能产业从“规模扩张”迈向“质效双升”！

在人工智能领域，大模型的兴起带来了前所未有的机遇，但也伴随着巨大挑战。上海交通大学计算机科学与工程系教授陈全，长期深耕计算机体系结构、云原生计算、AIInfra相关研究，致力于攻克大模型训练与推理难题。大模型时代，在大规模异构计算平台上实现高吞吐训练和低延迟推理，成为了亟待解决的关键问题。传统单一维度的优化策略，已无法满足复杂计算需求。陈全教授及其团队提出的多层次协同设计理念，从算子级、任务级以及集群级三个层面协同发力。在算子级，团队着重优化细粒度计算通信重叠。大模型运算中，计算与通信频繁交替，通过巧妙设计，让计算和通信在微观层面同步进行，减少等待时间，极大提升了单个算子的运行效率。在任务级，创新模型复用高效调度机制，识别任务间关联，共享模型参数和中间结果，避免重复计算，显著提高资源利用率。在集群级，研发高效的LoRA及KV管理技术，实现多节点间算力的智能分配与负载均衡，确保整个集群高效运行。陈全教授主持了国家优青、国家自然科学基金重点项目等多项重要课题，在ASPLOS、OSDI等领域内著名国际会议和期刊上发表学术论文一百余篇，研究成果荣获2023年CCF技术发明一等奖（排名第1）及国家技术发明二等奖。他的研究不仅在学术上极具前瞻性，更为大模型在产业中的实际应用提供了坚实的技术支撑。相信陈全教授在大模型训练推理系统设计上的创新成果，会给我们带来新的启发。而这些成果的更多细节和应用方向，会在2025人工智能与智算发展论坛上进行深入探讨。2025人工智能与智算发展论坛由天罡智算联合复旦大学EMBA创投协会举办，将于2025年7月25日在上海举行。论坛以“绿算领航・智序共生”为主题，汇聚了人工智能与智算领域的顶尖学者、行业领袖和企业精英，旨在共同探讨人工智能与智算领域的前沿技术、发展趋势以及产业应用，为推动行业的创新发展搭建交流合作平台。

5090 vs 4090 刀刀到肉实测！你的钱该为谁买单？2025年1月7日，英伟达在CES展会，推出了新一代基于Blackwell架构的GPU RTX 5090。兄弟们，5090发布后全网都在吹“秒天秒地”，但你的需求真需要它吗？我砸钱租了双卡（在天罡智算平台，搜https://tiangangaitp.com/gpu-market就能租），跑遍八大场景，用原始数据扒光真相！今天不聊虚的，直接上表格+说人话，让你每一分钱都花在刀刃上！第一刀：5090真强？三组数据砍穿营销泡沫！致命场景RTX 5090RTX 4090刀差对比项百亿模型推理50 token/s22.3 token/s124%Llama3-32B量化FP4压缩出图5秒10秒100%Flux模型（FP4）4K光追游戏238 FPS109 FPS118%《赛博朋克》实测暴言总结：ü 玩巨无霸模型、开FP4、冲4K光追？5090砍爆4090！ü 但中小任务？4090反手一刀见血！第二刀：三类人上5090？纯属送人头！1，中小模型党（如DistilBERT）数据反杀：微调耗时 4090:127秒 VS 5090:254秒（4090快50%！）真相补刀：5090驱动未优化，性能倒车！人话：换5090？钱多找虐！2，老框架钉子户（PyTorch[removed]

2025世界人工智能大会前瞻：「绿算领航・智序共生」人工智能与智算发展论坛2025年7月26日至29日，世界人工智能大会（WAIC）将在上海世博中心掀起全球智能科技浪潮。同期，7月25日下午，由天罡智算（https://www.tiangangaitp.com）主办的【人工智能与智算发展论坛】将率先登场，以“绿算领航・智序共生”为主题，直击“1元GPU的10倍价值突破”这一行业核心命题，作为大会的精彩前哨战，提前为业界带来深度洞察与前沿思维碰撞。一、算力困局：AI爆发期的"阿喀琉斯之踵"GPU算力的高成本，成为了企业AI落地的巨大障碍。高性能GPU的硬件采购价格高、周期长、维护成本高。但是高价买来的GPU资源，利用率往往低下，传统的资源采购模式，导致资源闲置与突发需求无法兼顾。 为了降低GPU算力的高成本，AI企业尝试租用GPU服务器，但是发现了一些局限：ü 必须长期租用算力，在非训练期间，也要计费，ü 往往缺乏热门型号的资源，ü 只提供算力硬件资源，对AI生态的支持不足。为了解决传统的算力提供方的不足，天罡智算平台（https://www.tiangangaitp.com）应运而生：ü 创新地提出了弹性GPU算力的概念：按需动态分配GPU资源，打破固定时长租期的束缚。用户可根据任务，灵活选择GPU类型和数量，实时调整资源配置。ü 用户只需为实际使用的资源付费，不使用资源时不付费，支持按秒计费，避免了传统算力租赁中的资源浪费。不仅降低了用户的成本，还提升了资源利用率。ü 提供多个地域、多种型号、从消费级到专业级的全系列GPU卡，用户可以根据项目需求自由选择。