最近研究GPU集群部署，被英伟达的操作彻底刷新认知——一边靠新框架把地面算力效率卷到新高度，一边直接把GPU送进太空搞在轨数据中心，这布局也太野了！
先聊地面的硬核升级，刚发布的开源框架NVIDIA Dynamo是真的解决了大模型推理的痛点。之前用GPU集群跑DeepSeek-R1这类671B参数的大模型，要么算力分配不均导致部分GPU闲得慌，要么请求一扎堆就延迟爆表。现在这套框架直接搞"分离服务"，把模型的上下文处理和生成阶段拆到不同GPU上，再靠智能路由器实时调度负载，实测在GB200 NVL72上处理的请求量直接翻了30倍 。对我们做AI服务的来说，等于用同样的硬件成本多赚了几倍的token收入，这波开源真的太良心。
更颠覆的是太空算力这步棋！11月刚通过SpaceX把装了H100 GPU的卫星送上天，直接用宇宙真空当天然散热器，太阳能供电的能耗成本居然只有地面方案的1/10。想想看，以后训练超大规模模型再也不用受限于地面机房的电力和冷却瓶颈，这"物理飞升"简直是降维打击。而且Starcloud-1卫星里还跑着谷歌Gemini特别版，等于直接在太空建了个AI数据中心，明年居然还要开放云服务，这节奏谁能跟得上？
不过有个疑问想跟大家聊聊：地面上Dynamo框架已经能解决集群动态调度问题，太空算力虽然听起来科幻，但发射成本和运维难度真的能摊平吗？还有传闻2027年要出的Vera Rubin芯片，HBM4显存加持下算力要较前代涨14倍，到时候地面和太空算力会不会形成互补？感觉英伟达这是把AI算力的"天花板"直接捅破了，你们觉得这波操作是真·技术革命还是噱头大于实际？