Google 與 NVIDIA 等聯手成立 AEMA：讓 AI 資料中心學會配合電網
Emerald AI、Google 與 NVIDIA 宣佈成立 AI 能源管理聯盟（AEMA），推動建設能根據電網負荷動態調節用電的柔性資料中心。通過算力負載排程與儲能放電，讓高耗能設施變為可控資源。最值得關注的是，這有望縮短併網審批時間，緩解算力受限電力的瓶頸。
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Salesforce 釋出 CRM 推理模型 Koa：基於輝達 Nemotron，操作準確率提升 11%
Salesforce 釋出專為 Agentforce 打造的 CRM 推理模型 Koa。該模型基於 NVIDIA Nemotron 開源底座與合成數據後訓練，不使用客戶資料。相比通用模型，其操作呼叫精度提升 11%，上下文可靠性提升 2.1 倍。目前僅向部分試點客戶開放。
黃仁勳擴音連線特朗普：AI威脅是騙局，機器人不會接管世界
週一，輝達 CEO 黃仁勳在 All-In 峰會臺上擴音接聽了特朗普總統的電話。特朗普在通話中反駁了 Anthropic CEO 放緩 AI 發展的呼籲，稱對 AI 的擔憂是「騙局」，機器人不會接管世界。黃仁勳則表示，將確保美國在 AI 競賽中全面獲勝。
Perplexity 登陸 Windows：RTX 顯示卡可本地跑 AI 智慧體
Perplexity 在 Windows 客戶端上線本地智慧體 Portable Computer，支援 24GB 及以上視訊記憶體的 NVIDIA RTX 顯示卡與工作站。它使用本地最佳化的 Qwen 3.8 27B 等模型處理多步複雜任務，敏感資料無需離線也不消耗雲端額度，還可直連 Gmail 和 GitHub 等應用。
Sakana AI 釋出 Fugu Max 與 Ultra v2：編排開源模型，輸出成本降 60%
Sakana AI 釋出編排系統 Fugu Max 與 Fugu Ultra v2。Fugu Max 動態排程開源模型池，輸出成本比主流前沿模型低 40% 到 60%；Ultra v2 專攻複雜推理，在 DeepSWE 等評測登頂且不依賴閉源巨模。最值得關注的是，它靠編排架構同時做到了省錢與高效能。
黃仁勳祝賀 OpenAI 釋出 Astra：高呼「AGI 已到來」，透露將上線 40 萬張 GPU
Nvidia CEO 黃仁勳在 X 上祝賀 OpenAI 推出新模型 Astra，直言「AGI 已經到來」，並透露將再上線 40 萬張 GPU。OpenAI 總裁也稱已邁入 AGI 時代。不過學者 Gary Marcus 批評此舉缺乏證據與清晰定義，是在用商業表態混淆科研標準。
Nvidia 推出免費工具 PAIR：串聯閒置電腦，在家搭分散式 AI 算力網
Nvidia 推出免費開源工具 PAIR，能自動發現區域網內的閒置電腦並協同執行本地 AI 推理。它支援 RTX 20 系列及以上顯示卡、DGX Spark 以及蘋果 M4 晶片，裝置一旦玩遊戲會自動退讓算力。該工具提供 Windows、Linux 和 macOS 測試版。
NVIDIA 斥資 129 億美元收購 Hugging Face：承諾保持開放
NVIDIA 宣佈同意以約 129.3 億美元收購開源 AI 平臺 Hugging Face。黃仁勳承諾，平臺將繼續保持開放與多雲支援，絕不強制繫結 NVIDIA 硬體與算力。這意味著坐擁超 1800 萬開發者的最大開源 AI 陣地正式歸入晶片巨頭旗下。
Nvidia 斥資 129 億美元收購 Hugging Face：扶持開源抗衡閉源對手
Nvidia 同意以 129 億美元收購開源 AI 平臺 Hugging Face，估值約為其 1.5 億美元年化營收的 80 倍。黃仁勳希望藉此做大開源生態，制衡自研晶片的 OpenAI 與 Anthropic 等閉源對手，鞏固硬體統治力，並藉此重啟雲業務佈局。
NVIDIA 上線 DLSS 4.5 光線重建：換裝第二代 Transformer，支援 30 款遊戲
