英伟达发布年度王炸产品，希望能买到 - 果核剥壳

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作为当下电子设备里比较吃香的硬件，显卡领域的王者英伟达在昨天正式发布了RTX 50系列的显卡。

RTX 5090的原版定价是1999 美元，大约是14659 元人民币，而特供版的RTX 5090D 国行是价格 16499 元，RTX 5070是4500多。

随着硬件一同发布的，还有利好游戏玩家的 DLSS 4 技术，老黄说 RTX 5090 性能可以达到 RTX 4090 的 2 倍多，其中的多帧生成技术，可以用 AI 为每个渲染帧生成三帧，当它与 DLSS 技术套件协同工作，可以实现传统渲染 8 倍的性能。

还有用Transformer模型架构的技术来优化画面：

英伟达表示，DLSS 4 还引入了图形行业首个 Transformer 模型架构的实时应用技术。基于 Transformer 的 DLSS 光线重建和超级分辨率模型带来了 2 倍的参数和 4 倍的算力，可在游戏场景中提供更高的稳定性、更少的拖影、更高的细节和更强的抗锯齿能力。

对于游戏玩家来说，是比较实用的一次升级了，从展示的数据来看，相较于4090有很大的游戏性能提升。

在游戏方面的性能提升，可以说是与AI技术的相辅相成，而英伟达的侧重点还是在AI性能上，光是5070的AI性能，就能比肩4090（注意不是游戏性能）。

而在此之外，又发布了一款可以放在桌子上使用的“超级计算设备——Project Digits”，它可以使用标准电源插座供电，芯片是与联发科合作的GB10，性能可以达到 1 PFLOPS （1千万亿次的浮点运算/秒），128GB 的统一内存和高达 4TB 的存储空间。

尺寸和之前苹果的 Mac Mini 差不多，可以处理多达 2000 亿个参数的 AI 模型，一块是2万多元，两块不到5万，还可以将它们拼在一起用，性能直接翻倍，对于那些需要跑自己模型的AI公司和开发者来说，是一个不错的硬件。

英伟达已经将AI的概念扩展成生态，成为卖铲子里铲子最顺手的那一个：个人超级计算机、通用世界模型、深入智能汽车和机器人的制造、构建游戏AI等等、智能建模等等。

如果不出现意外的话，在未来计算即资源的时代里，英伟达的生态地位会越来越重要，而在等待机会反超的英特尔在最近的新闻里说：“明确不会关闭独立显卡业务”。

比起英伟达的和AMD这两个老对手，英特尔的新显卡B580在游戏和视频方面弥补了一段差距，在中下游市场还可以操作一下，不过在AI方面，目前AMD和英特尔加起来都是比不上英伟达的。

而英伟达还在加码AI相关的内容，明显是要构建一套未来也能影响的行业规则了。在英伟达战未来的同时，现在的一些相关的技术也在更新，像是为了搭配大数据量的传输，基于雷电5的接口设备也开始铺开了，华硕推出的显卡扩展坞支持 80Gbps 双向链路等等，内置的是5090的移动版。

在被动影响周边产品的同时，英伟达也在加深与微软的合作，对Windows的WSL2环境进行长远持续的优化，让其与硬件更好协同，让开发者发挥出显卡的全部性能。

另外大家也不用担心英伟达的显卡遇到瓶颈，因为英伟达没有瓶颈...当然，这是开个玩笑，英伟达其实现在已经在着眼于未来瓶颈的问题，在传统电路到达预见极限前，已经在跟台积电研究怎么把光子电路融合在一起。

而这些种种技术加在一起，你就能明白有些人为什么在说人工智能在未来几年还会爆发，甚至通用型的模型也会出现，除去利益相关的从业者，硬件本身的发展和模型的推进也在支撑这一观点。

而英伟达的产品，是整个进程的“加速器”。对于我们这类软件爱好者来说，其实是比较有实际体验的，现在的许多工具和网页都是基于AI生成的了，而操作软件的方式（识别软件界面、学习怎么使用软件），AI也在悄然进化，比RPA更方便一些，以后可以直接下达指令。

像是豆包、微软的“副驾驶”、智谱清言的AutoGLM、各种手机助手等等，都在蛰伏技术，当有一天在手机上下达命令，电脑端也能准确执行的时候，都并不奇怪了。

在英伟达加速AI技术的同时，作为普通人，我们也处于一个充满AI垃圾的时代，越来越多的AI图和文字、视频音频和数字人、小说和电影，甚至是与人的交流（AI输入法、邮件和自动化评论发文）等等，都在侵占人们的独特性。

说得宏大一点来看，英伟达的“硬件加速”对人本身也是有效的，更快的画面，更好地达成游戏与工作目标、更快的用AI完成工作、更快地将自身从任务中解放出来。

有了更多的时间之后，不再投入下一项任务时，会有更多的思考涌现，那时候人们会更幸福还是更焦虑，就不得而知了，后物欲的时代。

不管怎样，我们身处的时代现状是很矛盾的，各国的竞争与竞争，各公司的发展与碰撞，加上类如英伟达硬件的发展，都推动着所有人审视自身与“工具”之间的关系。

后面的时间线随着AI进化，就得审视自身与“工具人”之间的关系了，英伟达高速推进着AI的演化，等到成功之后，不是要替代一部分人，就是需要人们掌握新的技能，迎来一场先甜后苦的变革。

当AI实体化和生产的内容变得“有趣”的那一天，“无趣”的人就成了机器人。