$NBIS 现在是否已经在 $NVDA 设备上拥有全球最快的推理速度？

Nebius 以现金和股票收购了 Eigen AI，这使得 Eigen 的推理以及训练后的优化可以直接进入 Nebius 的代码工厂
在 NVIDIA 的 GTC 2026 关键词中，Eigen AI 在 Kimi K2.5 Reasoning 的输出速度上排名第一，而 Nebius Fast 几乎与其持平
同时，Nebius Fast 也在搭载 $643M 的设备上 OpenAI 开源替代模型 ChatGPT 的推理速度中排名第一，即 gpt-oss-120B
此外，Eigen 在 Artificial Analysis 上的基于 GPU 的供应商分类中，以默认输入设置 10K，在 25 个开源模型（不包括 ASIC 供应商）中排名第一。它也是 Qwen3 Coder 480B 的最快供应商，速度为 255.8 t/秒，超过 Google Vertex 的 169.2 t/秒 和 Amazon 的 121.3 t/秒
这意味着在该基准测试中，Eigen 比 Google Vertex 快约 51%，而且比 Amazon 的速度快两倍多
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虽然收购成本似乎很高，但如果 Eigen 真的能提升 $NVDA 的推理性能，即便只是轻微提升，也会对长期利润和竞争地位产生复合效应，而这很可能会覆盖其成本
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Nebius 拥有 GPU 云，而 Eigen 则提升这些 GPU 在生成代码时的效率。在相同的 NVIDIA 设备上，性能不只是资本开支。它还取决于 GPU 的使用、模型优化、聚合、延迟、内存管理以及专用内核
Eigen 的技术栈聚焦于诸如量化、KV 缓存优化、分流、推理式推断解码、专用 CUDA 和 Triton 内核、连续聚合以及运行时优化等领域
如果 Nebius 能在相同的 NVIDIA 设备上通过更高的推理吞吐量生成更多内容，这将增强收入能力、降低每个代码的成本并提高毛利率，而无需按比例增加资本开支
$NBIS 正朝着年收入多达数十亿美元的公司迈进，这意味着即便只是推理性能的几个百分点改进，也能转化为数亿美元的节省
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开源模型正在迅速推进。Kimi、Qwen、DeepSeek、GLM、Llama、Nemotron、MiniMax 以及其他模型都需要持续优化，才能保持竞争力
通过整合 Eigen，Nebius 也能更快发布优化版本，并让代码工厂对开发者和企业客户更具吸引力#USSeeksStrategicBitcoinReserve