Mistral 与 Nvidia 合作,用物理 AI 加速工业设计与工程仿真
Mistral 与 Nvidia 宣布合作,将 Mistral Large 4 和 Mistral 的物理 AI 与 Nvidia 的 CUDA-X、Warp 软件库及 Omniverse 3D 仿真结合,目标是把设计、仿真与 AI 训练串成一条连续工作流,面向航空航天、汽车和半导体等行业。
Mistral 与 Nvidia 宣布合作,将 Mistral Large 4 和 Mistral 的物理 AI 与 Nvidia 的 CUDA-X、Warp 软件库及 Omniverse 3D 仿真结合,目标是把设计、仿真与 AI 训练串成一条连续工作流,面向航空航天、汽车和半导体等行业。
英伟达提出新的 AI 工厂架构,降低对水的需求。SpaceXAI 板块收益带动股票上涨,AI 依旧主导全球资金流动状态。市场同时重新衡量 AI 投入对利润的侵蚀,并关注 SpaceX 与特斯拉合并可能存在的隐患。
Nvidia 在 GTC Berlin 发布 DSX POD,这是围绕 Vera Rubin 系统构建的模块化数据中心参考设计。Dell、HPE、Lenovo、Schneider Electric 等合作伙伴在工厂内完成计算、网络、布线、供电和液冷安装与测试,现场只需接入电力、冷却和网络,Nvidia 称部署时间可从六个月缩短至最短 14 天。
英伟达支持的 AI 公司 Crusoe 正在建设数据中心,其 CEO Chase Lochmiller 称 GPU 价格正在上涨,包括较老的英伟达芯片。他表示,目前 A100 价格高于 2020-21 年,H100 价格也高于 2023 年刚部署时的水平。Lochmiller 将需求强劲归因于底层模型能力大幅进步,人们正从算力基础设施中创造更多价值。
谷歌云与英伟达宣布,搭载英伟达 Vera Rubin NVL72 系统的 A5X 实例将于下月正式开放,并计划进一步扩展至欧洲市场。该基础设施面向 AI 智能体推理和强化学习场景。
据报道,亚马逊云科技(AWS)通过新的提前接收流程,预计在美国设施接收约50亿美元的英伟达GB300服务器机架,此后每月还将接收约30亿美元相关设备。
谷歌云与英伟达宣布,搭载英伟达 Vera Rubin NVL72 系统的 A5X 实例将于下月正式开放,并计划进一步扩展至欧洲市场,为 AI 智能体推理和强化学习提供基础设施。谷歌云计划在多个站点部署多达 96 万块 Rubin GPU。伦敦人工智能公司 Ineffable Intelligence 已率先使用 A5X 平台开展大规模强化学习研究。
诺基亚与英伟达推出面向电信运营商的主权代理式AI平台,用于跨域网络自主化。该平台将英伟达AI Enterprise软件和Nemotron模型集成到诺基亚的代理式平台中。
英伟达推出 Confidential Bare Metal 部署方案,让前沿模型开发商能在第三方专用基础设施上运行敏感工作负载,同时保留对模型和数据的控制权。
谷歌云计划将基于英伟达 Vera Rubin 的基础设施扩展至多站点部署,最多 96 万颗 Rubin GPU。伦敦 AI 公司 Ineffable Intelligence 已率先接入 A5X 实例,用于大规模强化学习及持续学习系统研发,该公司由 AlphaGo 创作者 David Silver 创立。
英伟达推出 Confidential Bare Metal 机密裸金属部署方案,允许前沿 AI 模型开发商在第三方云服务商及企业基础设施的专用裸金属服务器上运行敏感工作负载,并通过硬件级隔离、加密证明和访问控制保护模型与数据在内存及执行过程中的安全。
英伟达CEO黄仁勋在柏林GTC大会上敦促欧洲所有终端行业采用AI,涵盖汽车、金融服务和医疗保健等领域。英伟达在会上发布了新的数据中心设备、软件和模型,并宣布与欧洲多家领先企业建立合作关系,活动一度被抗议者打断。
Nebius、Nscale 和 Verda 等 AI 云厂商将采用 NVIDIA Vera CPU 建设面向智能体计算的基础设施,与运行模型的 GPU 配合承担数据处理和软件执行。
NVIDIA 扩展其开放模型家族,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,包括新的 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 和 Ising。
