HIVE Digital Technologies 与哥伦比亚大学之间的合作，为 AI 计算领域 带来了新兴市场中罕见的一件事：硬证据。哥伦比亚大学工业工程与运筹学系的研究人员在 HIVE 位于巴拉圭亚松森的 GPU 集群上运行了迭代式 AI 训练任务——距离他们在纽约市的实验室超过 5,000 英里——结果足够出色，已提交至 NeurIPS，这是一年一度全球竞争最激烈的 AI 研究会议之一。
Summary
要点概述
- 在哥伦比亚大学研究人员进行代码优化后，HIVE 位于巴拉圭的 A40 GPU 在性能上与新一代的 H100 GPU 相匹配。
- 该研究已提交至 NeurIPS，这是每年 12 月举办的顶级机器学习会议之一，与 ICLR 和 ICML 一起被视为全球三大最具影响力的 AI 研究会议。
- 哥伦比亚大学研究人员成功实现了从纽约市到亚松森、跨越 5,000 英里 的远程洲际 AI 训练。
- HIVE 位于巴拉圭伊瓜苏（Yguazú）的 100 兆瓦变电站 预计将在 2026 年 9 月前投入运行，新建的 Tier-III 数据中心计划于 2026 年秋季开工建设，并在 2027 年下半年准备投入服务。
- 研究重点围绕 Muon 优化器 以及与未来大语言模型开发相关的先进神经网络预训练技术。
HIVE 与哥伦比亚大学在巴拉圭验证 AI GPU 基础设施
核心发现简单却意义重大：地理位置不再必须限制严肃 AI 研究的开展地点。在两个月的时间里，哥伦比亚大学研究人员针对 HIVE 位于亚松森的 A40 GPU 节点 对其训练代码进行了专项优化。当他们将吞吐量、延迟以及每秒 token 数表现与 H100 基准——当前行业标准参考 GPU——进行对比，并根据各硬件平台的原始性能特性进行归一化后，结果实现了对齐。
这绝非一个微不足道的脚注。H100 GPU 代表了英伟达旗舰级数据中心芯片，而通过软件层面的优化，在较老的 A40 硬件上缩小这一性能差距，直接印证了 HIVE 的观点：通过精巧工程手段，可以从现有基础设施中挖掘出可观的价值。
从纽约到亚松森的洲际 AI 训练
让这次合作在技术上格外引人注目的是其洲际维度。在同一数据中心或校园网络内远程运行 AI 训练任务并不罕见。但要在跨越 5,000 多英里的距离上可靠地完成这一工作，并进行依赖低延迟反馈回路的迭代训练，则是完全不同级别的挑战。哥伦比亚大学团队成功做到了这一点，为 HIVE 位于亚松森的 GPU 集群建立了一个具体的性能基线，公司现在可以将其作为未来商业 AI 工作负载的参考点。
HIVE 的 A40 与新一代 H100 GPU 的性能对等
这一性能对等结果的意义远超本次单一研究。它表明，那些评估 HIVE 巴拉圭基础设施以承载 AI 工作负载的客户——尤其是像本研究中测试的、在最多 14 亿参数规模上预训练大语言模型的客户——不应自动假定硬件代际差距就意味着能力差距。哥伦比亚大学团队还在一个 14 亿参数模型上进行了推理吞吐量和延迟测试，并使用 LLaMA 模型 进行了标准基准测试，从而构建出该集群更为全面的性能图景。
关于神经网络预训练与优化的前沿研究
该项目的学术内涵远不止基础设施验证。哥伦比亚大学团队的研究位于优化理论与大规模 AI 训练实践的交汇点，而随着 LLM 预训练成本持续飙升，这一领域正受到严肃关注。
聚焦 Muon 优化器与先进预训练技术
该研究分析了 Muon 优化器 及其变体，在一般几何与大噪声条件下考察了神经网络预训练。在实践层面，Muon 是一种矩阵感知优化器——这意味着它在进行梯度更新时会考虑权重矩阵的结构，而不是像更简单的优化器那样将所有参数一视同仁。哥伦比亚大学研究人员设计并分析了一种加速算法，在理论和实践环境中都能匹配 Muon 的表现，这对于理解下一代预训练方法在大规模场景下的行为具有重要意义。
来自哥伦比亚大学研究人员的洞见
哥伦比亚大学 IEOR 系的一位助理教授从更广泛的意义上进行了阐述：这项工作推动了对 矩阵感知优化器（如 Muon 及相关尺度不变方法）的理解，澄清了它们的理论基础，并在真实的神经网络训练环境中对其进行了评估。研究强调了这些方法在未来 LLM 预训练中的潜在相关性——而这恰恰是未来数年将决定 AI 基础设施需求的关键工作负载。
将这项工作提交至 NeurIPS——该会议与 ICLR 和 ICML 一起，被视为全球机器学习领域的三大主要高影响力会议之一——表明这项研究的质量正在接受严肃的同行评审，而不仅仅是作为营销性质的概念验证被传播。
