作為當下電子設備里比較吃香的硬件，顯卡領域的王者英偉達在昨天正式發布了RTX 50系列的顯卡。

RTX 5090的原版定價是1999 美元，大約是14659 元人民幣，而特供版的RTX 5090D 國行是價格 16499 元，RTX 5070是4500多。

隨著硬件一同發布的，還有利好游戲玩家的 DLSS 4 技術，老黃說 RTX 5090 性能可以達到 RTX 4090 的 2 倍多，其中的多幀生成技術，可以用 AI 為每個渲染幀生成三幀，當它與 DLSS 技術套件協同工作，可以實現傳統渲染 8 倍的性能。

還有用Transformer模型架構的技術來優化畫面：

英偉達表示，DLSS 4 還引入了圖形行業首個 Transformer 模型架構的實時應用技術。基于 Transformer 的 DLSS 光線重建和超級分辨率模型帶來了 2 倍的參數和 4 倍的算力，可在游戲場景中提供更高的穩定性、更少的拖影、更高的細節和更強的抗鋸齒能力。

對于游戲玩家來說，是比較實用的一次升級了，從展示的數據來看，相較于4090有很大的游戲性能提升。

在游戲方面的性能提升，可以說是與AI技術的相輔相成，而英偉達的側重點還是在AI性能上，光是5070的AI性能，就能比肩4090（注意不是游戲性能）。

而在此之外，又發布了一款可以放在桌子上使用的“超級計算設備——Project Digits”，它可以使用標準電源插座供電，芯片是與聯發科合作的GB10，性能可以達到 1 PFLOPS （1千萬億次的浮點運算/秒），128GB 的統一內存和高達 4TB 的存儲空間。

尺寸和之前蘋果的 Mac Mini 差不多，可以處理多達 2000 億個參數的 AI 模型，一塊是2萬多元，兩塊不到5萬，還可以將它們拼在一起用，性能直接翻倍，對于那些需要跑自己模型的AI公司和開發者來說，是一個不錯的硬件。

英偉達已經將AI的概念擴展成生態，成為賣鏟子里鏟子最順手的那一個：個人超級計算機、通用世界模型、深入智能汽車和機器人的制造、構建游戲AI等等、智能建模等等。

如果不出現意外的話，在未來計算即資源的時代里，英偉達的生態地位會越來越重要，而在等待機會反超的英特爾在最近的新聞里說：“明確不會關閉獨立顯卡業務”。

比起英偉達的和AMD這兩個老對手，英特爾的新顯卡B580在游戲和視頻方面彌補了一段差距，在中下游市場還可以操作一下，不過在AI方面，目前AMD和英特爾加起來都是比不上英偉達的。

而英偉達還在加碼AI相關的內容，明顯是要構建一套未來也能影響的行業規則了。在英偉達戰未來的同時，現在的一些相關的技術也在更新，像是為了搭配大數據量的傳輸，基于雷電5的接口設備也開始鋪開了，華碩推出的顯卡擴展塢支持 80Gbps 雙向鏈路等等，內置的是5090的移動版。

在被動影響周邊產品的同時，英偉達也在加深與微軟的合作，對Windows的WSL2環境進行長遠持續的優化，讓其與硬件更好協同，讓開發者發揮出顯卡的全部性能。

另外大家也不用擔心英偉達的顯卡遇到瓶頸，因為英偉達沒有瓶頸...當然，這是開個玩笑，英偉達其實現在已經在著眼于未來瓶頸的問題，在傳統電路到達預見極限前，已經在跟臺積電研究怎么把光子電路融合在一起。

而這些種種技術加在一起，你就能明白有些人為什么在說人工智能在未來幾年還會爆發，甚至通用型的模型也會出現，除去利益相關的從業者，硬件本身的發展和模型的推進也在支撐這一觀點。

而英偉達的產品，是整個進程的“加速器”。對于我們這類軟件愛好者來說，其實是比較有實際體驗的，現在的許多工具和網頁都是基于AI生成的了，而操作軟件的方式（識別軟件界面、學習怎么使用軟件），AI也在悄然進化，比RPA更方便一些，以后可以直接下達指令。

像是豆包、微軟的“副駕駛”、智譜清言的AutoGLM、各種手機助手等等，都在蟄伏技術，當有一天在手機上下達命令，電腦端也能準確執行的時候，都并不奇怪了。

在英偉達加速AI技術的同時，作為普通人，我們也處于一個充滿AI垃圾的時代，越來越多的AI圖和文字、視頻音頻和數字人、小說和電影，甚至是與人的交流（AI輸入法、郵件和自動化評論發文）等等，都在侵占人們的獨特性。

說得宏大一點來看，英偉達的“硬件加速”對人本身也是有效的，更快的畫面，更好地達成游戲與工作目標、更快的用AI完成工作、更快地將自身從任務中解放出來。

有了更多的時間之后，不再投入下一項任務時，會有更多的思考涌現，那時候人們會更幸福還是更焦慮，就不得而知了，后物欲的時代。

不管怎樣，我們身處的時代現狀是很矛盾的，各國的競爭與競爭，各公司的發展與碰撞，加上類如英偉達硬件的發展，都推動著所有人審視自身與“工具”之間的關系。

后面的時間線隨著AI進化，就得審視自身與“工具人”之間的關系了，英偉達高速推進著AI的演化，等到成功之后，不是要替代一部分人，就是需要人們掌握新的技能，迎來一場先甜后苦的變革。

當AI實體化和生產的內容變得“有趣”的那一天，“無趣”的人就成了機器人。