推荐理由:原文一次性列出语言、机器人、生物、量子多条开放模型线及各自可用渠道,便于读者对照选型。
NVIDIA 扩展开源 Agent Toolkit,新增 Agent Knowledge Foundation,并纳入 CUDA-X 库、Nemotron Retriever 与 Kumo 系列开放模型、OpenShell 安全运行时、NemoClaw 蓝图及 NeMo Relay、NeMo Compass 等工具。
推荐理由:原文列出了 Agent Toolkit 新增组件与企业落地案例,读者可据此判断企业智能体如何在不迁移数据的前提下接入公司数据。
NVIDIA 扩展机密计算能力,新增 Confidential Bare Metal 部署选项,让前沿模型构建方在第三方专用基础设施上运行敏感负载并保留对模型和数据的控制。
NVIDIA 宣布 CUDA-X 库 cuDSS 正式可用,将工程与科学仿真中的大型稀疏方程组求解迁移到 GPU。应用材料在 Ginestra 平台上实现最高 10 倍加速,达索系统在 Abaqus 求解器中报告 8-10 倍加速,ZEISS SMT 用 COMSOL 完成 EUV 光刻等离子体仿真基准测试,耗时 6 天 14 小时。
NVIDIA 在 GitHub 上开放 Factory Operations Blueprint(FOX)早期访问,供开发者构建可连接 Cosmos、Nemotron 等模型的工厂管理智能体与视觉检测、根因分析等专用智能体。
NVIDIA 在欧洲、北欧、非洲和中亚的云合作伙伴正扩大区域算力,用于模型训练与推理,并支持智能体和物理 AI 应用。Nscale 在 GB300 NVL72 测试中借助 DSX MaxLPS 在同一供电预算内多部署 37% 的 GPU、聚合推理吞吐提升近 50%,并计划部署 Vera Rubin。
Google Cloud 与 NVIDIA 宣布基于 NVIDIA Vera Rubin 的 A5X 实例正式可用,下月上线并计划扩展至欧洲。A5X 整合 Vera Rubin NVL72、ConnectX-9 SuperNICs、Google Cloud Virgo 网络与第四代液冷技术,面向大规模智能体推理与强化学习负载。
推荐理由:原文给出了 A5X 实例的组成、上线时间与首批客户用法,读者可据此判断这套云上训练推理平台的实际形态。
NVIDIA 在 GTC Berlin 集中展示本地 AI 硬件产品线,包括上周发布的 RTX Spark、面向开发者的 DGX Spark 和面向企业团队的 DGX Station。
推荐理由:原文把 RTX Spark、DGX Spark 与 DGX Station 的本地 AI 能力、可用时间和配套模型放在一起,便于读者对照选型。
英伟达推出Halos SAFE安全评估框架,将仿真、软硬件在环测试、道路测试和车队监测纳入统一评估流程,生成可追溯的安全验证证据。Bolt、Lucid、梅赛德斯-奔驰、沃尔沃汽车、大众商用车及Einride正基于英伟达Hyperion计算平台推进L3、L4级自动驾驶及未来Robotaxi车队项目。
英伟达预计,2026 年至 2027 年半导体测试产能将翻倍。
英伟达 10 月 21 日宣布推出 Halos SAFE 安全评估框架,将仿真、软硬件在环测试、道路测试和车队监测纳入统一评估流程,通过标准化场景、测试及量化指标生成可追溯的安全验证证据。
10月21日柏林GTC大会上,黄仁勋表示AI将改变电信行业、提高频谱利用效率,并推动通信基站转变为分布式AI基础设施,约10万个站点可构成规模约100吉瓦的分布式数据中心网络。他还称经过近8年研发,英伟达已与诺基亚在T-Mobile网络完成首次商业电话呼叫。
英伟达与供应链合作伙伴扩大产能,以加快人工智能基础设施建设。原文未披露具体扩产规模、涉及的合作方名单及产能提升幅度。
英伟达宣布扩展 Isaac 开放机器人开发平台,新增人形机器人参考平台、数据集、运行时框架及机器人学习工具,覆盖数据生成、模型训练、仿真验证到实际部署的流程。公司同时推出开源运行时框架 Isaac OS,正式发布机器人学习框架 Isaac Lab 3.0,并开放包含 2000 多种仿真就绪机器人与工厂资产的 SimReady Central Library。
