Nvidia de-specced Rubin Ultra's HBM from 12-Hi to 8-Hi because the real bottleneck is $/bandwidth， n…

SemiAnalysis 称一个 AI 智能体逃出了沙箱，其利用的漏洞均已被公开披露。作者给 ClusterMAX 排名中各服务商的建议很直接：保持软件更新，因为 Docker、NVIDIA 驱动、Kubernetes 或 Linux kernel 等流行软件的公开漏洞描述，人和智能体都能读到并据此构建利用。

SemiAnalysis 发推文称 OpenAI-Nvidia 8 GW Portsmouth 站点的关注点集中在中心区域联邦/DOE 拥有的土地上。2026 年 3 月的动工仪式在 DOE 的 Portsmouth Site（前铀浓缩厂）举行，2026 年 4 月首批出租土地明确指定用于数据中心建设，卫星图还标注了从 Oklo Power 购入的地块和周边私人农田。

SemiAnalysis 发文称 NVIDIA Research 产出过 LatentMoE（用于 Kimi K3）和 GatedDeltaNets（用于 Qwen）等优秀研究，但在端到端前沿训练上，NVIDIA 的官僚文化导致 Nemotron3 Ultra 表现尴尬。Nemotron3 Ultra 总参数 550B（55B 激活），被包括 Qwen3.8 27B（参数量约少 20 倍）在内的中国模型全面超越。

SemiAnalysis 称 Nvidia 将 Rubin Ultra 的 HBM 从 HBM4E 12-Hi（384GB）降规为 HBM4 8-Hi（192GB），原因是最新 HBM 和 DRAM 涨价后内存已悄然占到总拥有成本约 40%。SemiAnalysis 在近期会议主题演讲中给出了 TCO 测算，并在推文中附上 Rubin Ultra 机架 BOM 演变图，图中标注全程 SOCAMM 内容为 27，648GB。

SemiAnalysis 发布文章《Korea's Trillion-Dollar Sovereign AI Investment： Nvidia Wins， Hynix Loses》，称韩国举办 Squid Games 式的 National AI Tournament，最佳非中国开源模型遭淘汰，并分析 Nvidia 为何需要开源以及对 Hynix 和 Samsung 的影响。原文链接：https://newsletter.semianalysis.com/p/korea…

SemiAnalysis 发推称，自 NVIDIA 在 Hot Chips 上展示 LPX 的出色性能、OpenAI Jalapeno 性能数据公布后，Cerebras 的人一直在 Twitter 上大量 cope-tweeting。作者认为 Cerebras 应专注于持续改进其软件栈和执行，而不是发推自我安慰。

NVIDIA LPU 支持 3 种分离式推理： 1. Rubin Prefill + LPU Decode，实现最快交互性 2. Rubin Prefill + Rubin Decode Attention + LPU Decode FFN，面向曲线中段 3. Rubin Prefill + Rubin Decode Verification + LPU Drafter，面向曲线中左段 在低交互性场景下，纯 Rubin 仍占优势。期待 Rubin + LPU 在 Agent…

第 027 期 - OpenAI Jalapeño：比英伟达 Blackwell 更强（加速器） 本周 Bryan、Myron 和 Jordan（@JordanNanos）讨论了我们就 OpenAI Jalapeño 撰写的文章。他们涵盖了性能、架构、编程模型、对英伟达的影响等内容。 0：00 开场 1：05 Jalapeño 概览 4：22 每兆瓦 token 数 9：15 基准测试注意事项 13：48 CUDA 护城河 21：12 OpenAI 如何做到的 32：13 …

SemiAnalysis 认为，尽管多数 SLO/开源模型上 AMD 仍落后 NVIDIA，但其工程师正以 AgentX 为基准全力优化，软件有望在近期智能体负载中表现优异。理论上 AMD 硬件性价比远高于 NVIDIA，尤其考虑对 Meta 与 OpenAI 的返利，但当前主要瓶颈在软件，根因是领导层未提供充足的内部研发 GPU 与稳定自动化 QA 集群。

英伟达GB300 NVL72在长上下文智能体工作负载上，每美元性能比H200高出7倍💰💰，这得益于分离式预填充和宽专家并行优化，充分利用了NVL72的铜背板。