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HIVE与哥伦比亚大学联合实现跨洲AI训练突破

HIVE Digital Technologies宣布，其与哥伦比亚大学携手，在巴拉圭亚松森部署的GPU设施上成功执行了一项具有里程碑意义的人工智能研究项目。该项目聚焦于远程迭代式模型训练，所有计算任务均由纽约端发起，相关成果已提交至全球顶尖机器学习会议之一——NeurIPS。

远程训练验证地理隔离硬件协同能力

该研究由哥伦比亚大学工业工程与运筹学系主导，利用HIVE位于亚松森的算力资源开展神经网络预训练任务。整个流程实现了从纽约控制端到南美边缘节点的远程调度，被视为洲际异构算力协同的“概念验证”案例。

性能评估揭示优化后硬件表现接近前沿水平

研究团队应用自研代码优化技术，对不同平台的原始性能进行归一化处理。结果显示，HIVE搭载的A40 GPU在目标工作负载下达到与新一代H100 GPU相当的训练效率。测试覆盖吞吐量、延迟等关键指标，针对参数规模高达14亿的模型配置进行了系统性验证。

研究内容涵盖噪声鲁棒性与高效算法探索

尽管未披露完整细节，公告指出该项目探讨了在干扰环境下的神经网络预训练优化策略，并开发了可匹敌主流方法性能的加速算法。评估范围包括多种变体，同时测试了训练阶段与服务阶段的表现，尤其关注与LLaMA类模型相关的标准吞吐与延迟指标。研究还涉及当前主流的尺度不变优化技术，如Muon框架的应用。

实测数据将指导巴拉圭超级算力中心建设

此次测量所得性能基线将直接用于规划HIVE在巴拉圭伊瓜苏的下一代高性能计算设施。公司已建成一座100兆瓦变电站，预计夏季投入运营，计划于2026年9月通电。新一期Tier-III数据中心将于2026年秋季动工，预计2027年下半年正式启用。

学术验证助力构建可信算力评估体系

在缺乏统一评估标准的背景下，此类独立研究成为衡量实际算力效能的关键参考。即使相同型号的GPU，因软件栈、调度机制、网络条件和存储差异，结果仍可能迥异。本项目通过透明的性能度量方式，强调每秒token数、延迟及带宽等核心指标，为后续可比性分析奠定基础。

推动巴拉圭成为国际AI算力新枢纽

HIVE的扩张战略是将高算力资源布局向传统超大规模区域之外延伸的重要尝试。尽管电力优势显著，但真正的挑战在于整体基础设施整合。通过将科研合作与变电站、数据中心建设联动，该公司正试图打造一个具备生产级支持能力的国际算力节点。若按期落地，有望降低全球团队获取算力的接入门槛。

未来进展取决于评审反馈与实施进度

NeurIPS的同行评审将成为关键转折点，其结果或揭示更多技术细节并增强可信度。投资者与潜在客户将持续关注伊瓜苏项目的阶段性进展，以及现有性能基线能否在更大规模部署中复现。这一合作也反映出行业趋势：以真实基准测试替代营销宣传，建立基础设施可信度。