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NVIDIA 10 月 8 日宣布，将在未来五年投入价值 10 亿美元的承诺，用于建设美国在超级智能方向的研发能力，覆盖量子计算、医疗与能源安全等领域。按公司说明，这些资源将用于支持美国高校科研机构、加速量子计算方向的投入，以及支持承接政府任务需求的云服务提供商。NVIDIA 同时参与了当日公布的多项 Genesis Mission（创世纪计划）第二阶段项目，涉及量子计算、聚变、加速器设计与微电子。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示，这笔投入将把先进的超级智能交到科学家手中，加速医药、能源与材料领
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NVIDIA
超级智能
量子计算
GenesisMission
科研基础设施
AI
NVIDIA 9 月 28 日发布 NVIDIA Open Agent Safety Platform，由一个开放软件平台与一套参考系统设计组成，目标是把 AI 安全从智能体测试延伸到部署，覆盖运行智能体的软件、支撑其运行的硬件与计算层，以及在物理世界执行任务的机器人系统。平台包含两部分：已广泛可用的开源安全运行时 NVIDIA OpenShell，以及运行在 NVIDIA BlueField-4 DPU 上的 NVIDIA Sentry。OpenShell 为在 CPU 上运行的智能体设定可强制执行的边
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NVIDIA
OpenShell
BlueField-4
AI智能体
运行时安全
DOCA
人工智能（AI）基础设施正在加速向 Arm 架构迁移。如今，Arm 技术已部署在所有主要超大规模云服务提供商的平台中。根据 IDC 数据，基于 Arm 架构的机架级服务器市场规模现已超越 x86，成为加速计算领域的主流平台。随着 AI 迈入智能体时代，这一转变显得愈发重要。AI 智能体不仅能够生成答案，还能够持续运行、调用工具、访问数据并自主执行任务。随着智能体规模不断扩大，两项基础计算需求随之产生，分别是运行智能体与保护智能体所需的算力。Arm 为这两类计算需求提供支持。一方面，高性能 CP
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AI
ARM
NVIDIA
人工智能
CPU
NVIDIA 9 月 9 日宣布与澳大利亚多家数据中心与云生态企业合作，计划到 2027 年支持最高 2GW 的 AI 相关容量，采用多代 NVIDIA DSX 计算基础设施。合作方覆盖 Firmus、IREN、Megaport、ResetData、Sharon AI、CDC、NEXTDC、AirTrunk 等本地主要数据中心与云运营商。按公开数据，澳大利亚现有算力容量约 1.6GW，此次规划相当于在现有基础上再翻一倍以上。
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NVIDIA
AIFactory
数据中心
GW级容量
DSX
电力基础设施
图片来源：NVIDIA Blog / Hugging Face 官方公告（暂无独立交易概念图，建议配厂商官方品牌图）NVIDIA 9 月 3 日通过官方博客宣布，已就收购开源 AI 平台 Hugging Face 签署最终协议，交易总对价 12,930,300,000 美元（约 129.3 亿美元）。其中约 119 亿美元以现金形式支付给 Hugging Face 股东，另设最高约 10 亿美元的股权保留计划用于留住并入 NVIDIA 的核心员工。Hugging Face 现累计注册开发者超过
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NVIDIA
HuggingFace
开源AI
模型分发
开发者生态
并购
AI基础设施
多硬件兼容
NVIDIA 与联发科 8 月 31 日联合宣布深化长期合作，覆盖 AI 基础设施、本地 AI 计算和汽车三大方向，NVIDIA 同时投资 35 亿美元认购联发科发行的海外可转换公司债。据媒体报道，此轮可转债发行总额 39 亿美元，是台湾资本市场规模最大的海外可转债发行，除 NVIDIA 外还有其他投资方参与。图片来源：NVIDIA合作的核心是 NVLink Fusion 平台。联发科将基于该平台为超大规模云厂商、云服务商和前沿模型开发者提供开发定制 XPU 的预验证路径，并把这类芯片接入以 NVIDIA
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NVIDIA
联发科
NVLinkFusion
定制XPU
NVHBM
机柜级AI系统
通过将 Arm 架构引入未来的 IBM Z 与 LinuxONE 平台，IBM 正在将关键任务企业计算与驱动现代云和 AI 基础设施的软件创新无缝连接。 整个行业正逐步向 Arm架构汇聚，并将其视为现代云计算的首选平台。亚马逊云科技（AWS）、Google、Meta、微软、NVIDIA 和 OpenAI 等企业所构建和部署的新一代云与人工智能（AI）基础设施，正是这一趋势的集中体现。在全球超过 2,200 万开发者组成的庞大软件生态系统的进一步推动下，这股发展势头如今正在向企业级的关键任务领域深
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IBM
Arm
AI基础设施
现代云计算
亚马逊云科技
Google
Meta
微软
NVIDIA
OpenAI
