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黄仁勋透露，一个1吉瓦的NVIDIA AI工厂需要500亿至600亿美元的资本支出，但能产生约500亿美元的年租金收入，从而实现一年内完全收回资本。此外，像Alphabet、Microsoft、Amazon、Meta和Oracle这样的超大规模企业的综合资本支出展望预计将增加约7500亿美元或66%，时间范围为2026年至2027年。
本文讨论了人类品味和所有权在自动化软件开发中的重要性，强调了在设计和质量检查中需要人类监督，同时平衡自动化和人工审查。
Firebird在亚美尼亚启动了独联体地区最大的人工智能工厂，该工厂由NVIDIA加速计算和Dell基础设施提供支持，计划到2027年底部署超过70,000个NVIDIA GPU和300兆瓦的容量。NVIDIA还打算投资Firebird，作为在亚美尼亚、哈萨克斯坦和其他市场建设约2吉瓦路线图的一部分。
百时美施贵宝正在部署其第二个基于 DGX Vera Rubin NVL72 系统的 NVIDIA DGX SuperPOD，打造生命科学领域最强大的 AI 集群，以加速药物发现，让所有科学家都能使用 AI。
黄仁勋的日本之行促成了一系列重大合作，包括国家AI工厂、机器人技术合作伙伴关系以及芯片供应商协议，使英伟达得以引领日本的实体AI时代。
美团的长颈鹿实验室（LongCat Lab）如何利用华为的910C AI芯片和CloudMatrix超级集群训练出长颈鹿2.0（LongCat 2.0）模型的分析，展现了中国AI生态系统如何克服美国出口管制。文章强调了美团向AI驱动的超级生活应用的战略转型，以及华为在AI工厂基础设施方面的创新。
NVIDIA与HPE正在扩展其AI工厂合作，推出用于智能体AI的NVIDIA Vera CPU、用于HPE Private Cloud AI的NVIDIA Agent Toolkit，以及在整个产品组合中部署NVIDIA机密计算，助力企业将智能体AI投入生产。
一篇关于数据中心能源管理新方法的文章，其中名为Conductor的软件允许设施在电网峰值期间灵活减少电力消耗，通过模拟英国电网在一场足球比赛期间的情况进行演示。该技术旨在解决在不新建发电厂的情况下快速让数据中心上线的瓶颈问题。
NVIDIA推出搭载神经分支预测器的Vera CPU，通过缩短CPU执行时间、提高AI工厂吞吐量，加速智能体AI和强化学习工作负载。
Nvidia 与韩国科技巨头 Naver 合作，在韩国建设 AI 工厂基础设施，从55兆瓦开始，计划达到千兆瓦规模运营，利用 Nvidia 的 DSX 平台。
NVIDIA 与 LG 集团正合作共建 AI 工厂，以加速物理 AI、机器人技术、自动驾驶和 AI 基础设施的发展。该合作将 NVIDIA 的全栈 AI 平台与 LG 在消费电子和制造领域的专长相结合。
NVIDIA与斗山集团正在扩大合作，以推进物理AI、机器人技术和AI工厂基础设施，将NVIDIA的加速计算平台整合到斗山的机器人、建筑和电力业务中。
NVIDIA Vera CPU采用定制Olympus Arm核心和LPDDR5X内存，为代理型AI工作负载提供卓越性能和内存带宽，Phoronix初步基准测试已证实这一点。
Dell与NVIDIA联合发布Agentic AI全栈方案，包括AI Factory和桌面级产品线，覆盖从本地工作站到液冷机柜，旨在降低企业将AI推理工作负载路由到公有云的成本和延迟。
Supermicro 与 NVIDIA 在 GTC 2026 发布一站式“AI 工厂”机柜，提供预验证的整机柜级计算/存储/网络堆栈，加速企业 AI 部署。
在 Nvidia GTC 2026 上，CEO 黄仁勋发布了下一代 Vera Rubin 系统；Supermicro 也推出基于 Nvidia Blackwell GPU 的全栈 AI Factory 产品组合，实现企业级 AI 一站式部署。
Supermicro 与 NVIDIA 发布交钥匙“AI Factory”参考架构，整合 Blackwell GPU、认证服务器、网络、存储与部署服务，让企业更快搭建集群级 AI 基础设施。
NVIDIA CEO 黄仁勋在 GTC 主题演讲中指出 AI 推理正处于拐点；Supermicro 正与 NVIDIA 合作，基于 Blackwell 平台交付一站式“AI 工厂”基础设施方案。