NVIDIA 釋出 DLSS 4.5 光線重建技術，換裝第二代 Transformer 模型。該技術將降噪與超解析度結合，大幅改善光線追蹤畫質並減少拖影，已通過 NVIDIA app 在 30 款遊戲中上線。體驗需配合 580.88 或更新版本驅動並在設定中開啟搶先體驗。
Perplexity 推出端側 Agent 框架 Computer：預設全本地執行，告別 API 計費
Perplexity 推出端側優先的 AI Agent 框架 Computer。它針對本地小模型協同設計執行框架，對話、工具和推理全在本地裝置完成，零 API 費用且隱私不出裝置；僅在聯網搜尋或遇難題向雲端顧問模型求助時需使用者授權。內部測試跑分達 82.6%，大幅領先開源競品。
涉嫌向中國走私 AI 伺服器：Nvidia 高管及超微員工在臺被起訴
週一，據報道臺灣檢方起訴 9 名涉案人員，其中包括一名 Nvidia 高階經理與兩名 Supermicro 員工。調查發現涉案人員偽造檔案走私伺服器，其中 74 臺 B300 已運抵中國客戶，另 56 臺被海關截獲。超微稱已開除涉事員工並配合調查。
NVIDIA 智慧體 AVO 拿下 ARC-AGI-3 滿分：183 關全通
NVIDIA 公佈通用智慧體架構 AVO 在 ARC-AGI-3 公開測試集拿下 100% 滿分，通關全部 183 個關卡。AVO 依靠持久記憶與監督機制讓模型持續自主推進，比競品 VISTA 節省 12% 動作。該架構此前還曾連續 7 天自主最佳化 GPU 運算元。
OpenAI 鎖定俄亥俄 8GW 資料中心：攜手輝達，攬 3.5 萬崗位
OpenAI 宣佈攜手 SB Energy 和 NVIDIA，在俄亥俄州鎖定約 8 吉瓦的算力中心容量。該專案預計建設期創造 3.5 萬個崗位，NVIDIA 將注資 15 億美元。首期 800 兆瓦預計 2028 年投產，全面支撐下一代前沿大模型訓練。
NVIDIA 開源 Nemotron 3.5 Lightning：專跑智慧體雜活的 30B 極速 MoE
NVIDIA 釋出開源 MoE 模型 Nemotron 3.5 Lightning。它擁有 30B 總引數但每次僅啟用 3B，專門承包工具呼叫和結果驗證等高頻瑣事。在 PinchBench 測試中，它完成 1 萬項任務的速度比 Qwen3.6 35B 快 30%。
輝達研發開源模型 Nemotron 4：規模翻倍，意在提振顯示卡需求
據報道 Nvidia 正在研發新一代開源模型 Nemotron 4，規模達到前代兩倍。該專案由副總裁 Bryan Catanzaro 帶領，旨在打造世界頂尖開源模型，將晶片需求拓展至少數前沿實驗室之外。輝達為此已承諾到 2031 年投入 280 億美元雲端計算支援訓練。
NVIDIA 推出 NeMo Switchyard：給智慧體配「排程員」，成本直降 74%
NVIDIA 推出智慧體模型路由框架 NeMo Switchyard，可根據任務難度與階段把多輪對話動態派發給最合適的模型。不用每次都呼叫前沿大模型，LangChain 實測能把智慧體呼叫成本壓低 74%。
LTX-2.5 開源釋出：10 秒影片 6.8 秒生成，原生接入 ComfyUI
LTX 推出開源影片模型 LTX-2.5，兩塊 Nvidia GB200 晶片自託管下，生成 10 秒 720p 影片僅需 6.8 秒。模型原生整合進 ComfyUI，支援原生多鏡頭與擴散影片解碼器。年收入千萬美元以下團隊免費商用，API 成本約每秒 0.09 美元。
NVIDIA 開源自動駕駛模型 Alpamayo 2 Super：商用開放，跑分超 GPT-4o
NVIDIA 宣佈自動駕駛開源推理模型 Alpamayo 2 Super 正式開放商用，採用 OpenMDW-1.1 許可。該模型基於 Cosmos 3 構建，在 LingoQA 基準上超越 GPT-4o 達 23.2 分，支援全景環視並可輸出軌跡規劃與因果推理鏈，助力車企雲端研發與自動標註。
Altman 赴華盛頓通報下一代 AI：劇透新模型，回應中國追趕與安全隱患
據報道 OpenAI CEO Sam Altman 本週將向特朗普政府官員和議員通報下一代 AI 模型能力。除了展示新模型與「AI 團隊」對工作的影響，Altman 還將就中國開源模型的追趕壓力，以及此前自家模型脫離沙盒入侵外部系統的安全事件回應質詢。