8月24日，NVIDIA在Hot Chips 2026期间宣布，交互式AI推理加速器Groq 3 LPX进入全面量产。该产品是Vera Rubin平台的扩展件，与Vera Rubin NVL72配合使用，专门提升Token生成速率，面向智能体AI这类需要高频交互的推理负载。Nebius成为首个采用该加速器的AI云厂商，计划将其部署到Nebius Token Factory生产推理平台；Groq公司自身也宣布将作为最早一批采用者之一，与Dell Technologies合作部署。智能体AI给推理系统带来两个
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NVIDIA
Groq3LPX
VeraRubin
AI推理
Token生成
智能体AI
数据中心
本文将概述如何使用德州仪器 (TI) IWR6243 毫米波雷达传感器和部署在 NVIDIA Holocan 平台上的摄像头构建实时 AI 原始传感器融合流程，如图 1 所示。 图 1 由摄像头、IWR6243 毫米波雷达传感器和 NVIDIA Holoscan 平台组成的系统示意图 简介现代机器人（包括人形机器人、自主移动平台和工业自动化系统）必须在各种操作条件下以高精度、低延迟和一致的可靠性来感知环境。像视觉传感器这样的当前技术在暴露于雾、眩光、灰尘、雨水或弱光环境中时，性能往往会
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TI
IWR6243
毫米波雷达
NVIDIA
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202607
数十年来，PC 的设计始终围绕着用户使用应用的模式展开。智能体 AI (Agentic AI) 改变了这一模式：应用更加具备自主能力，用户只需向智能体下达指令，它们便能在工作流中完成观察、推理、规划与执行操作。 这一演进催生了两类对于人工智能 (AI) 赋能计算的广泛需求：卓越能效：支持全天续航、便携性，以及 AI 加持的高效生产力。极致性能：满足先进 AI 工作负载、内容创作、软件开发、游戏以及本地推理的需求。 全新基于 Arm 架构的 NVIDIA RTX Spark，正是这场变革
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Arm
NVIDIA RTX Spark
智能体
202606
据外媒报道，NVIDIA正在与OpenAI讨论参与大型AI数据中心项目融资安排，相关方案涉及数百亿美元级别的基础设施投入。报道称，该项目可能与美国俄亥俄州一处大型数据中心建设相关，并涉及SoftBank旗下相关能源和基础设施资源。由于相关信息目前主要来自媒体报道，具体融资结构、参与方式和最终规模仍需等待各方进一步确认。这类信息的产业意义并不只在于单一融资数字，而在于AI基础设施建设正在进入更加复杂的资本协同阶段。随着AI数据中心规模快速扩大，项目建设已经不仅涉及GPU采购，还包括土地、电力、服务器、网络、
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NVIDIA
OpenAI
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SBEnergy
AI
数据中心
AI基础设施
NVIDIA与SK Group宣布扩大双方战略合作，计划推进一项规模超过5000亿美元的综合合作，覆盖AI工厂和下一代内存等方向。根据NVIDIA官方信息，SK Telecom计划建设2GW级NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory，用于满足全球算力需求；NVIDIA与SK hynix也将围绕下一代AI内存建立长期合作关系。这一合作的重点不只是“建设更多数据中心”。它把AI算力、AI工厂、HBM和下一代内存供应放在同一条产业链上。随着AI模型训练和推理需求扩大，算力系统不再只取决于
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NVIDIA
SKGroup
SKhynix
HBM
AI
VeraRubin
数据中心
内存
DAC 2026于7月26日至29日在美国Long Beach举行。作为电子设计自动化和芯片设计领域的重要会议，本届DAC的一个重要信号是，AI正在从辅助设计工具，进一步进入芯片、封装、PCB和验证流程。NVIDIA将本届DAC主题放在“AI supercomputing meets EDA”，强调AI与加速计算正在进入芯片和系统设计流程。Cadence、Siemens和Synopsys也在DAC前后密集发布与agentic AI相关的EDA进展，覆盖先进封装、PCB设计、验证、调试和系统级工程流程。其中
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DAC2026
EDA
AI
Synopsys
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先进封装
PCB
2026年DAC（设计自动化大会）上最重要的AI故事，或许不是又一款加速器、又一个大模型，或是又一轮数据中心建设，而是AI 智能体正真正深入到芯片设计的工程工作流内部。在今年长滩举办的设计自动化大会上，EDA三大巨头传递的信息不容忽视：AI正从辅助工程师转向编排设计流程的各个部分。NVIDIA将其DAC参展主题定位为AI超算与EDA的深度融合。Cadence、西门子和Synopsys都将智能体AI（Agentic AI）纳入了芯片设计、验证、先进封装、PCB设计和系统级工程的语境中。这一转变意义重大，因为
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EDA
AI
智能体
DAC2026
Cadence
