NVIDIA 輝達最新消息：AI 晶片與 GPU
輝達的 GPU 是訓練與執行 AI 模型的主力，CUDA 軟體生態也讓它難以取代。這裡彙整輝達的新晶片、財報、出口管制、合作與開源模型動態，每則附原文出處。
- 開源
開源工具 GPU Unlock 解鎖 RTX 30 系列 AI 算力
開源專案 GPU Unlock 可解除安培架構显卡的人為限制，無需修改驅動或 VBIOS。解除限制後，特定負載下張量核心吞吐量幾乎翻倍，有助於提升 AI 運算效能。
- 產品
英偉達發布 RTX Remix 1.6 更新
英偉達更新 RTX Remix 至 1.6 版本，引入 DLSS 5 的 AI 神經渲染技術與實驗性《我的世界》支援。更新提升了 AI 模組製作工具，讓開發者能利用 AI 重新構建老遊戲的光線追蹤視覺效果，提高畫面表現。
- 開源
NVIDIA 發布開源模型 Nemotron 3.5 Bolt E4B
NVIDIA 發布開源小型語言模型 Nemotron 3.5 Bolt E4B，基於 Gemma 4 E4B 微調。該模型針對 RTX 和 Jetson 平台優化，運行約需 4GB 顯存，適用於本地語音助理、遊戲角色及機器人場景。
- 晶片
- 開源
Kyutai 推出開放原始碼視訊編碼器 CADRE
Kyutai 發布 CADRE，一組七個開放原始碼因果擴散視訊自編解碼器。基於此構建的互動世界模型可在單張 H100 上以 20 fps 運行，反應時間低於 230 毫秒。
- 研究
- 晶片
SemiAnalysis：華為硬體落後NVIDIA但軟體追近
DeepSeek為華為昇騰晶片釋出軟體支援，SemiAnalysis實測Ascend 950PR。報告指出華為硬體效能落後NVIDIA約5年，但軟體生態已接近前沿水平。兩者的合作有助於補足彼此在算力與研究上的缺口。
- 產品
inDrive 與小馬智行、NVIDIA 合作，2027 年於中亞測試 robotaxi
inDrive 計劃與小馬智行及 NVIDIA 合作，於 2027 年上半年在哈薩克斯坦首都測試無車道汽車。此舉將標誌其自動駕駛服務正式進入中亞市場。
- 晶片
輝達GTC柏林登場，矽品CPO產能拚增30倍
輝達德國柏林GTC大會將於10月21日登場。根據報導，矽品（SigmaStar）正積極擴充CPO（共封裝光學）產能，目標增長達30倍，以因應AI工廠對高速運算與連接的需求。此舉顯示AI算力基礎建設持續擴張，供應鏈相關企業受益。
- 融資
SpaceX 擬借 400 億美元購 NVIDIA 晶片
SpaceX 計劃借款 400 億美元用於購買 NVIDIA 晶片。同時，SpaceX 與 Tesla 成立特別委員會討論合併事宜，凸顯 AI 算力需求對企業財務的影響。
- 產品
Liquid AI 發布 RIPL 即時推理解引擎
Liquid AI 推出 RIPL 即時推理解引擎，專為其 LFM 模型設計。測試顯示在單顆 B200 GPU 上，LFM2.5-1.2B 的延遲相較於 Qwen3.5-0.8B 顯著降低，達 14.4 至 28.4 倍。
- 政策
OpenAI與Nvidia遊說支出創紀錄
聯邦披露顯示，OpenAI、Anthropic與Nvidia在第三季的遊說支出均創下歷史新高。其中Nvidia花費最高達220萬美元，Anthropic為210萬美元，OpenAI為150萬美元。這顯示AI巨頭正加大在華盛頓的政策投入。
- 產品
NVIDIA推出Minerva AI運作監控平台
NVIDIA推出AIOps平台Minerva，旨在提升AI工廠的端到端可觀測性。該平台結合基礎設施與AI工作負載的遙測數據，並應用專為AI打造的模型，協助團隊及早發現問題並保持系統運行效率。
- 開源
NVIDIA扩展Cosmos支援世界模型開發
NVIDIA擴展Cosmos平台，新增訓練工具、模擬檢查點及數據工廠藍圖，協助開發者建立能理解並模擬現實世界的世界模型。該平台在六項開放模型排行榜中位列前五，強化其在物理AI領域的競爭力。
- 產品
NVIDIA DSX平台協助企業突破電力瓶頸
NVIDIA透過DSX AI工廠平台，協助企業將電網與AI工廠視為單一系統進行規劃與模擬，以應對基礎設施中的電力瓶頸。超過300億美元的投資反映了解決此問題的迫切需求，該平台支援從變電站到機架層的協同運作。
- 研究
NVIDIA Kumo 在關係數據上表現優於監督學習
NVIDIA 發表研究稱其 Kumo Relational 方法在關係數據上表現優於監督式機器學習，且無需訓練。該研究展示了新的機器學習架構在特定數據類型上的潛在優勢。
- 晶片
Nvidia 發布 Vera Rubin 資料中心參考設計
Nvidia 在 GTC Berlin 2026 大會上發布基於 Vera Rubin 平臺的資料中心參考設計 DSX POD。該設計旨在協助基礎架構業者加速建構 AI 資料中心，號稱部署時間可縮短至 14 天。
NVIDIA BlogiThome2 家報導
- 產品
NVIDIA 歐洲雲端夥伴擴展 AI 計算容量
NVIDIA 歐洲、北歐、非洲及中亞的雲端夥伴正擴大區域計算容量，以滿足 AI 原生開發者的需求。這些夥伴提供可自訂的開源模型服務及全堆疊基礎設施。此擴展旨在讓開發者能更近距離存取數據，並安全部署 AI 代理。
- 產品
NVIDIA 擴展保密計算 支援前沿模型安全擴充
NVIDIA 擴展保密計算技術，讓前沿模型開發者能在全球基礎設施上安全擴展。此次發布包含 OpenShell 參考架構，旨在保護代理運行時的模型與數據。此舉強化了 AI 基礎設施的安全性，降低部署前沿模型時的風險。
- 產品
NVIDIA 擴展代理工具包 強化企業數據接地
NVIDIA 宣布擴展其開源 Agent Toolkit，新增工具以協助企業自訂和控制 AI 代理。該工具包旨在讓代理使用公司內部數據來指導回應與行動，並提供監控機制。此更新有助於企業更安全地部署基於內部知識的 AI 代理。
- 產品
NVIDIA GTC柏林展示本地AI硬體
NVIDIA 在 GTC 柏林活動中展示 RTX Spark、DGX Spark 等本地 AI 硬體。這些設備旨在支援個人代理與企業級開發，進一步推動本地化智能計算生態。
NVIDIA Blog2 家報導
- 產品
Google推出工具助AI應用遷移Nvidia晶片
Google發布開發者工具，協助PyTorch使用者將AI應用從Nvidia GPU遷出，加入Amazon行列挑戰Nvidia在AI運算市場的壟斷地位，可能改變AI開發者的基礎設施選擇策略。
話題
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