Nvidia 推出 3D 引導生圖工作流：用 Blender 擺構圖，讓 FLUX.1 出圖
Nvidia 釋出 3D 引導生圖工作流工具，將 Blender 3D 建模與 FLUX.1 影像生成器打通。創作者只需在 Blender 中擺放粗模並調整機位，AI 便會以此為構圖參考生成 2D 畫面，省去反覆抽卡的麻煩。不過本地執行需要 RTX 4080 及以上顯示卡。
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Anthropic表態：呼籲美國收緊AI晶片出口，堵住走私漏洞
Anthropic針對美國商務部的擴散規則提交建議，呼籲維持並強化先進AI晶片的出口管制。Anthropic建議調低第二梯隊國家的免許可算力門檻（目前相當於1700張輝達H100），並警告推遲執行只會招致中國企業進一步囤貨。
Freepik 推出開源影像模型 F Lite：完全基於授權資料訓練，引數 100 億
Freepik 聯手 Fal.ai 釋出開源 AI 影像模型 F Lite，擁有 100 億引數。該模型完全基於 8000 萬張商業授權圖片訓練，主打規避版權爭議，提供標準版與質感版兩種規格。不過它的本地執行門檻較高，至少需要 24GB 視訊記憶體的 GPU。
傳華為研發升騰 910D：對標輝達 H100，正尋國內測試夥伴
據報道，華為正在研發新款升騰 910D 晶片，效能瞄準輝達主力訓練卡 H100，並已開始接觸國內企業尋找測試夥伴。在美國持續收緊晶片出口限制的當下，華為若順利落地該晶片，將有力填補國內高階算力缺口。
NVIDIA 推出 DOCA Argus：零開銷防駭客，檢測速度提升千倍
NVIDIA 推出安全框架 DOCA Argus。它執行在 BlueField 網路平臺上，獨立於主機且無須安裝代理，利用記憶體取證技術將威脅檢測速度拉高最高 1000 倍，且不佔用系統計算資源。Cisco 也已展開合作將其整合進企業架構。
NVIDIA 釋出 Describe Anything 3B：圈出畫面區域性就能精準描述
NVIDIA 釋出開源多模態模型 Describe Anything 3B 及影片版。使用者只要用點、框、塗鴉或遮罩圈出畫面中的區域性區域，模型就能結合全圖上下文生成細緻描述，並在 DLC-Bench 等區域性描述評測上超過了 GPT-4o。
NVIDIA NeMo 微服務全面商用：幫企業加速定製與部署 AI 員工
NVIDIA 宣佈 NeMo 微服務正式商用。這套微服務包含 NeMo Customizer、Evaluator 和 Guardrails 等工具，可將模型微調吞吐拉高 1.8 倍，並打通推理與業務資料飛輪。AT&T、Cisco 等企業已用於構建數字員工。
NVIDIA 上線 G-Assist 外掛構建器：自定義 RTX PC 端側 AI 助手
NVIDIA 在其客戶端以實驗功能上線 Project G-Assist，並推出外掛構建器。使用者可依託本地 RTX 顯示卡執行的小模型，通過語音或文本控制硬體引數、聯動外部 API 或排程雲端模型，無需切出應用即可隨時調取。
據報特朗普政府考慮封禁 DeepSeek：擬限購輝達晶片並阻斷美本土訪問
據《紐約時報》報道，特朗普政府正考慮對中國 AI 實驗室 DeepSeek 實施限制，不僅擬阻止其採購輝達 AI 晶片，還可能直接禁止美國人使用其 AI 服務。DeepSeek 憑極低價格打亂了矽谷陣腳，但美方也在關注其是否涉嫌蒸餾 OpenAI 模型等侵權爭議。
Nvidia 製造進軍美國本土：Blackwell 在臺積電亞利桑那廠投產
Nvidia 宣佈開始在臺積電亞利桑那州工廠生產 Blackwell AI GPU，封裝與測試也由州內企業完成。同時，Nvidia 聯手富士康和緯創在得克薩斯州建設超級計算機制造廠，預計在未來 12 至 15 個月內實現量產爬坡。