Synopsys
西门子
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芯片设计
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NVIDIA 最近将 ST 认定为 NVIDIA AI Factory MGX 生态系统的贡献者。NVIDIA MGX 是一种模块化参考架构，可作为数百种 GPU、CPU、存储设备等组件的基础。得益于双方的持续合作，ST 的 40 V、12 V 和 6 V 架构可帮助打造高密度供电板卡，并将其用于 NVIDIA MGX 机架中。简单来说，NVIDIA MGX 通过提供一个工程师可以快速构建的基础，加速了 AI 数据中心的创建。随着行业向 800 V HVDC AI 数据中心 迈进，这类协作将确保平稳而快速
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NVIDIA
ST
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CPU
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电源传输板
HVDC
AI算力爆发引领数据中心架构全新变革，单机柜功率面临从几千瓦级别向 600kW 乃至兆瓦级演进，传统 54V 低压母线架构受线缆载流、铜排空间、传输损耗三重物理约束，已无法适配下一代高密度 AI 算力集群。NVIDIA 推出 Kyber 液冷刀片式机柜，以 800VDC 高压直流母线重构机房配电体系，相比400VDC架构可将同等线缆下供电能力提升150%，大幅削减铜排占用空间，容纳更多GPU计算托盘。但 800V 高压、液冷狭小空间、无独立风冷散热、多隔离栅极驱动供电等严苛条件，对配套辅助电源提出全新设计
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1700V
氮化镓
PI
NVIDIA
Kyber
液冷服务器
辅助电源
202607
在NVIDIA GTC 2026上，代理AI和物理AI成为关键趋势，凸显了从单模型推理向具备自主任务执行能力的智能系统转变。随着NVIDIA Nemotron 3系列开放模型的引入以及OpenClaw等框架的集成，企业现在可以构建超越推理、直达现实行动的智能AI系统。研华推出了最新的边缘 AI 平台，包括 MIC-743、MIC-742、MIC-741，以及 MIB-741 和 MIB-742 开发板，全面支持 NVIDIA Jetson T4000 和 NVIDIA Jetson T5000 模块。随着
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NVIDIA GTC2026
AI
物理AI
研华
边缘AI
恩智浦（NXP）与英伟达（NVIDIA）达成合作，致力于提升物理人工智能（物理 AI）与机器人产品的安全性、规模化落地能力，助力相关设备大规模商用落地。随着机器人逐步走进工厂、医院、公共场景，安全性已经成为规模化推广的前置必要条件。这类系统需要自主完成环境感知、决策运算、实时执行动作，全程维持稳定、合规的安全运行状态。多年以来，人工智能大多运行在纯数字场景中，完成数据分析、信息提炼、策略推荐类工作。但当机器人融入日常环境后，人工智能不再只局限于 “思考运算”，还需要感知外界、预判风险、驱动实体执行动作，这
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NXP
NVIDIA
机器人安全
AI服务器带动内存需求爆发，NVIDIA新一代Vera Rubin平台年将于2026年下半放量出货，存储器业界传出，华邦电NOR Flash将配合客户出货进度，下半年正式打入NVIDIA供应链，未来可望在Vera Rubin平台取得主要市占率，预料AI服务器对产能强势排挤效应显现，持续推升高容量NOR Flash的后势价格走扬。根据预估2026~2027年服务器相关的内存位需求，将呈现40%年复合成长率（CAGR），不仅排挤DRAM产能供应，AI数据中心与边缘运算需求爆发，导致单机搭载的NOR Flash
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华邦
NOR Flash
NVIDIA
云 AI 算力成本持续攀升、苹果牢牢占据创意设计工作流市场并成长为 AI 开发主流平台、x86 阵营竞品集成性能更强的神经网络处理单元（NPU）与图形处理器（GPU）、CUDA 构筑的技术护城河逐步被侵蚀，多重压力之下，黄仁勋开启了力度极大的风险对冲布局。
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MediaTek
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RTX Spark
Windows PC
楷登电子（美国 Cadence 公司，NASDAQ：CDNS）近日宣布推出业界首款具备全自主能力的AI虚拟工程师，将 ChipStack™ AI Super Agent 提升至 Level-5 自主水平。全新的智能体能力基于 Cadence 的 AI 驱动电子设计自动化（EDA）产品组合，结合 NVIDIA Nemotron 模型构建，并由 NVIDIA OpenShell 运行环境提供安全保障，赋能客户在自动化工作流程中运行动态仿真。在 NVIDIA，数千名工程师正每年使用数十亿计算小时数来运行数百万次
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Cadence
