在当今科技迅猛发展的时代，人工智能已经渗透到生活的方方面面。近日，一项由香港科技大学张军教授和孟子立教授团队主导的实验，再次将AI技术推向了教育领域的前沿——一台搭载ChatGPT-5.2模型的AI眼镜，在《计算机网络原理》的本科期末考试中，仅用30分钟便交卷，并以92.5分的成绩跻身前五，轻松碾压95%的人类考生。这一事件不仅引发了广泛关注，也让人们开始重新思考传统教学评估体系的有效性。

“模型更大、数据更多、算力更强”这套线性扩展逻辑，在GPT-3到GPT-4 阶段被反复验证，也直接催生了以GPU 为核心的全球算力竞赛。 但进入2025年后，行业逐渐意识到一个现实问题：算力已不再是通过简单“堆芯片”就能持续放大的变量。万亿参数模型、MoE 架构、Agentic AI、物理 AI 的快速演进，带来的不只是FLOPS 需求的指数级增长，更引发了通信、内存、调度、能耗与系统协同层面的失 ...

说到底，这个道理其实很简单：创新不再局限于某一种编程语言。模型训练的阵地依然在 Python，但模型推理的归属，只取决于哪个环境能提供稳定、可扩展、可观测的系统——而 Java，正是这样的理想环境。

NVIDIA给出的答案是NVLink Spine——一个完全基于铜缆的机架背板互连系统。在Rubin架构中，NVIDIA利用高度定制的400 Gbps SerDes技术，让电信号能够直接驱动铜缆从机架顶部贯穿到底部。