英伟达再破纪录！Llama 4问世，每秒1000 token性能震撼全球

导读： 近日，英伟达再次刷新AI推理性能世界纪录，搭载最新Blackwell GPU的系统成功实现每秒处理1000个token的速度。与此同时，Meta推出的Llama 4在发布后迅速引发热议，尽管其性能一度被质疑存在刷榜嫌疑。本文将从技术、市场与行业影响三个维度，带你深入这场由英伟达和Llama 4掀起的AI风暴。

一、英伟达再创世界纪录：每秒1000 token

3月19日，在NVIDIA GTC 2025大会上，英伟达宣布其Blackwell DGX系统在DeepSeek-R1大模型上创下新的推理性能纪录——每秒处理高达1000个token。

这意味着什么？简单来说，这代表着AI在自然语言理解和生成方面的能力达到了前所未有的速度。对于需要实时响应的场景（如客服机器人、智能助手等），这种突破性的提升无疑是一次质的飞跃。

背后的技术支撑

此次纪录的达成，离不开英伟达新一代Blackwell架构的强大算力支持。相比前代Hopper架构，Blackwell在能效比、内存带宽以及并行计算能力方面均有显著提升。

“我们正在进入一个AI推理效率决定成败的时代。” —— NVIDIA首席工程师

二、Llama 4横空出世，争议不断

就在英伟达风光无限的同时，Meta也悄然发布了其最新的开源大模型Llama 4。这款号称“全球最快”的模型在发布仅三天后，就被英伟达的Nemotron 253B抢去了风头。

更令人关注的是，Llama 4在某些基准测试中出现了疑似“刷榜”行为，引发了业界对其真实性能的质疑。

开源还是封闭？一场关于生态的博弈

Llama系列一直以开源著称，而这次Llama 4是否延续这一传统，也成为讨论焦点。有分析人士指出，Meta可能在尝试通过部分闭源来构建自己的商业壁垒。

三、DeepSeek带来的冲击波

早在几个月前，来自中国的DeepSeek团队凭借其R1模型在全球AI界掀起了不小波澜。他们不仅实现了极低的训练成本，还在推理效率上逼近甚至超越了国际主流模型。

据新智元报道，DeepSeek-V3/R1模型的扩展挑战与硬件优化成为业内研究热点，尤其是在英特尔GPU上的加速运行方案。

对英伟达的影响

DeepSeek的崛起一度导致英伟达股价暴跌近17%，市值蒸发超过6000亿美元。这也反映出市场对AI芯片需求和技术路径变化的高度敏感。

“这不是一次简单的技术竞赛，而是整个AI产业格局的重新洗牌。”

四、未来趋势：谁主沉浮？

随着AI模型规模不断扩大，硬件瓶颈日益显现。无论是英伟达的Blackwell，还是英特尔的Sycl加速方案，都在试图解决这个问题。

同时，像FlashMoE这样的新型算法也在帮助模型更好地适应现有硬件环境，从而进一步释放算力潜能。

算力平民化的可能

如果未来更多公司能够像DeepSeek一样，用更低的成本训练出高性能模型，那么AI的普及速度将大大加快。这不仅会改变科技公司的竞争格局，也可能重塑整个社会的智能化进程。