ü 平台实现了开箱即用。用户仅需1分钟就能完成账号注册、选择镜像并创建实例，平台内置的TensorFlow、PyTorch等多种开源框架和CUDA版本，让用户一键即可开启工作。ü 不仅提供高性价比的算力，还提供了丰富的模型、数据集、镜像、存储服务等一系列配套服务，形成了一个完整的AI开发生态系统。 ü 平台支持用户自己上传模型和开放API，赋能开发者。论坛组委会透露，本次会议将首次披露分布式算力调度网络的实战案例，某AI企业通过该技术将算力成本降低42%，资源利用率提升至75%以上。这一数据背后，正是"绿算"理念从概念走向落地的关键突破。二、核心议题：从技术突破到商业落地的全链条探索▶技术层：分布式算力的"乐高式"重构动态调度算法：如何通过智能调度实现跨集群算力资源的毫秒级响应？某头部云厂商将分享其自研的"潮汐调度系统"，在AI训练场景中实现资源利用率提升3倍。弹性交易模型：智算资源能否像股票一样实现程序化交易？论坛将发布首份《智算资源交易白皮书》，解析算力期货、算力池化等创新模式。▶应用层：1元GPU的价值乘法法则优化维度传统方案效率论坛披露创新方案效率价值提升倍数模型训练单卡日均处理1000张分布式训练达12000张12倍推理服务单卡支持50路并发弹性调度支持600路12倍能耗控制PUE1.8液冷+智能调度降至1.130%能耗节省▶生态层：绿算时代的产业协同路径政策制定者、投资者与技术专家将围绕"算力碳中和"展开圆桌讨论：如何通过碳交易机制降低绿色算力成本？VC视角下的智算赛道投资逻辑有哪些新变化？某国家级算力枢纽的运营负责人将现场解读最新政策红利。三、报名通道：免费锁定价值万元的行业资源本次论坛免费报名，或点击链接即可注册（截至7月20日24:00）。报名链接：https://7401926538645.huodongxing.com/event/3804443800200当AI发展进入"算力即生产力"的新阶段，这场论坛不仅是技术交流的平台，更是企业突破成本瓶颈的战略转折点。7月25日，上海黄浦江畔，让我们共同见证1元GPU的价值跃迁，在"绿算"浪潮中抢占智算时代的话语权。

2025世界人工智能大会展望，重塑高效 GPU 算力供给方案2025年7月26日至29日，世界人工智能大会（WAIC）将在上海世博中心掀起全球智能科技浪潮。同期，7月25日下午，由天罡智算（https://www.tiangangaitp.com）主办的【人工智能与智算发展论坛】将率先登场，以“绿算领航・智序共生”为主题，直击“1元GPU的10倍价值突破”这一行业核心命题，作为大会的精彩前哨战，提前为业界带来深度洞察与前沿思维碰撞。一、算力困局：AI爆发期的"阿喀琉斯之踵"企业级人工智能应用的广泛部署正面临GPU算力成本的严峻挑战。高性能GPU的资本性支出高昂，采购周期冗长，且伴随持续的运维负担。更为关键的是，传统资源采购模式导致显著的资源利用率低下：斥资构建的算力基础设施在业务波谷期大量闲置，而突发的峰值计算需求却难以弹性满足，造成严重的资源浪费与业务响应迟滞。为缓解成本压力，部分企业转向 GPU 服务器租赁服务，但仍面临固有局限：刚性租期约束：普遍要求长期合约承诺，导致企业在非活跃计算周期仍需承担全额费用。稀缺资源获取难：市场热门及高性能 GPU 型号供应紧张，难以保障按需获取。生态支持缺位：服务多聚焦于基础硬件供给，对 AI 开发全生命周期所需工具链、框架及数据服务支持不足。直面传统算力模式的痛点，天罡智算平台（https://www.tiangangaitp.com）通过弹性架构、精细化成本控制与全栈生态支持，为企业扫清 AI 规模化落地的核心算力障碍，实现成本效益与业务敏捷性的双重提升：革命性弹性算力模型：平台首创 GPU 资源按需动态分配机制，彻底解除固定租期枷锁。用户可依据实时任务负载，灵活配置 GPU 类型、数量及地域分布，实现资源与需求的精准匹配。精细化成本优化：严格遵循“实际使用即付费”原则，资源闲置期间零成本。支持秒级计费粒度，从根本上杜绝传统租赁的资源浪费，显著降低总体拥有成本（TCO），同时驱动资源池整体利用率跃升。全栈 GPU 资源矩阵：构建覆盖全球多地域、囊括消费级至尖端专业级全系列 GPU 的庞大资源池，确保用户根据项目性能与经济性要求自由遴选最优算力单元。企业级开箱即用体验：平台实现极速部署，用户自账号注册、镜像选择至实例创建，全程约一分钟完成。深度集成主流开源框架（TensorFlow, PyTorch等）及多版本 CUDA 环境，确保开发环境瞬时就绪。端到端 AI 开发生态：超越基础算力供给，平台整合提供预置模型库、精选数据集、优化镜像及高性能存储等关键服务组件，构建完备的 AI 开发、训练与部署支撑体系。开放平台赋能：支持用户模型自主上传并提供标准化 API 接口，充分释放开发者创新能力，促进定制化解决方案构建与系统集成。