巴拉圭的战略性 AI 基础设施建设
与哥伦比亚大学的合作在时间上经过了刻意安排。HIVE 正在巴拉圭进行大规模基础设施扩建，这使得这一研究里程碑成为商业基础，而非一项孤立的学术练习。
100 兆瓦变电站与 Tier-III 数据中心建设
在巴拉圭伊瓜苏（Yguazú），HIVE 正在建设一座 100 兆瓦变电站，土建工程已完成。公司计划在今年夏天进行调试，预计该变电站将在 2026 年 9 月前投入运行。位于同一地点的新 Tier-III 数据中心计划于 2026 年秋季开工建设。
预计投运与运营时间表
该 Tier-III 数据中心的准备投产时间定在 2027 年下半年，这为 HIVE 提供了清晰的时间窗口，将本次研究中建立的性能基准转化为一个全面运营的 HPC 与 AI 计算设施。在哥伦比亚大学研究期间收集的每秒 token 数、延迟和带宽数据，现在成为该设施设计与商业定位的技术基线。
这一战略逻辑值得仔细审视。巴拉圭依托水力发电形成了能源盈余——清洁、稳定且相对低廉。HIVE 成立于 2017 年，是首批使用绿色能源挖掘数字资产并上市的公司之一，一直在加拿大、瑞典和巴拉圭运营数据中心，并明确聚焦环境可持续性。将 AI 工作负载引入同一基础设施体系，是其商业模式的自然延伸，而哥伦比亚大学的研究现在提供了企业客户在投入算力预算前通常所需的第三方性能验证。
关于创新与全球 AI 战略的领导层观点
执行主席 Frank Holmes 谈分布式 AI 基础设施
执行主席 Frank Holmes 从其推翻的假设来界定这一成果：“这表明高性能计算不必受地理位置限制。”Holmes 指出，巴拉圭的电力容量、战略位置以及如今获得验证的性能基线，共同构成了公司愿景的基础：将该国直接连接至全球 AI 经济。“HIVE 为能助力这一未来上线而感到自豪。”他补充道。
CEO Aydin Kilic 谈研究验证与未来愿景
总裁兼 CEO Aydin Kilic 则聚焦于 A40 与 H100 性能对等结果对 HIVE 更广泛投资逻辑的意义：“卓越工程可以释放巨大的价值。”Kilic 指出，公司在硬件创新方面的历史——包括与英特尔公司合作打造 BuzzMiner，以及成为瑞典最大的需求响应参与者之一，帮助平衡国家电网——体现出一种一以贯之的模式：通过技术巧思提升运营效率，而非单纯依赖部署最新一代硬件。
这种表述方式对投资者和潜在云客户同样重要。如果 HIVE 能通过代码优化而非在最新 GPU 代际上进行资本开支来缩小性能差距，那么其在巴拉圭基础设施的单位经济性将显著更具吸引力——尤其是在全球对高性价比 AI 算力的需求持续超过高端 H100 产能供应的背景下。
常见问题（FAQ）
HIVE 与哥伦比亚大学研究合作的主要成果是什么？
此次合作展示了洲际 AI 训练：哥伦比亚大学纽约市的研究人员成功在距离超过 5,000 英里的巴拉圭亚松森，远程运行 HIVE GPU 集群上的 AI 工作负载。关键技术发现是：在哥伦比亚大学团队开发的代码优化之后，HIVE 的 A40 GPU 在性能上与更新一代的 H100 GPU 相匹配。
HIVE 在巴拉圭的新 AI 数据中心和变电站将于何时何地上线？
位于巴拉圭伊瓜苏（Yguazú）的 100 兆瓦变电站预计将在 2026 年夏季完成调试，并于 2026 年 9 月前投入运行。同一地点的新 Tier-III 数据中心计划于 2026 年秋季开工建设，预计在 2027 年下半年准备投入服务。
使用 HIVE 基础设施开展了哪些前沿 AI 研究？
哥伦比亚大学工业工程与运筹学系的研究人员，在一般几何与大噪声条件下，利用优化理论研究了神经网络预训练。工作重点围绕 Muon 优化器及相关矩阵感知方法，评估了在 HIVE 位于亚松森的 A40 GPU 节点上、针对最多 14 亿参数规模大语言模型的预训练算法。
HIVE 如何看待巴拉圭在全球 AI 基础设施格局中的角色？
HIVE 领导层将巴拉圭视为全球 AI 计算的战略枢纽，理由包括其水电发电能力、地理位置以及如今获得验证的性能基线。公司的目标是通过分布式、节能高效的 HPC 基础设施，使巴拉圭能够直接参与全球 AI 经济。
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本文在人工智能协助下撰写，并由编辑团队审核。