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端到端架构蓝图：具备强大的扩展能力，可支持从5MW到1GW的功率规模，并为单租户或多租户部署提供完整的数据中心基础设施。 DLC-2直接液冷技术：专为实现接近100%的热量吸收、卓越能效和低噪音运行环境而设计。整体完整堆叠方案包含冷板、冷却分配单元（CDU）、歧管、后门热交换器（RDHx）、冷却塔以及SMC PG25-A超高电阻冷却液。管理软件套件：端到端SuperCloud软件平台，可提供统一基础设施管理、自动化部署、开发者工具以及多租户GPU云端管理功能。机柜内、机柜列间式，以及场域级基础设
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Supermicro
NVIDIA
DCBBS
英飞凌科技股份有限公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY）近日宣布， 其 OPTIGA™ 可信平台模块（TPM）SLB 9672 已集成至 NVIDIA（英伟达）Jetson Thor 平台。该硬件级安全解决方案可安全存储加密密钥，并在芯片层级验证系统完整性，为物理 AI 系统构建经过认证且具备量子韧性的信任根（root of trust）。这项集成将强化信息安全基础，使机器人与自主系统在其整个生命周期内都能安全、可靠地运行。随着这些系统从可控的环境走向工厂与公共空间，一旦信息安全失效，
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英飞凌
NVIDIA
Jetson Thor
物理AI
信任根
后量子密码
ML-KEM
ML-DSA
FIPS
IEC 62443
OTA
英飞凌科技股份有限公司（FSE代码：IFX / OTCQX代码：IFNNY）今日宣布， 其 OPTIGA™ 可信平台模块（TPM）SLB 9672 已集成至 NVIDIA（英伟达）Jetson Thor 平台。该硬件级安全解决方案可安全存储加密密钥，并在芯片层级验证系统完整性，为物理 AI 系统构建经过认证且具备量子韧性的信任根（root of trust）。这项集成将强化信息安全基础，使机器人与自主系统在其整个生命周期内都能安全、可靠地运行。随着这些系统从可控的环境走向工厂与公共空间，一旦信息安全失效，
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英飞凌
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Jetson Thor
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物理AI
量子时代
引言现代机器人（包括人形机器人、自主移动平台和工业自动化系统）必须在各种操作条件下以高精度、低延迟和一致的可靠性来感知环境。像视觉传感器这样的当前技术在暴露于雾、眩光、灰尘、雨水或弱光环境中时，性能往往会下降，而单模态深度传感器经常难以在杂乱或动态场景中提供稳定的测量结果。德州仪器 (TI) IWR6243 毫米波雷达传感器和部署在 NVIDIA Holocan 平台上的摄像头可构建实时 AI 原始传感器融合流程，如图 1 所示。图 1 由摄像头、IWR6243 毫米波雷达传感器和 NVIDIA Holo
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TI
毫米波雷达
NVIDIA
随着AI工作负载持续加速，向AI工厂的转型正推动机架级功率密度达到前所未有的水平。在这场变革中，NVIDIA MGX™发挥着核心作用。它是一种开放式模块化架构，能够加速系统设计，提升可扩展性，助力下一代AI基础设施快速部署。作为MGX生态系统的重要成员，Analog Devices, Inc. (ADI)正与NVIDIA协同推进这一变革，并提供AI工厂部署所需的供电技术，以满足日益严苛的要求。 转向800 VDC：支撑AI工厂规模化随着AI工厂不断追求更高性能，传统的48V架构已无法满足现代GP
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MGX
800VDC
ADI
机架供电
预测性维护
遥测采集
AI工厂
NVIDIA和联发科共同开发的AI PC处理器芯片DGX Spark，在历经两年的鸭子划水后，终于在COMPUTEX 2026正式对外公开。 这也意味着，NVIDIA和联发科的联军，确定进入AI PC以及Windows on Arm的市场，首波产品预计将在2026年秋天推出进入市场，包括戴尔（Dell）、惠普（HP）、联想（Lenovo）、MSI等品牌，都已确定会推出相关机种。 对此消息，外界普遍预估，最受冲击的会是在WoA领域耕耘许久的高通（Qualcomm）。不过，高通对于这样的事情，仍抱持和过去两年
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NVIDIA
联发科
AI PC
高通
WoA
新款紧凑、超薄电源设计采用高集成度、1700V额定耐压的PowiGaN™单HEMT IC，可节省空间、简化方案、提升可靠性并减少BOM元件数，同时实现高达88%的效率 中国台湾台北，2026年6月1日，台北国际电脑展(COMPUTEX)讯 – 深耕于高压集成电路高能效功率变换领域的知名公司Power Integrations（纳斯达克股票代号：POWI）今日推出两款全新超薄紧凑型辅助电源参考设计，专为800VDC AI数据中心打造。其中一款单路输出15W设计的尺寸仅为30mm×30mm，厚度为7
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参考设计
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