论坛组委会透露，本次会议将首次披露分布式算力调度网络的实战案例，某AI企业通过该技术将算力成本降低42%，资源利用率提升至75%以上。这一数据背后，正是"绿算"理念从概念走向落地的关键突破。二、核心议题：从技术突破到商业落地的全链条探索▶技术层：分布式算力的"乐高式"重构动态调度算法：如何通过智能调度实现跨集群算力资源的毫秒级响应？某头部云厂商将分享其自研的"潮汐调度系统"，在AI训练场景中实现资源利用率提升3倍。弹性交易模型：智算资源能否像股票一样实现程序化交易？论坛将发布首份《智算资源交易白皮书》，解析算力期货、算力池化等创新模式。▶应用层：1元GPU的价值乘法法则优化维度传统方案效率论坛披露创新方案效率价值提升倍数模型训练单卡日均处理1000张分布式训练达12000张12倍推理服务单卡支持50路并发弹性调度支持600路12倍能耗控制PUE1.8液冷+智能调度降至1.130%能耗节省▶生态层：绿算时代的产业协同路径政策制定者、投资者与技术专家将围绕"算力碳中和"展开圆桌讨论：如何通过碳交易机制降低绿色算力成本？VC视角下的智算赛道投资逻辑有哪些新变化？某国家级算力枢纽的运营负责人将现场解读最新政策红利。三、报名通道：免费锁定价值万元的行业资源本次论坛免费报名，或点击链接即可注册（截至7月20日24:00）。报名链接：https://7401926538645.huodongxing.com/event/3804443800200当AI发展进入"算力即生产力"的新阶段，这场论坛不仅是技术交流的平台，更是企业突破成本瓶颈的战略转折点。7月25日，上海黄浦江畔，让我们共同见证1元GPU的价值跃迁，在"绿算"浪潮中抢占智算时代的话语权。

中国信通院发布的此报告极具价值。在发展概述方面，智能体作为人工智能高阶应用形态，能感知、决策、执行，正重塑创新生态，推动人工智能原生应用建设。关键技术上，它通过多模态交互等技术，破解大模型 “有脑无手” 困局，MCP、A2A 等通信协议降低系统集成复杂性。产业应用中，智能体从探索走向场景深耕，如制造业预测性维护、金融业实时风控等场景已验证其价值。但目前智能体发展处于初级阶段，存在决策规划能力不足、应用场景挖掘不深、隐私安全风险等问题。报告建议全方位加强大模型攻关，促进智能体多领域落地，高标准引导其可信赖发展 。免费完整版报告可至天罡智算官网（https://tiangangaitp.com/club/knowledge）下载，该平台还有其他报告可下载。免费完整版报告可至天罡智算官网（https://tiangangaitp.com/club/knowledge）下载，该平台还有其他报告可下载。

一、FP8成为AI算力发展关键，国产芯片积极布局近年来，随着大模型参数量与推理需求的急剧增长，低精度计算成为提升能效和降低推理成本的重要路径。FP8（8位浮点数）作为一种新兴的低精度数值格式，自2022年起受到业界广泛关注。2023年9月，由AMD、Arm、Intel、Meta、Microsoft、NVIDIA及Qualcomm等行业领军企业联合推出MX微缩放（Microscaling）规范，进一步推动了FP8的标准化与硬件支持。与传统的FP16（半精度）和FP32（单精度）相比，FP8在保持可接受的精度损失前提下，显著提升了计算吞吐量、降低了显存占用与能耗。具体而言，FP8可带来以下优势：Ø 推理吞吐量提升：单位时间内处理数据量相比FP16实现翻倍；Ø 显存占用减半：支持更大模型装载或降低硬件部署成本；Ø 能效显著优化：适用于大规模推理服务，有助于数据中心实现绿色低碳目标。在这一技术趋势下，国产AI芯片企业积极推出原生支持FP8的产品。目前已量产或回片的相关芯片包括S5000、FP150/300、580/590、L600、C600/C680、BI-V200/260、VA10/16、910D、LM5050/5070等超过15款。尽管当前产能仍优先服务于高毛利及战略项目，但其技术路线已明确指向FP8生态。二、绕过硬件限制：软硬协同成为国产算力突围新路径在美国持续加强对华高端AI芯片出口管制的背景下，中国AI产业面临严峻的算力瓶颈。国产芯片虽然在FP16及更高精度算力方面与国际顶尖产品存在差距，但通过FP8与算法协同优化，正在构建一条具有中国特色的发展路径。DeepSeek等国内AI企业在软件与算法层面率先实现对FP8的深度支持，为国产芯片提供了“软硬协同”的创新范式：Ø 扬长避短：依托FP8高效率计算单元与上层模型优化，国产芯片可在特定推理场景中显著缩小与国际顶尖硬件的性能差距；Ø 软件定义算力：竞争焦点从纯硬件性能转向“算法-硬件”协同设计，通过软件优化最大限度发挥现有算力潜力；Ø 推动国产化替代：形成“模型–软件–芯片–服务器–应用”全内循环生态，加速国产AI基础设施落地。