2026年1月8日，在CES 2026上，英伟达CEO黄仁勋围绕物理AI发表演讲，强调机器人和自动驾驶是未来核心。他预计年内将出现行动能力媲美人类的机器人，并推出开源自动驾驶模型Alpamayo 1，区别于特斯拉FSD，定位为行业技术平台提供商。针对显卡市场，因DDR5内存价格暴涨及供应紧张，黄仁勋表示可能重启旧款显卡生产并移植新技术。此外，英伟达发布DLSS 4.5版本，预测未来游戏将由AI主导，渲染方式将以AI运算为主。他还提出‘AI工厂’概念，指出内存瓶颈问题亟待解决，并透露英伟达正与供应商协同扩产HBM4。黄仁勋幽默回应任期问题，称将继续引领英伟达推动AI产业发展。

AMD 确认 Radeon AI PRO R9700 32GB 显卡将于 10 月 27 日通过精选零售渠道上市，定价 1299 美元起（约合 9217 元人民币）。该显卡基于 RDNA 4 架构，采用 Navi 48 核心，配备 4096 个流处理器、64MB Infinity Cache 和 256-bit 32GB GDDR6 显存，TBP 功耗为 300W。其频率可达 2920MHz（提升）和 2350MHz（游戏）。AMD 称其适合本地 AI 推理、开发及内存密集型任务。此前，这款显卡已于 7 月 23 日作为预构建工作站组件开售。

英伟达正式公布RTX 5060显卡将于5月20日00:00（北京时间）开售，国内定价2499元。该显卡采用NVIDIA Blackwell RTX架构，配备3840个CUDA核心和8GB GDDR7显存，功耗145W。据称，在支持DLSS 4多帧生成技术的游戏里，性能是RTX 4060的两倍。AMD预计在5月21日的Computex 2025大会上推出RX 9060 XT作为竞品。RTX 5060针对旧款GPU用户有显著性能提升，但8GB显存可能限制高分辨率游戏体验。此外，评测解禁与销售同步进行，用户需谨慎选择。

4月20日消息，GitHub用户Lvmin Zhang与斯坦福大学的Maneesh Agrawala联合发布了一项名为FramePack的技术。该技术通过固定时域上下文长度，在视频扩散模型中实现更高效的长视频生成。测试显示，基于FramePack的130亿参数模型，仅需6GB显存即可生成60秒高质量视频。FramePack是一种多级优化的神经网络架构，兼容现有预训练模型，支持FP16、BF16格式，并适用于RTX 50、RTX 40、RTX 30系列显卡（除RTX 3050 4GB外）。它能显著降低显存需求，缓解‘漂移’现象，同时支持即时预览。性能方面，RTX 4090优化后每秒可生成约0.6帧。FramePack已在Windows和Linux系统上验证，但在RTX 20系列及更老显卡上的表现尚未明确，且未提及AMD、Intel处理器的支持情况。

榨干3000元显卡，跑通千亿级大模型的秘方来了 用几块3000元显卡为主的一体机，就能跑通671B的DeepSeek。这样的场景在过去难以想象，但现在一体机厂商通过采用英特尔锐炫™ 显卡和至强® W处理器，实现了成本大幅降低（10万元以内），同时性能表现出色。 我们亲自测试发现，单人使用时，...

Deepseek近期被热议，称其LPU芯片能大幅提高AI推理效率，号称成本仅为NVIDIA的十分之一。LPU并非新事物，由美国Groq公司去年发布的AI处理器，中文名为“语言处理单元”，用于大语言模型推理。然而，LPU目前没有国产消息，且其效率提升并未达到预期，仅比现有技术高出十多倍或百多倍。此外，LPU的专用性使其在处理其他任务时存在局限。目前，LPU的成本问题也未得到解决，运营成本高于NVIDIA的H100。因此，LPU能否替代NVIDIA尚存疑问。

CES 2025即将于1月6日开幕，英伟达CEO黄仁勋将发表主题演讲并展示新技术。英伟达有望发布新一代GeForce RTX50系列显卡，包括RTX5090、5080和5060，其中RTX5080预计1月21日上市。英特尔和AMD也将发布新品，英特尔将推出Core Ultra 200H/HX处理器和Ryzen 9 9000X3D Zen5 CPU，AMD将发布Radeon RX 9000 RDNA4 GPU。AMD还将展示FSR 4技术，提升图像质量。AIPC芯片具备自然语言交互、个人大模型等五大特征，有望快速渗透PC市场，带动产业链升级。

12月11日，UL Solutions宣布推出Procyon AI文本生成基准测试，支持英伟达、AMD、英特尔三家显卡。该测试通过DirectML通用API调用本地GPU，并支持英特尔OpenVINO调用自家GPU，独立和集成显卡均适用，但对显存/内存容量有不同要求。Procyon AI文本生成基准测试涵盖四种不同参数规模的模型（Phi-3.5-mini、Mistral-7B、Llama-3.1-8B和Llama-2-13B），旨在公正评估AI加速器硬件在多样化大语言模型文本生成任务中的性能。此基准测试简化了操作流程，安装体积更小，能详细展示系统资源在执行文本生成任务时的使用情况。

马斯克以10.8亿美元（约72.65亿元人民币）抢先预购英伟达GB200芯片，总价72亿GB200订单，加速xAI产品研发。尽管英伟达原定明年1月交付，但马斯克不惜溢价也要拿到这批芯片。GB200性能约为H100 GPU的5倍，单颗售价高达7万美元。xAI计划本月推出面向消费者的AI应用，与ChatGPT竞争。据传xAI还训练新模型，目标成为“世界上最强大的AI”。此外，英伟达下一代GPU Rubin将于2025年下半年提前6个月推出，采用3nm技术。马斯克此举意在为xAI储备算力资源，加速与OpenAI的竞争。

近日，智源研究院联合上海交通大学、中国人民大学、北京大学和北京邮电大学推出了一款名为Video-XL的超长视频理解大模型。这款模型能够处理长达数小时的视频，并且仅需一块80G显存的显卡即可完成。Video-XL在多个主流长视频理解基准评测中表现出色，尤其是在视频“大海捞针”任务中，准确率达到近95%，远超现有模型。 Video-XL利用语言模型的压缩能力，对长视觉序列进行无损压缩，从而保留了短视频理解的能力，同时在长视频理解上展现出出色的泛化能力。该模型在电影摘要、视频异常检测、广告植入检测等多个应用场景中展现出广泛应用价值，有望成为长视频理解领域的得力助手。 目前，Video-XL的模型代码已开源，促进了全球多模态视频理解研究社区的技术共享与合作。该技术突破为长视频理解和处理提供了新思路。