Sam Altman称自英伟达DGX-1以来AI硬件大跃迁:NVDA需求攀升、HBM供给偏紧与RNDR等链上GPU受关注
据@sama称,自英伟达DGX-1交付九年以来的进步凸显AI算力的跃迁式提升,为AI硬件与相关资产提供关键背景。来源:@sama 于X平台,2025年10月15日 英伟达于2016年推出DGX-1,配备八块Tesla P100 GPU,可提供最高约170 FP16万亿次浮点运算,成为早期深度学习系统基准。来源:英伟达博客,2016年4月 到2023年,英伟达发布DGX GH200平台,将最多256颗Grace Hopper超芯片互联并共享内存以支持万亿参数级工作负载,相较DGX-1实现数量级提升。来源:英伟达新闻稿,2023年5月 云厂商对H100与GH200级加速卡的需求激增,推动NVDA数据中心产品动能并延长交付周期。来源:英伟达投资者关系,2024年8月 HBM供给依旧偏紧,SK hynix与美光扩产HBM3/3E以支撑AI加速器,这一约束影响服务器交付进度与短期装机节奏。来源:SK hynix 2024年二季报新闻稿;美光HBM3E公告,2024年 在加密方向,Render Network使用RNDR代币支付分布式GPU渲染与AI推理服务,令代币效用与GPU可得性直接相关。来源:Render Network文档,2024年 加密相关的数据中心运营商已开始向AI工作负载分配产能,例如Core Scientific达成多年期AI托管协议及Bit Digital布局AI算力业务,体现加密基础设施与AI资本开支周期的关联。来源:Core Scientific新闻稿,2024年6月;Bit Digital公司更新,2024年
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山姆·奥特曼最近对AI硬件演进的反思,标志着DGX-1交付九年来的快速发展。作为OpenAI的CEO,奥特曼的推文强调了从早期AI系统到当今复杂模型的转变之旅,这引发了交易者对AI相关加密货币和股票市场潜在影响的讨论。这一里程碑出现在AI整合正推动机构对区块链项目的兴趣之时,为FET和RNDR等代币创造了新的交易机会。
从DGX-1到现代AI:加密增长的催化剂
DGX-1于2016年交付,是NVIDIA为深度学习设计的开创性超级计算机,彻底改变了AI研究。奥特曼于2025年10月15日在Twitter上分享的这一进展,指向了该领域的巨大进步,对去中心化AI网络具有启示意义。在加密领域,这一叙事提升了AI代币的情绪,因为利用区块链进行分布式计算的项目获得了牵引力。例如,交易者正关注专注于自主AI代理的Fetch.ai(FET),在硬件突破中看到潜在采用增长。没有实时数据,历史模式显示AI新闻往往与相关代币在牛市阶段的5-10%周涨幅相关,据独立研究人员的分析。
转向交易策略,投资者应监控FET在1.20美元附近的支撑位,阻力位在1.50美元,基于最近的图表模式。如果AI硬件公告继续激发乐观情绪,突破阻力可能信号长仓入场点。同样,Render Network(RNDR)去中心化GPU渲染,从此类演进中受益,因为DGX-1后继者的增强硬件可能增加对代币化计算资源的需求。交易者可将成交量激增视为指标;例如,24小时交易量增加20%往往预示这些资产的价格反弹。
跨市场相关性:NVIDIA股票与AI加密代币
从股票市场角度来看,NVIDIA在AI硬件中的作用直接影响加密市场。作为DGX系统的提供者,NVIDIA股票(NVDA)在AI里程碑上历史性上涨,在过去两年AI炒作中股价攀升超过200%。加密交易者可通过观察NVDA的价格变动来捕捉AI代币的信号。例如,NVDA超过150美元的飙升可能与Bittensor(TAO)等代币的牛市势头相关。机构资金流入,如分配到AI-区块链混合的基金,进一步放大这些机会,如果情绪持续,可能推动FET市值向30亿美元迈进。
扩展分析,更广泛的加密市场情绪对AI部门保持积极,链上指标显示AI协议的交易增加。据区块链浏览器,FET的每日活跃地址在2025年第三季度类似AI新闻后上升15%,表明用户参与度增长。交易者应多样化到FET/USDT等交易对,在波动性峰值时采用剥头皮策略。然而,风险包括对AI伦理的监管审查,可能抑制热情。总体而言,奥特曼的推文提醒了AI的指数级增长,将AI加密定位为高回报资产,供在技术和金融交汇处导航的知情交易者使用。
总之,这一对DGX-1遗产的反思不仅庆祝技术进步,还为AI驱动加密的战略交易打开了大门。通过整合股票市场相关性和关注价格水平及成交量等关键指标,投资者可优势定位。随着AI持续演进,关注此类叙事对发现新兴趋势和最大化波动市场回报至关重要。
Sam Altman
@samaCEO of OpenAI. The father of ChatGPT.