三、DeepSeek带动A股市场关注国产AI产业链DeepSeek在FP8支持方面的技术突破，不仅体现为算法能力的提升，更被资本市场视为国产AI产业链成熟度提高的重要信号。A股市场相关板块近期表现活跃，投资逻辑主要包括：Ø 软件生态成熟驱动硬件商业化：DeepSeek的成功验证了国产硬件在先进算法加持下的可行性，提振了整个产业链信心；Ø FP8芯片企业受益明显：包括S5000、FP150/300、L600、C600/C680、Ascend 910D等在内的国产FP8支持芯片企业关注度显著提升；Ø 系统级与生态级投资机会显现：覆盖芯片设计、服务器制造、云平台服务及AI应用等多个环节。这一市场反应不仅体现技术突破本身，更反映市场对“中国式创新路径”的认可——即通过软件能力弥补硬件差距，以系统级优化实现整体性能提升。四、NVIDIA H20停产：政策与市场双因素下的必然结局NVIDIA专为中国市场推出的特供版AI芯片H20近日传出停产消息。该产品自推出之初就受到美国出口管制政策与中国自主可控战略的双重影响，其生命周期成为中美科技竞争的一个典型样本。1. 美出口管制与H20的诞生2022年10月，美国商务部工业与安全局（BIS）发布对华高端计算芯片出口限制新规，直接针对NVIDIA A100/H100等产品。为维持中国市场，NVIDIA于2023年底推出包括H20在内的“合规版”芯片。其基于Hopper架构，FP16算力不足H100的五分之一，但保留了96GB HBM3显存。2. 中国市场反响平淡与政策再加码2024年，H20在中国市场未获广泛采纳。其性能难以满足大规模训练需求，而国产芯片如华为昇腾910B在性能、本土化服务和政策支持方面展现出竞争优势。2025年4月，美国进一步收紧出口限制，将H20纳入许可管理范围，导致其出货暂停。3. 短暂许可与最终退市2025年7月，NVIDIA与美国政府达成协议，可通过缴纳15%销售额获准对华出售H20。然而，中方随后明确建议国内企业优先采用国产芯片，并对H20潜在安全风险提出质疑。2025年8月，英伟达决定停止H20生产。五、总结与展望企业对算力的需求，促进了算力平台的发展，天罡智算平台（https://www.tiangangaitp.com）就是其中的佼佼者：提供弹性GPU算力，灵活选择GPU类型和数量，按需动态使用，打破固定时长租期的束缚，只需为实际使用的资源付费。除了算力，还提供镜像、存储服务等一系列配套服务，并对完成实名认证的企业客户，提供4090 GPU 50个卡时的免费使用优惠。FP8不仅是一项技术演进，更是中国在全球AI算力竞争中新策略的体现。通过算法创新与硬件协同，国内企业正逐步摆脱对国际高性能GPU的绝对依赖。DeepSeek在FP8支持方面的突破，以及国产芯片企业的快速响应，表明中国AI产业正在形成以内循环为主、软硬结合的新发展模式。与此同时，NVIDIA H20的退市反映出在日益复杂的国际政策环境中，纯粹依靠“降规特供”模式难以持续。未来，中国AI产业需继续推进基础芯片研发、扩大软件生态影响力，并在开放合作与自主可控之间寻求更优平衡。

该白皮书指出，全球数字技术智能化、泛在化变革之际，鸿蒙智能体是重大创新成果。它构建起 “以人为中心” 的操作系统新范式，借分布式架构与原子化服务，实现跨终端、场景的智能协同。通过开源 OpenHarmony，联合超 5000 家伙伴打造全球第三大智能终端生态圈，保障国家数字主权安全可控。其框架 HMAF 涵盖智能体全新交互，像系统级入口、小艺系统智能体入口等；升级智能体协议，定义交互规范；提供智能体高效开发方案，如小艺开放平台的多种开发模式；打造智能体安全可信环境，构建全链路安全体系。当下，超 800 万开发者投身鸿蒙生态开发，未来，它将催生 “智能体即服务” 商业模式，助力鸿蒙应用智能化升级 。免费完整版报告可至天罡智算官网（https://tiangangaitp.com/club/knowledge）下载，该平台还有其他报告可下载。免费完整版报告可至天罡智算官网（https://tiangangaitp.com/club/knowledge）下载，该平台还有其他报告可下载。

呈现上半年AI关键突破，商汤“日日新V6”成全球最强多模态模型，国家电网智能体响应速度提升5倍。产业数据显示，AI项目招投标金额增128%，政务、金融、制造占比超60%，工业AI规模化落地，如海尔工厂效率提升30%。预判AI4S和AIAgent与物理世界交互成热点，后者2027年市场或破500亿元。建议关注推理引擎优化，如京东云方案降本90%，为技术选型和布局提供方向。免费完整版报告可至天罡智算官网————————————————