Nvidia 開源 Nemotron Ultra：引數不到一半，效能硬剛 DeepSeek R1
Nvidia 開源 2530 億引數大模型 Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1。它基於 Meta 舊款模型深度重構，可單機跑在 8 卡 H100 上，並在問答和程式碼測試中勝過 6710 億引數的 DeepSeek R1，不過純數學基準依然略遜一籌。
傳 Nvidia 擬數億美元收購 Lepton AI：親自下場做伺服器租賃
據 The Information 報道，Nvidia 正接近以數億美元收購初創公司 Lepton AI。Lepton 成立於兩年前，主營搭載 Nvidia 晶片的伺服器租賃業務。這意味著晶片巨頭正試圖將觸角直接伸向算力租賃市場。
Nvidia 釋出 G-Assist：本地執行的顯示卡 AI 助手，還能順手幫超頻
Nvidia 推出實驗性遊戲 AI 助手 G-Assist，全程在本地 GPU 執行。玩家能通過懸浮窗語音或打字檢視系統負載、調整畫質甚至一鍵超頻顯示卡，還支援調節第三方外設。不過目前深度整合的遊戲極少，官方強調仍是實驗階段。
Boston Dynamics 牽手 NVIDIA：純電 Atlas 裝上 Jetson Thor
上週，Boston Dynamics 宣佈擴充套件與 NVIDIA 的合作，為新一代純電 Atlas 人形機器人引入 Isaac GR00T 框架與 Jetson Thor 計算平臺。藉助 Isaac Lab，雙方正在模擬環境裡訓練全身運動與精細操作策略，讓機器人跑起復雜多模態大模型。
Nvidia 聯手 DeepMind 與迪士尼：開源物理引擎 Newton，把星戰機器人帶進現實
Nvidia 在 GTC 大會上宣佈聯手 Google DeepMind 與迪士尼研發開源物理引擎 Newton，幫機器人更精準地學習複雜動作。迪士尼將率先用它驅動下一代娛樂機器人角色，比如黃仁勳臺上演示的星戰風格 BDX 機器人。
NVIDIA 與 xAI 加入 300 億美元 AI 基建聯盟：貝萊德與微軟牽頭
週三，NVIDIA 與馬斯克的 xAI 正式加入由微軟、貝萊德、GIP 及阿布扎比 MGX 發起的 AI 基礎設施合作伙伴關係（AIP）。該聯盟旨在籌集 300 億美元私募資金，用於投資美國及夥伴國家的資料中心與能源專案。
Nvidia GTC 2025 觀戰指南：如何線上收看黃仁勳主題演講
TechCrunch 釋出 Nvidia GTC 2025 觀戰指南。黃仁勳定於週二上午 10 點發表主題演講，使用者無需註冊即可在 Nvidia 官網或 YouTube 收看直播。外界預計演講將涉及 Blackwell Ultra 與下代 Rubin 晶片架構等最新進展。
曝 Meta 測試首款自研訓練晶片：欲擺脫輝達依賴，計劃 2026 年投產
據路透社報道，Meta 已開始小規模測試首款自研 AI 訓練晶片 MTIA。該晶片專為 AI 設計，比通用 GPU 更省電，旨在降低龐大的基建成本並減少對輝達的依賴。若測試順利，Meta 計劃在 2026 年正式將其投入訓練。
黃仁勳稱 AI 計算需求激增 100 倍：推理模型讓算力消耗不降反升
Nvidia CEO 黃仁勳表示，由於分步推理機制普及，新一代 AI 的計算需求已比 ChatGPT 釋出時暴增 100 倍。他反駁了市場對算力見頂的擔憂，強調推理模型實際上需要更多晶片支撐。目前其在華收入佔比已腰斬，但開發者仍會通過軟體尋找出路。
DeepSeek 火爆拉動算力：騰訊阿里位元組大幅追加輝達 H20 訂單
據路透社報道，受 DeepSeek 低成本模型需求爆發推動，騰訊、阿里和字節跳動近期大幅增加了輝達 H20 晶片訂單。醫療和教育等中小型公司也開始採購相關伺服器。這緩解了此前市場對高效率模型可能導致算力需求萎縮的擔憂。