据@karpathy，nanochat首个miniseries v1在固定FLOPs下跨模型规模实现计算最优训练，端到端流程与脚本已开源可复现。来源：@karpathy在X 2026年1月7日；nanochat GitHub讨论#420 他称nanochat复现了类似Chinchilla的缩放规律，参数与数据的指数均接近0.5，并给出计算无关的常数约为8个token/参数，而Chinchilla报告为20。来源：@karpathy在X 2026年1月7日；Hoffmann等人2022年Chinchilla 该系列从d10到d20，在单个8卡H100节点、无需梯度累积的条件下实现了约2^19（约50万）的批量，训练曲线互不相交。来源：@karpathy在X 2026年1月7日 他使用CORE分数将nanochat与GPT-2和估算的GPT-3进行客观对齐对标。来源：@karpathy在X 2026年1月7日；DCLM论文（CORE分数） 整套实验成本约100美元，约4小时8张H100完成，全部调参与代码已推送至master，可用scaling_laws.sh与miniseries.sh复现。来源：@karpathy在X 2026年1月7日；nanochat GitHub讨论#420 据此可推算出本次运行的H100单卡小时成本约3.1美元，为AI工作负载的算力定价提供参考。来源：基于@karpathy在X 2026年1月7日的计算 对加密市场而言，去中心化GPU网络以算力/GPU时长为核心定价或撮合，使上述成本与缩放基准对其工作负载定价和基准评测直接相关，例如Render Network（RNDR）与Akash Network（AKT）。来源：Render Network官方文档；Akash Network官方文档

据 @hyperbolic_labs 称，H200 GPU 配备 141GB HBM3e，比 H100 的 80GB 增加 76%，在减少内存交换的情况下可训练更大模型并处理更多数据，来源：@hyperbolic_labs。从交易角度看，141GB 显存与 76% 提升属可量化规格，能降低 AI 工作负载中的交换瓶颈，可作为加密市场参与者跟踪 AI 计算需求叙事的参考输入，来源：@hyperbolic_labs。

据@hyperbolic_labs称，英伟达H200在大型语言模型推理方面相比H100可快至1.9倍，来源指出该延迟优势对响应时间敏感的生产环境至关重要（来源：@hyperbolic_labs）。据@hyperbolic_labs称，这一低延迟特性直指生产级生成式AI工作负载的快速推理需求（来源：@hyperbolic_labs）。

根据 @hyperbolic_labs 的消息，其 H100 系统在为期一周的高强度参数优化任务中实现零中断运行，并从开始到结束保持一致性能，来源：@hyperbolic_labs 于 X，2025年8月21日。对交易者而言，关键信息是连续运行7天、报告零中断、在重负载优化下保持一致性，体现其披露的稳定性，来源：@hyperbolic_labs 于 X，2025年8月21日。帖文未披露吞吐、时延、成本或功耗等指标，暂无法进行直接的性价比对比，来源：@hyperbolic_labs 于 X，2025年8月21日。

根据BitcoinTreasuries.net数据，今日比特币财库相关股票表现强劲，The Smarter Web（SWC PZ）上涨32%，Metaplanet（3350 JP）上涨25.6%，H100（H100 SS）上涨22%。这些涨幅主要受机构对比特币资产配置兴趣增强和近期加密资产资金流入推动。交易者应关注这些与比特币挂钩的股票波动性，其表现常作为BTC价格和加密市场情绪的杠杆指标（来源：BitcoinTreasuries.net）。