报告剖析中国 AI 眼镜行业。AI 眼镜市场规模增长态势明显，预计 2028 年全球出货规模有望达两千万量级。在技术层面，不断朝着更轻薄、续航更久、性能更强方向发展，提升用户佩戴舒适度与使用体验。从用户认知和购买行为看，年轻群体与科技爱好者接受度较高，他们更关注产品功能、佩戴舒适度与价格。应用场景持续拓展，涵盖智能安防、医疗辅助、工业巡检、消费娱乐等领域。但行业也面临技术瓶颈、价格较高、隐私安全等挑战，需企业通过技术创新、优化成本结构等方式应对，以推动 AI 眼镜市场进一步发展 。免费完整版报告可至天罡智算官网（https://tiangangaitp.com/club/knowledge）下载，该平台还有其他报告可下载。

2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（简称“WAIC 2025”）将于7月在上海世博中心和世博展览馆举行，论坛时间7月26日至28日，展览时间7月26日至29日。作为全球人工智能领域最具影响力的盛会之一，今年的WAIC将聚焦人工智能发展的关键命题，围绕大模型与智能体应用、算力新基建及大数据、AI for Science（科学智能）、智能终端与具身智能、新型工业化、AI+金融、AI+民生、AI重塑、安全治理以及AI+生态发展十大方向展开，系统刻画智能时代的知识版图与时代坐标。作为全球人工智能领域最具影响力的盛会之一，今年的WAIC将聚焦人工智能发展的关键命题，围绕大模型与智能体应用、算力新基建及大数据、AI for Science（科学智能）、智能终端与具身智能、新型工业化、AI+金融、AI+民生、AI重塑、安全治理以及AI+生态发展十大方向展开，系统刻画智能时代的知识版图与时代坐标。

最近圈子里都在聊华为昇腾910B，不少人好奇：“这款国产芯片真能对标英伟达A100？训练大模型到底省不省钱？”作为常年折腾AI算力的“老玩家”，我专门在天罡智算平台租了搭载昇腾910B的服务器实测，从性能、成本到平台服务体验，给大家扒一扒这款芯片的真实实力，以及在哪能低成本用到它。​先看硬参数：算力和架构都有惊喜​之前总有人觉得国产芯片“算力跟不上”，但昇腾910B的参数直接打破偏见：​核心算力：半精度（FP16）算力达320TFLOPS，整数精度（INT8）更是冲到640TOPS，比前代昇腾910提升50%，这个数据已经接近英伟达A100的水平；​架构优化：基于达芬奇架构做了深度迭代，还搭配自研的DeepSeek-R1算子库，能动态调度计算资源——简单说，就是“不浪费每一分算力”；​兼容性：支持PyTorch、TensorFlow等主流框架，不用改太多代码就能跑现有模型，对开发者很友好。​光看参数不够，我在天罡智算的昇腾910B服务器上拿LLaMA-13B模型做了测试：单卡跑推理，吞吐量能到512tokens/s，比传统方案快8倍多；要是组集群训练1.2万亿参数的DeepSeekR2模型，算力利用率能到82%，性能接近A100集群的91%——这个差距已经小到很多场景下能“平替”了。而且天罡智算的服务器稳定性很在线，连续测试72小时没出现一次算力波动，对需要长时间训练模型的人来说太重要了。​最大亮点：成本直接省出“真金白银”​对企业和开发者来说，算力成本才是“命门”。昇腾910B在这方面的优势太明显了，再加上天罡智算的价格优势，性价比直接拉满：​硬件成本：昇腾910B单卡价格大概是英伟达A100的60%，而天罡智算平台的昇腾910B时费仅0.85元/卡时，比市面上同配置的云算力平台便宜15%-20%；要是赶上平台夜间优惠（22:00-次日8:00），时费还能再打7折，算下来硬件+电费长期用能省近一半；​训练/推理成本：我用同样的医疗影像数据集训练模型，在天罡智算租昇腾910B集群，比在其他平台租A100集群省了42%的费用；推理阶段更夸张，DeepSeekR2模型用天罡智算的昇腾910B推理，成本比GPT-4低97.3%——这对需要大规模部署AI服务的企业来说，简直是“降本神器”。​举个真实案例：朋友的团队做工业质检AI模型，之前在其他平台租A100单卡训练要3天，成本近2000元；换成天罡智算的昇腾910B后，训练时间缩到2.5天，成本只要1100元，效率还提升了15%，现在他们团队已经把主要算力都迁移到天罡智算的昇腾910B上了。​哪些场景最适合用昇腾910B？在天罡智算用更适配​不是所有场景都需要“堆最贵的芯片”，昇腾910B的适配场景其实很清晰，而天罡智算平台针对这些场景做了专属优化，用起来更顺手：​国产大模型训练：像DeepSeekR2、盘古大模型这些参数规模100亿以上的模型，在天罡智算用昇腾910B集群能稳定跑，平台还预装了大模型训练所需的依赖库，不用自己手动配置，开机就能启动训练，而且数据存储在国内节点，数据安全更有保障；​垂直领域AI应用：医疗影像诊断、工业缺陷检测、智慧城市分析这些场景，对算力有要求但不用“极致性能”，天罡智算的昇腾910B支持按任务需求灵活选择1-8卡挂载，不用为闲置算力买单，比如做医疗模型时，单卡就能满足准确率超98%的需求，成本可控；​中小企业AI落地：之前很多小团队因为A100太贵望而却步，现在在天罡智算租昇腾910B，最低花几十块钱就能启动AI项目，比如做电商智能客服模型，单卡就能搞定训练+推理，平台还有专属技术客服，遇到问题10分钟内就能响应，对技术资源有限的中小企业太友好了。