英伟达宣布扩展开放模型产品线,推出Nemotron Retriever检索模型、Kumo结构化企业数据模型、Cosmos 3.5世界模型、Alpamayo 2 Edge自动驾驶模型、BioNeMo蛋白质设计模型及Ising量子计算模型等。其中BioNeMo RFD4-Proteina在涵盖200个氨基酸蛋白质的基准测试中,生成设计速度约为RFdiffusion3的13倍。
英伟达宣布扩充开放模型产品组合,覆盖视觉与语言、信息检索、结构化商业数据、生物医药、机器人及量子计算等领域,面向欧洲企业和研究人员,支持用本地数据开发定制应用并部署在自主控制的基础设施上。
英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 柏林演讲中发布 DSX POD AI 工厂参考设计,该产品在模块化集装箱内建造,交付前已完成集成与验证,将于 2027 年初在全球交付。黄仁勋称,相比传统数据中心部署,DSX POD 从开始部署到产生 token 的时间可从 6 个月缩至最少 14 天。
英伟达推出DSX POD,这是一套基于Vera Rubin架构的完整AI工厂参考设计,由合作伙伴在模块化集装箱内建造并完成集成验证,运抵现场后接入电力、冷却和网络即可投用。该方案把部署周期从六个月缩短至最快14天,将计算、网络、布线、机架级电力和液冷的安装转移到制造设施中完成。黄仁勋表示,AI工厂在开始生产token时创造价值,而不是在建设完工时。
10月21日,英伟达推出 OpenShell 参考架构,整合 Vera Rubin 基础设施、Vera CPU、BlueField-4 DPU 及 OpenShell 安全运行时软件,帮助企业大规模构建、运行和管理 AI 智能体并监控其行为。
NVIDIA CEO 黄仁勋在 GTC Berlin 2026 主题演讲中发布多项产品,包括由合作伙伴在模块化集装箱内构建的 Vera Rubin AI 工厂参考设计 DSX POD,现场部署时间可从六个月缩短至 14 天。
推荐理由:黄仁勋在 GTC Berlin 集中发布 AI 工厂、智能体安全运行时与开源模型矩阵,可据此看清 NVIDIA 面向欧洲 AI 经济的整套布局。
黄仁勋在柏林GTC大会上表示,未来所有电信运营商都将提供AI算力,电信基站有望发展为分布式AI网络。他将AI经济比作能源、算力、AI工厂、模型和应用构成的五层蛋糕,并称建设一座1吉瓦数据中心成本目前约为500亿美元。
英伟达在柏林 GTC 大会上推出 DSX POD 参考设计,将基于 Vera Rubin 系统的完整 AI 工厂集成至模块化集装箱,并在交付前完成系统集成与验证,使准备就绪场地的部署时间从 6 个月缩短至最快 14 天。
英伟达推出 DSX Pod AI 工厂,用于加速欧洲基础设施部署。该产品面向 AI 工厂场景,配合欧洲地区的算力基础设施建设推进。
黄仁勋在柏林GTC大会上表示,未来所有电信运营商都将提供AI算力,电信基站有望发展为分布式AI网络。他把AI经济比作能源、算力、AI工厂、模型和应用构成的五层蛋糕,算力层仅出现英伟达一家公司标志。他还称建设一座1吉瓦数据中心成本目前约为500亿美元。
佳贤通信发布多款应用于不同场景的AI-RAN设备原型机,包括面向并发智算集群的AI算力分布基站、支持本地AI Agent部署的6G一体化AI-RAN基站,以及融合6GHz无线接入与边端AI算力的6G边端AI智能体,单台兼具通信覆盖与边缘智能能力,支持独立组网与级联多点位覆盖。同日公司与通宇通讯达成战略合作,围绕AI-RAN、边缘算力开展协同。
百度搭子在产品发布会上宣布全面适配国产信创,并携手联想开天推出首款全栈国产通用智能体AI工作站。该工作站整合联想开天硬件、天禧AI Pro底座与百度搭子,支持银河麒麟、统信操作系统,适配海光BW100、天数智芯智凯100等国产GPU,预装模型与运行环境实现开箱即用。百度搭子同时上架联想开天天禧商店、麒麟软件商店、统信软件应用商店。
据媒体报道,Groq 正考虑在下一代芯片中采用三维堆叠 DRAM 封装技术,以 DRAM 替代现有 SRAM。业内人士认为,此举意在摆脱以 SRAM 为中心的芯片设计,大幅提升芯片容量。3D 封装将多颗芯片垂直堆叠,相比 2D 封装可减小表面积并提高能效。