我们刚用2025/2026年代的计算解决了千年难题。想象一下2027/2028/2029年会是什么样子。

2025 - Blackwell 我们已经拥有了Blackwell芯片。大多数前沿实验室/模型都在使用这些芯片，最新的内部模型采用了Blackwell和新Rubin芯片的组合。2026 - Blackwell + Rubin Rubin才刚刚开始量产（确切地说是八月份）。NVIDIA声称Rubin芯片在训练某些混合专家模型时，比Blackwell少用4倍的GPU，同时将推理令牌成本降低多达10倍。Rubin还大幅提升了HBM带宽/容量和互连带宽。这将极大地帮助运行大规模的智能体集群和长推理链。我们已经基于OpenAI对Navier-Stokes方程的解决方案看到了这一新扩展轴的早期迹象。提醒一下——这只是新芯片的部分早期应用。这就是为什么所有研究者都在热议阶跃式改进、递归自我改进（RSI）和人工超级智能（ASI）对齐。不需要天才就能想到当我们使用更多硬件并利用软件改进时会发生什么。2027 - Rubin Ultra 明年我们将迎来Rubin Ultra。具体计划在2027年下半年发布。Rubin Ultra引入了巨大的NVLink扩展域。NVIDIA不再将数十个GPU视为松散连接的加速器，而是越来越多地让数百个加速器像一个巨大的共享计算机一样工作。公布的Rubin Ultra NVL576拓扑结构将576个GPU跨八个机架连接到一个全对全的NVLink域中。NVIDIA已经使用Blackwell硬件构建了该拓扑的功能原型。本质上，这意味着数百个GPU将像一个巨大的加速器一样工作。前沿实验室将能够负担得起更多的推理、更大的智能体集群、更长的推理过程、更多的验证、更多的搜索、更多的合成数据生成、更多的实验，以及可能更大规模的训练运行。说实话，这真是疯狂至极。2028 - Feynman 目前所知不多，除了NVIDIA在GTC 2026上确认了它。NVIDIA透露的是一些关于其周边基础设施的信息。Feynman计划围绕芯片堆叠GPU，配备定制的下一代HBM、新的Rosa CPU、LP40推理硬件、BlueField-5、CX10以及显著更多的光网络。但在我看来，这里最大的亮点甚至不是单个GPU。而是NVLink 8 + Kyber。NVIDIA正在为Feynman时代设计Kyber NVL1152——八个机架包含1,152个GPU在一个巨大的NVLink扩展域中。随着模型使用更多的推理、强化学习、智能体集群和大量推理，其他事情也变得同样重要：1.) 数千个GPU可以共享多少内存？2.) 它们之间可以多快通信？3.) 在通信和功率不成为瓶颈的情况下，数据中心能产生多少推理？这就是Feynman和Kyber似乎旨在解决的问题。他们将创建一个巨大的统一系统。现在让我们回到两年前的今天（2026年9月）。我们已经观察到一个千年难题被解决（可能还有另一个正在进行中）。我们有所有这些改进等待使用（甚至没有考虑软件/算法/研究等）。你认为我们明年会实现通用人工智能吗？因为我认为会。有一条非常清晰的路径。