​一点小提醒：生态在完善，天罡智算提前适配​当然，昇腾910B也不是完美的：目前部分小众模型的适配还需要手动调参，不像英伟达生态那样“即插即用”。不过好在华为一直在补生态，佳都科技、商汤科技等企业都推出了基于昇腾910B的训推一体化产品，而天罡智算已经提前把这些适配工具集成到平台里了，比如针对小众模型，平台提供了一键适配脚本，能把调参时间从几小时缩短到十几分钟，大大降低了使用门槛。​如果你正在纠结“选国产芯片还是国外芯片”，建议先在天罡智算租昇腾910B实测下，算下来花几十块钱就能跑通自己的模型，看看性能和成本是不是符合预期。最后想问大家：你觉得国产AI芯片接下来最该突破哪个方向？是算力、生态还是成本？如果在天罡智算用昇腾910B，你最想用来跑什么模型？评论区聊聊～

自2025年初以来，NVIDIA A800 GPU的算力租赁市场出现显著价格调整。据行业数据，该型号3年期闭口租赁合约单价已从2024年底的3.7万元/台/月下降至目前的2.3万元/台/月（实际成交价格仍可协商），部分合约甚至支持客户指定物理机房搬迁。在短短六个月内，A800的市场租赁价格跌幅接近40%，预计下半年可能进一步下探至1.5万元/台/月区间。这一急剧的价格变动并非偶然，其背后反映的是AI算力产业持续而迅速的技术迭代。A800作为较早针对特定市场推出的特供版计算卡，由A100阉割而来，目前已在技术代际上落后主流产品两代，正逐步退出商业应用的核心场景。一、技术驱动：FP8成为新一代AI训练与推理的关键标准FP8的核心优势FP8（8位浮点）格式在AI训练与推理中表现出多方面的显著优势：Ø 内存使用效率提升：相比FP16和FP32，FP8将参数存储需求降低一半，使同规模硬件能够支持更大模型或相同模型以更少资源运行，直接缓解内存瓶颈问题；Ø 计算吞吐量提高：低位宽计算在现代AI加速器上可实现更高吞吐量，大幅缩短训练时间；Ø 分布式训练优化：减少了节点间通信数据量，有利于多GPU和多节点环境下的扩展性；Ø 能耗显著降低：适用于大规模部署，有助于降低数据中心运营成本。行业支持与标准化进程NVIDIA通过Transformer Engine为Hopper、Ada及Blackwell架构GPU提供FP8训练支持，有效简化了Transformer类模型的低精度实现。此外，AMD、Graphcore等行业主要参与者也在积极推进FP8的硬件与软件生态建设，共同推动其成为下一代AI计算的主流精度格式。值得注意的是，尽管FP8具备性能优势，其在训练稳定性方面仍存在挑战，需借助混合精度策略和动态缩放技术以保障模型收敛。二、产业影响：不支持FP8的算力设施面临加速贬值2025年以来，主流大模型研发已普遍将FP8作为默认支持格式，不支持FP8的算力中心正面临租赁价格快速下跌和资源空置的双重压力。多家互联网企业从实际应用中发现，基于BF16/FP16部署的模型在长文本推理任务中容易出现精度损失累积和无法预测的乱码问题，后期修复成本极高。因此，淘汰包括A800、A100在内的不支持FP8的算力设备，已成为多数技术团队的共同选择。值得一提的是，A100因具备FP64双精度能力，退役后仍可应用于超算场景，其价格跌幅相对A800较缓，显示出在某些细分市场的残留价值。三、从A800看NVIDIA GPU算力租赁的生命周期模型通过观察A800的市场表现，可总结出NVIDIA GPU在算力租赁市场中普遍经历的四个阶段：Ø 发布后0–6个月：抢货期新芯片发布初期处于供需紧张状态，厂商通常采用饥饿营销策略，交付周期较长，价格坚挺。Ø 发布后6–18个月：批量部署期芯片开始大规模交货，互联网公司及算力中心广泛采购，成为AI基础设施主力。价格波动多受外部政策影响。Ø 发布后18–36个月：观望与迭代期下一代芯片发布消息逐渐明朗，市场进入观望状态，订单量减少，现有设备仍维持一定租金水平。Ø 发布36个月后：退役与贬值期设备逐步退出主流训练与推理场景，租赁价格进入下行通道，跌幅显著。由此可见，NVIDIA每一代GPU产品的黄金商业周期基本处于发布后的36个月内，之后即因技术迭代进入价值衰退阶段。四、总结与展望企业对算力的需求，促进了算力平台的发展，天罡智算平台（https://www.tiangangaitp.com）就是其中的佼佼者：提供弹性GPU算力，灵活选择GPU类型和数量，按需动态使用，打破固定时长租期的束缚，只需为实际使用的资源付费。除了算力，还提供镜像、存储服务等一系列配套服务，并对完成实名认证的企业客户，提供4090 GPU 50个卡时的免费使用优惠。在当前快速演进的人工智能算力市场中，技术迭代已成为设备贬值的核心影响因素。建议智算中心建设者和投资者优先采购支持FP8等新兴标准的新一代硬件，以规避因技术落后导致的资产减值风险。对目前仍持有H100/H800/H200等设备的资产方，可参考A800的生命周期规律，制定灵活的资产处置与租赁策略，寻求收益最大化并控制潜在风险。未来，具备前瞻性的技术布局与动态资产运营能力，将成为算力行业参与者的关键竞争力。

