据Andrej Karpathy在X平台透露，他在生产环境的NanoChat上以8块H100运行更大的模型，并将持续运行以观察稳定推理与扩展特性（来源：Andrej Karpathy）。据Karpathy介绍，该配置聚焦多GPU并行推理与大模型低时延高吞吐服务场景，适用于对话机器人与代码助手（来源：Andrej Karpathy）。据Karpathy披露，企业可据此评估分词吞吐、上下文窗口成本与张量并行在H100集群上的扩展效率，用于容量规划与SLA设定（来源：Andrej Karpathy）。另据Karpathy，团队可测试tokens每秒、批大小与KV缓存策略，优化每千token服务成本并改善实时响应（来源：Andrej Karpathy）。

据Andrej Karpathy在Twitter上表示，他在NanoChat生产环境中以8×H100运行更大的模型，并计划长时间持续运行。据该帖文报道，这体现了基于NVIDIA H100的生产级推理负载，侧重在长期稳定性与高吞吐测试。根据Karpathy的信息，该配置可用于企业评估大模型部署的时延、吞吐与成本曲线，指导容量规划、自动伸缩与GPU利用率策略。据该Twitter帖文报道，此场景也带来商业机会，包括服务端优化（如量化、张量并行、内存高效批处理）以提升H100占用率与单位成本效率。