2026. augusztus 25., kedd · Üzlet

NVIDIA: a Vera Rubin akár 30-szor hatékonyabb agentikus AI-feladatokban

Az NVIDIA szerint előzetes tesztek alapján az új Vera Rubin NVL72 rendszer megawattonként akár 30-szor nagyobb AI-factory áteresztőképességet ér el, mint a jelenlegi GB300 NVL72. Az eredmények a SemiAnalysis AgentX nevű, nyílt forráskódú benchmarkjából származnak, amely valós kódoló-ügynökök munkameneteit játssza le, figyelembe véve a hosszú kontextusú előfeldolgozást és a KV-cache újrahasznosítást. A cég szerint a GB300 NVL72 nagy, kevert szakértős (MoE) modelleknél, például a Kimi K3 2.8T-nél, akár 80-szoros hatékonyságnövekedést mutatott a H200 NVL8-hoz képest. Fontos hangsúlyozni, hogy ezek NVIDIA saját, előzetes (preview) mérései, nem független validált eredmények.

Miért fontos?

A hír azért lényeges, mert az NVIDIA saját mérései alapján számszerűsíti, mennyivel hatékonyabbá válhat az energiaigényes agentikus AI-infrastruktúra a következő chipgenerációval.

Források

NVIDIA Technical Blog Hivatalos

Említve a tudásbázisban

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI üzlet #NVIDIA Vera Rubin#AgentX benchmark

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 25., kedd napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Meta bemutatta az MTIA 300 chipet ajánlórendszerek tréningjéhez

A Meta hivatalos mérnöki blogján ismertette az MTIA 300-at, amely a vállalat állítása szerint az első saját fejlesztésű, kifejezetten ajánló- és rangsoroló modellek tréningjére optimalizált gyorsítója. A cég szerint a chip két hálózati chipletet tartalmaz, egyenként hat egyedi, 800 Gbps sebességű RDMA hálókártyával, amelyek összesen 1,2 TB/s I/O sávszélességet adnak PCIe-busz nélkül. A Meta szerint ez kiküszöböli a hagyományos GPU-knál jelentkező host-eszköz-hálókártya szűk keresztmetszetet, mivel a hálózati interfész a chip csomagján belül van. A HCCL nevű, hardverrel együtt tervezett kommunikációs könyvtár célja, hogy a kommunikációt egyenrangúvá tegye a számítással, mert az ajánlórendszerek betöltő tábláinak mérete gyakori, nagy adatforgalmú kollektív műveleteket igényel.

Hatmilliárd dolláros értékelésnél tárgyal a General Intuition nevű AI-startup

A TechCrunch a témát ismerő forrásokra hivatkozva azt írja, hogy a New York-i General Intuition 6 milliárd dolláros, tőkebevonás előtti értékeltségen tárgyal új befektetőkkel, köztük a Valor Equity Partnersszel, a Point72 Ventures-szel és a Seven Seven Six-kal, miközben a meglévő befektetők, a Khosla Ventures és a General Catalyst is részt vennének a körben. Ez mindössze néhány héttel azután történne, hogy a cég 320 millió dollárt gyűjtött 2,3 milliárd dolláros értékelésen. A startup egy olyan alapmodellt épít, amely videojáték-felvételekből és a hozzájuk tartozó gombnyomás-adatokból tanulva próbál általánosítható, térben-időben mozgó AI-ágenseket és robotikai alkalmazásokat létrehozni. A TechCrunch szerint a kör még nem zárult le, egy, az ügyhöz közel álló forrás szerint túljegyzett, a cég pedig a friss tőkét számítási infrastruktúrára és a robotikai fejlesztésre fordítaná.

Nvidia 30 milliárd dollár feletti értékelésen fektetne be a Perplexitybe

A The Information értesülése szerint, amelyet a The Decoder ismertetett, az Nvidia tárgyalásokat folytat a Perplexity keresőmotor-cégbe történő befektetésről, több mint 30 milliárd dolláros értékelés mellett, ami több mint 50 százalékkal haladná meg a tavalyi finanszírozási kör értékelését. A Perplexity éves szintre vetített bevétele a jelentés szerint 250 millió dollárról 750 millió dollár fölé nőtt, amit részben a Perplexity Computer nevű automatizált AI-ügynök hajtott. Az Nvidia korábban egy úgynevezett acqui-hire ügyletet is fontolgatta a Perplexity technológiájának és csapatának megszerzésére, a cég pedig márciusban csatlakozott az Nvidia Nemotron Coalíciójához. Az Nvidia hasonló, portfóliócégeket érintő befektetéseket kötött korábban a Poolside, a Groq és az Enfabrica esetében is.

Kínai szürkepiac áruba bocsátja az Anthropic Claude tokenjeit

Zilan Qian, az Oxford China Policy Lab kutatójának a ChinaTalk oldalon megjelent elemzése szerint kínai fejlesztők úgynevezett „transzferállomásokon” keresztül az Anthropic hivatalos árának mintegy tizedéért jutnak hozzá Claude-tokenekhez. Ezek az API-proxyk külföldi szervereken futnak, a kéréseket úgy továbbítják, mintha támogatott régióból érkeznének, a fizetés pedig kínai jüanban, WeChaten vagy Alipayen keresztül történik, VPN vagy külföldi bankkártya nélkül. Az elemzés szerint az üzemeltetők ingyenes kreditekkel és drágább modellek olcsóbbra cserélésével nyomják le az árakat. A szolgáltatást állítólag kínai AI-laborok is használják gyengébb modelljeik fejlesztéséhez, de diákok, kutatók és fejlesztők is az ügyfelek között vannak. Az elemzés szerint mindez aláássa az Anthropic szigorú hozzáférés-ellenőrzését, és megnehezíti a visszaélések nyomon követését.