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AWS 發布開發工具 TorchNeuron，用 PyTorch 寫的 AI 應用只需改一行配置即可跑在自研晶片 Trainium 上，無需重寫程式碼。AWS 稱約 85% 的 AI 應用基於 PyTorch，熟悉 PyTorch 的開發者可直接上手。亞馬遜還會把解耦 PyTorch 與特定晶片的程式碼回饋上游，推動框架硬體無關；Trainium 兼顧訓練與推理，AWS 強調價效比，語音 AI 公司 Deepgram 遷移後每美元處理音訊量提升 70%。
EPFL 團隊研製出可植入神經晶片 LogSync，面積約 4x2 毫米，功耗低於 200 微瓦，可同時記錄多個腦區訊號，並提取腦波振盪強度與腦區間同步性等網路級生物標誌物。晶片上的機器學習演算法據此即時區分認知與情緒狀態，並在檢測到特定狀態時觸發刺激。驗證使用既往精神疾病實驗的人腦記錄，另在明尼蘇達大學的大鼠實驗中按預設腦活動相位給出刺激觸發。
微軟發布第三代自研 AI 晶片 Maia 300，將其定位為微軟產品與服務的主要 AI 推理系統，計劃 2027 年開始投入生產部署。微軟雲業務執行副總裁 Scott Guthrie 表示，相比主流的 GPU 系統，Maia 300 每兆瓦可多輸出 40% 的 token，並更能應對最新的推理模型與 agentic 任務。該晶片的設計目標是提升雲端 AI 工作負載的成本與效率，減少對 Nvidia GPU 的依賴。
NVIDIA 發布 AIOps 平台 Minerva，為 AI 工廠提供端到端可觀測性。它把 GPU、網路、儲存、排程器與工作負載的遙測匯入動態知識圖譜，每小時分析數十億資料點，用於發現異常、預測故障並把告警風暴聚合為帶根因的事件；平台還內建 AI 助手，可連線外部 agentic 工具，目標是提升 GPU 正常執行時間與 AI 工廠產出。
Cerebras 聯合創始人兼 CEO Andrew Feldman 在 TechCrunch Disrupt 2026 上稱，人人家裡都有一臺 AI 裝置的未來並不遙遠，個人 AI 助理會像手機一樣部分在本地執行、部分回到雲端。他預計這些助理會非常瞭解使用者、擁有獨立的安全邊界，還能接入信用卡代為購物。Feldman 自己已用一組 agent 整理日程、準備通話物件的背景資料，但他表示消費級創意留給其他創業者，Cerebras 只做平台。
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹，公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI，目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍，與其建 10000 倍資料中心，不如讓晶片和晶圓用得更高效；
NVIDIA 加入歐盟委員會在都柏林 AI in Science Summit 上啟動的 AI in Science Enablers 計劃，將向歐洲科研界開放加速計算工具、算力與培訓。NVIDIA 已開源 250 多個模型、250 個資料集與 1400 多個開源專案，包括 Nemotron、BioNeMo、PhysicsNeMo、Earth-2 和 ALCHEMI NIM，可用於 agentic 推理與科學計算。
2026 年 9 月，華超神控的 FUS-Neuro 閉環超聲腦機神經調控系統通過醫療器械型式檢驗，加速進入多個適應症的臨床階段。公司強調裝置只是載體，其上的 NeuroAI 分三層：聲場計算引擎把過去數小時的離線計算壓縮到分鐘級，融合 fUS 血流與 EEG 電訊號識別腦狀態，並按預期與實際效果自動調整下次刺激引數。FUSLab 科研平台已向高校開放，多中心 IIT 仍在溝通中。NeuroAI 目前主要服務科研場景，適應症尚未鎖定，療效需臨床試驗驗證。
美國司法部 10 月 2 日宣布逮捕 38 歲的 Earthmade Computer 執行長 Greg Lui，指控其利用虛假檔案將價值超 3 億美元的受出口管制輝達晶片伺服器走私至中國。起訴書稱，Lui 涉嫌與馬來西亞、新加坡等南亞國家的貨運代理公司合謀，非法轉運輝達 A100 和 H100 GPU。美方擔憂這些晶片可用於訓練大語言模型，可能帶來國家安全風險。
輝達宣布計劃投資 Boltz、Foresight、Hiverge、Prima Mente 和 Riverlane 五家英國 AI 初創公司，並承諾五年投入 2.5 億美元算力，用於強化英國的 agentic 安全與安全研究。這五家公司分別做生物分子模型與藥物設計、超大規模資料中心等基建專案的完工預測、自動編寫並最佳化演算法的發現引擎、面向阿茲海默症等疾病的生物基礎模型，以及跨量子位元型別的即時糾錯軟硬體。
Cerebras 詳解如何在自研 WSE-3T 晶圓上部署萬億引數模型：以開源的約 3 萬億引數 Kimi K3 為例，需要 59 片晶圓，可跑到 1000–2000+ tokens/s。每片晶圓有 44GB 片上記憶體，按 4-bit 權重、8-bit KV cache、256k 上下文計算，69 個線性注意力層每片放 2 層、24 個稠密層每片放 1 層。
