正文：2026年3月，普林斯顿大学联合团队发布研究指出，英伟达Blackwell B200 GPU因软硬件适配问题浪费60%算力。团队推出FlashAttention-4算法，通过三大优化策略将GPU利用率提升至71%，较行业普遍的20%-30%显著改善。该算法采用软件模拟指数函数、条件性softmax rescaling等技术，破解了B200核心算力与配套单元脱节的瓶颈。此外，FlashAttention-4基于Python框架开发，编译速度较前代提升30倍，并在长序列处理等场景中性能突出。研究还透露，英伟达cuDNN 9.13版本已吸收其核心技术。

韩国科技巨头NAVER于1月8日宣布建成韩国最大AI计算集群，集成4000块英伟达B200 AI GPU，大幅提升AI模型训练效率。相比现有系统（含2048块英伟达A100 GPU）需18个月训练72B规模模型，新集群仅需1.5个月，效率提升12倍。NAVER计划利用该集群加速自主基础模型升级，扩展多模态通用模型训练规模，目标性能达到全球领先水平，并逐步应用于各类服务及产业场景，推动AI技术发展与落地。

5月15日，美国商务部与阿联酋在阿布扎比签署协议，将共建海外最大AI数据中心。该设施占地约25.9平方公里，可支持250万枚英伟达B200芯片，成为美国本土以外规模最大的AI基础设施集群。项目由阿联酋公司G42主导建设并联合多家美国企业运营，覆盖阿联酋2000英里范围内近半数全球人口。此前，阿联酋已投资OpenAI、xAI等美企，并获微软15亿美元注资。阿联酋计划于2031年成为全球AI领导者。