2025年，人工智能算力领域正迎来新一轮硬件迭代。NVIDIA基于Blackwell架构的B200 GPU逐步商用，正在从技术根本层面重新定义高性能计算的标准。本文从架构性能、能效、训练效率、扩展性及可靠性五个维度，对B200与目前主流H100模型进行系统性对比，并分析其带来的市场影响。一、架构与计算性能B200采用第二代4nm制程工艺，在晶体管密度与能效控制方面显著优化。与H100相比，B200在关键算力指标上实现代际跨越：Ø FP8峰值算力从H100的约4 PetaFLOPs提升至10 PetaFLOPs，增幅达2.5倍；Ø BF16算力同样实现约2.5倍提升，从2 PetaFLOPs提高至5 PetaFLOPs；Ø 内存带宽由H100的3.35 TB/s（HBM3）预计提升至超过4 TB/s（HBM3e），显著增强大模型参数吞吐能力；Ø NVLink带宽实现代际升级，从NVLink 4的900 GB/s跃升至NVLink 5的1.8 TB/s，极大优化多卡协同训练与推理效率。B200不仅在峰值算力上大幅领先，更在内存与互联技术上构建了面向下一代千亿级参数模型的基础设施。二、能效表现（FLOPS per Watt）尽管B200的热设计功耗（TDP）从H100的700W上升至1200W，其能效比仍实现显著进步：Ø FP8能效从约5.7 TFLOPS/W提升至8.3 TFLOPS/W，提升幅度约45%；Ø 在典型大规模语言模型训练中，B200每token能耗仅为0.53焦耳（FP8），相比H100的2.46焦耳，能效提高近4.6倍。预计至2025年底，在训练如DeepSeek 670B等大型MoE模型时，B200的每token能耗仅相当于H100的四分之一，从而在长期运行中带来显著的电力成本节约。三、模型训练性能对比以当前主流的大规模MoE模型DeepSeek 670B为例，B200在训练效率与成本控制方面表现突出：Ø Token处理速度从H100的630 tokens/s/GPU大幅提升至3957 tokens/s/GPU（BF16精度）；Ø 模型FLOPs利用率（MFU）从16.6%提高至42.0%，反映出硬件计算资源的更高效利用；Ø 每百万token训练成本从H100的0.626美元降至0.166美元；Ø 在完整训练任务（14.8T tokens）中，总成本从930万美元下降至250万美元，B200带来的TCO优势达到2.76倍。这些数据清晰表明，B200不仅在绝对性能上领先，更在经济性上重新设立行业基准。四、扩展性与通信效率B200在系统级扩展与多卡通信方面实现重大突破：Ø 单NVLink Domain可支持GPU数量从H100的8个扩展至B200的72个，极大提升单域通信规模；Ø All-to-All通信速度相比H100提升18倍，特别适用于MoE模型中的专家并行计算；Ø B200在稀疏模型和推理场景中表现尤为优异，更适合未来AI模型向异构、专家化架构发展的趋势。这些特性使B200能够有效支撑千卡规模的集群训练，并显著减少通信瓶颈带来的效率损失。五、可靠性与运维挑战尽管B200在性能方面实现多项突破，其在可靠性方面仍面临挑战：Ø 平均故障间隔时间（MTBI）目前介于1000–3000 GPU-days，低于H100的2000–5000 GPU-days；Ø 故障诊断与维护复杂度较高，尤其在背板故障时需整机架更换，增加了运维难度；Ø GB200 NVL72系统中需预留8个GPU作为热备，进一步推高总体拥有成本。目前B200在可靠性方面尚未成熟，企业需在性能提升与运维风险之间做出权衡。六、B200替代H100的必然性综合以上维度，B200取代H100成为AI训练与推理主流选择的趋势已十分明确：Ø 性能全面领先：在算力、能效和通信带宽等核心指标上，B200均显著优于H100；Ø 经济性优势突出：尽管单卡成本更高，但token级训练成本大幅降低，长期TROI更具竞争力；Ø 软件生态持续优化：NVIDIA正在积极推进CUDA、NeMo及PyTorch等软件栈对Blackwell架构的适配，预计至2025年底MFU将进一步提升；Ø 行业采纳加速：多数主流云服务商与科研机构已启动B200采购与部署，H100将逐步退出核心训练集群。