快科技10月27日消息，NVIDIA板卡合作伙伴透露，公司未收到RTX 5090停产通知，但已无法再订购GB202芯片与32GB GDDR7的完整套装，且不确定未来能否恢复下单。然而，官方口径与渠道现实之间的裂口正在扩大。NVIDIA高管Jeff Fisher本月中旬还公开强调RTX 5090“绝对没有停产”，仅承认供应链受限。但AIB厂商表示，以往供应紧张时仍可下延期订单，如今连这条路都被堵死，

这些年显卡圈的"跨界移植"，方向一直是单向的：A饭一边刷B站教程、一边嫌AMD软件慢，然后把英伟达的DLSS往自己A卡上装。但这一周出了件反过来的事——英特尔锐炫的用户，把AMD最新的神经超分模型FSR 4.1.2装进了自家显卡，跑在自己的XMX矩阵核上，测出来的耗时和英特尔自家的XeSS打了个平手。这回，A饭坐到了围观席。先说事实：社区把FSR 4.1.2搬上了Arc卡，XMX硬件加速，接近原生

这周 HomeLab 圈被一个开源项目刷屏了：gpu-unlock，传闻"三行命令"就能解开英伟达锁在 30 系消费卡上的半速 AI 算力。RTX 3090 Ti 的 BF16 跑分从 87.5 冲到 157.4 TFLOPS，+80%，上线七天 GitHub 星标攒下三千多颗。连 Tom’s Hardware 都发了长文跟进。但瓜传着传着就变了味，什么"开核"“游戏帧数翻倍”——一半真一半假：锁

一、前言：补全锐炫Pro B系列的最后一块拼图进入2026年，本地AI推理与AI内容创作对显存的胃口仍在变大，一个27B级稠密模型在8bit量化下就要吃掉约31GB显存，即使4bit量化，如果想开128K长度的上下文，那也差不多要这么多显存；一套14B级视频生成工作流也动辄需要30GB以上余量。在这样的需求面前，“显存够不够”往往比“算力快不快”更能决定一项工作能否在本地跑起来。英特尔锐炫Pro