10万张Blackwell训出GPT-6 Astra，中国大模型算力差在哪？

英伟达 CEO 黄仁勋今早披露，GPT-6 Astra 训练用了约 10 万张以上 Grace Blackwell GPU，通过 NVLink72 组成高速互联集群。他还称下一批有 40 万张 GPU 上线，但没有说明具体型号和归属。拿 Astra 当基准，中国头部模型公司的公开算力仍有明显差距。字节目前最接近，它今年通过马来西亚接入约 3.6 万张 B200。这批芯片和 Astra 使用的 GB200 同属 Blackwell 一代，但算力部署在海外。字节今年公开介绍中国境内集群时，主要使用的仍是 Hopper 架构的中国特供版 H20 和 H800。Kimi 最近被曝通过阿里获得约 2 万张 Hopper GPU。Bloomberg 信源称具体为 H200，但阿里否认了 H200 这一型号说法。H200 属于上一代 Hopper；B200 已升级到 Blackwell。GB200 则进一步把 Grace CPU 和 Blackwell GPU 组合起来，NVL72 能把 72 张 GPU 放进同一个高速互联域。DeepSeek 没有公布 V4 的完整训练硬件。流出的梁文锋投资者交流会转写稿称，公司 5 月约有 2 万张 H 等效算力，大部分刚刚到货，接下来采购「基本都是英伟达」。华为给 DeepSeek 的 950 产能约 1.6 万张。梁文锋称这批国产卡约相当于 4000 张 Nvidia B 系列，只够当前一代模型训练。而 Astra 用的 Blackwell 也已经不是 Nvidia 最新一代。Vera Rubin 已进入全面量产。NVIDIA 估算，Rubin 训练大型 MoE 模型所需 GPU 数量可降到 Blackwell 的四分之一。公开资料里，还没有中国公司披露过 10 万张同代先进 GPU 用于一次模型训练的案例。所以中美 AI 公司现在公开可见的差距，已经不单纯是卡的数量，而是能拿到哪一代卡，以及一次能给一个模型集中多少张。(动察 Beating AI 快)