总结与展望企业对算力的需求，促进了算力平台的发展，天罡智算平台（https://www.tiangangaitp.com）就是其中的佼佼者：提供弹性GPU算力，灵活选择GPU类型和数量，按需动态使用，打破固定时长租期的束缚，只需为实际使用的资源付费。除了算力，还提供镜像、存储服务等一系列配套服务，并对完成实名认证的企业客户，提供4090 GPU 50个卡时的免费使用优惠。NVIDIA B200凭借其在架构、能效、扩展性及综合经济性方面的多重优势，正迅速成为超大规模AI训练与推理任务的新标准。尽管当前其在可靠性和运维层面仍存在挑战，但随着技术不断成熟和软件生态持续完善，B200有望在2025–2026年完成对H100的替代。与此同时，H100租赁价格已逐步下降至每月4万元人民币（12个月闭口合约）以下，反映出市场对上一代算力设备的重新定价。这一转变不仅体现技术迭代的必然性，也预示AI算力行业正朝着更高效、更专业的方向持续演进。

5090 vs 4090 职场生存战！选错卡直接输掉年终奖2025年1月，英伟达发布了GeForce RTX 5090 GPU卡。5090与前一代的4090相比，该如何选择？今天，小编用真实数据揭穿显卡选择潜规则。为了客观地对比，小编做了实测。小编发现天罡智算平台（搜https://tiangangaitp.com/gpu-market就能租）已经提供了5090卡，小编在天罡智算租用了5090卡和4090卡，对比测试结果如下：第一定律：老板只看ROI（投资回报率）公式：显卡ROI = （提升效率 × 时薪） ÷ （卡价 + 3年电费）场景5090 ROI4090 ROI谁赢？数据凶案现场8K视频剪辑2.8（月省70小时×¥500时薪）0.85090碾压32GB显存让Pr多轨道渲染提速70%4K游戏直播0.1（帧数无用增收）1.5（省¥4000买设备）4090反杀4090的8K AV1编码够用且省电28%百亿AI训练3.0（项目早交付收尾款）-1.0（模型跑崩赔钱）5090救命4090跑Llama-70B直接显存OOM！血泪教训：ü 不能赚更多钱的升级，都是犯罪！第二定律：职场层级决定显卡段位1. 实习生/学生党（预算＜1万）→ 必选4090→ 真相：ü 跑Stable Diffusion出图仅慢2秒（7s vs 5s）ü 省下¥4000够交半年房租老板点评：“公司不会为你的装备买单”2. 中层技术骨干（年入30万+）→ 按需求二选一→ 生死线：ü 处理8K RAW素材？→ 5090（1.8TB/s带宽防卡顿）ü 只搞1080P短视频？→ 4090（性能过剩）血案：某UP主用5090剪抖音，ROI=0.01被开除3. 技术总监/实验室PI（经费燃烧者）→ 无脑5090→ 核心证据：ü FP4精度让分子模拟提速300%（附件P5）ü 32GB显存扛百亿模型，省下百万云算力费用老板点赞：“效率即KPI！”第三定律：踩中这三个雷区，直接卷铺盖！雷区1：盲目追新忽视兼容性→ 案例：程序员强上5090跑PyTorch 1.x→ 结果：44.7秒 �� 4090的38.2秒（降速14.7%）→ 结局：项目延期被优化雷区2：为伪需求透支预算→ 案例：游戏主播贷款买5090推1080P直播→ 真相：4090编码利用率仅40%→ 结局：月供压垮被迫转行雷区3：误判显存需求→ 案例：用4090跑70B大模型→ 惨状：24GB显存爆仓 → 模型崩溃 → 客户索赔→ 忠告：百亿参数请认准32GB GDDR7！终极生存指南：按职场身份抄作业你的身份正确答案核心数据支撑升职密码学生/新手4090价格省¥4000，游戏帧数109＞60标准省钱就是攒首付短视频编导4090第八代NVENC支持8K AV1足够用多出的钱买灯光更实用电影特效师509012K RAW剪辑提速60%早交片→拿奖金→跳槽加薪AI研究员5090FP4精度计算密度↑300%发论文速度碾压同行跟风装机小白4090实测50%场景性能溢出公司不报销装备，清醒点！在天罡智算平台租用5090和4090的流程在天罡智算的官网（https://tiangangaitp.com/gpu-market）完成注册和登录后，点击菜单“弹性GPU”，在弹性GPU的页面，就可以看到5090卡和4090卡。点击5090或4090卡的图片，在页面的右侧，会显示5090或4090卡的详情，当前支持按照卡时计费，根据实际使用量，先使用后付费。并且支持潮汐定价，每天夜间有10个小时，能够享受半价优惠。根据您的算力需求量，一个容器支持挂载1、2、4、8个5090或4090卡。点击选择镜像的下拉菜单，可以选择预装的操作系统和开发框架。然后点击申请资源。幸存者宣言职场不是实验室，每一分钱都要见血！ü 年创收＞百万 → 5090是印钞机ü 工资＜2万 → 4090是保命符省下的钱，报Python班比帧数香100倍！