AI 可穿戴公司 Nirva 完成 2500 萬美元 pre-A 輪融資，加上年初的 800 萬美元，累計融資 3300 萬美元，首款產品是一隻只監聽佩戴者本人語音的 AI 吊墜。吊墜重約 8 克、續航 3 天、售價 249 美元，11 月開放預訂、年底發貨；它在引導流程中學習使用者的聲音，使用中過濾周圍其他人的說話聲，預設不保留音訊與轉寫，配套 App 輸出情緒、溝通風格等個人洞察。
Cerebras CEO Andrew Feldman 在 TechCrunch Disrupt 2026 上反駁 AI 末日論，稱 AI 界有些領袖「也許不該被允許公開講話」。他認為領袖們應多講 AI 的潛在收益，例如讓子孫「永遠見不到死於癌症的人」，同時承認強大技術必然伴隨被壞人掌握的風險，需要合理監管。他還把部分負面輿論歸因於資料中心行業過去在美國未像電力、油氣行業那樣與當地社群溝通，並點名巴西、加拿大、芬蘭、冰島、挪威、墨西哥、瑞典正鼓勵企業建資料中心。
德國聯邦政府與輝達簽署意向宣告，將聯合推進面向物理 AI 的前沿模型，並對接德國“工業 4.0 平台”。黃仁勳同時宣布投資 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo、Reflex Aerospace 四家德國初創，屬於其在歐洲近 100 億美元投入的一部分。西門子同日宣布與輝達合作推進自主工廠，全虛擬產線除錯可減少最多 85% 的工程工作量，基於智慧體的生產規劃最高可降本 20%。
無問芯穹完成 23 億元 C 輪融資，累計融資 43 億元，單輪與累計均創國產 AI Infra 賽道新紀錄。這家公司不做模型和應用，而是做模型與晶片之間的中間層，已適配輝達、AMD、華為昇騰等 16 種晶片，服務 37000P 算力，還完成過 700 億引數大模型的異構晶片混訓。其大模型服務平台日均 Token 使用量半年漲超 40 倍，95% 以上推理任務來自 Agent；另據彭博社報導，公司已以保密形式向港交所遞交 IPO 申請。
2026 年 7 至 9 月，OpenAI、Anthropic 和 Nvidia 的聯邦遊說支出都達到各自單季最高。其中 Nvidia 花 220 萬美元最多，Anthropic 為 210 萬，OpenAI 為 150 萬。與微軟、Google 等長期佈局華盛頓的大廠相比，這一規模並不算異常：微軟自 2021 年起每季至少 200 萬美元，Google 常在 300 萬以上；但這顯示三家 AI 公司正加大對政策制定的投入。
輝達發布 Nemotron 3.5 系列開源權重模型，含 1200 億引數的企業 agent 模型 Super VL，以及面向本地 AI PC 和 DGX Spark 工作站的輕量 Bolt。輝達稱 Super VL 引數少於 Nemotron 3 Ultra，但在指令遵循與工具呼叫上準確率相近；針對文件智慧、財務、科研、醫保理賠等 agent 任務做後訓練後，完成任務快於 Anthropic 與 OpenAI 競品。
輝達援引 SemiAnalysis AgentX 資料稱，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量超過 GB300 NVL72 的 30 倍，在 DeepSeek V4 Pro 上每百萬 token 成本最多低 45 倍。輝達以「高產、耐用、通用」概括 AI 工廠回報邏輯：每兆瓦 token 數決定收益，A100 出貨六年後仍在商用，CoreWeave 已將 2020 年首批裝置的預訂延長至 2029 年。
SpaceXAI 公開表示，自己是 NVIDIA 一項「重要計劃」的參與方。該帖並未給出計劃名稱、合作範圍、時間表，也沒有說明涉及哪些產品或技術，NVIDIA 一方在這條內容中同樣沒有提供細節。因此目前只能確認雙方存在這項合作表態，具體內容仍需等待後續披露。
國產互連晶片公司眾星微首次對外發布，宣布 12 款晶片已量產、累計出貨超 80 萬顆，同時推出 PCIe 6.0 Switch、800G 多協議 AI 網絡卡和多模 RAID 三款新品。其中 PCIe 6.0 Switch 最多支援 144 條通道、100 納秒級時延並支援 CXL 記憶體擴充套件與池化，800G 網絡卡達到微秒級時延。產品已進入浪潮、聯想、新華三、中興通訊等供應鏈，運營商客戶部署其儲存卡超 10 萬片、穩定執行超 18 個月。
NVIDIA 公布 DSX AI Factory 平台進展，把電網、變電站與機房作為一套系統統一規劃與執行，GE Vernova、日立能源、施耐德電氣、西門子能源等廠商已接入。平台包括用於開工前模擬驗證的 DSX Sim、讓 AI 工廠負荷跟隨電網狀況調節的 DSX Flex，以及提升每瓦算力並跨系統共享訊號的 DSX MaxLPS 與 DSX Exchange。
前輝達產品營銷負責人、現 Techable Ventures 創始人 Amulya Vishwanath 表示，物理 AI 目前仍處於「樂高時代」，機器人領域的 ChatGPT 時刻尚未到來。她認為，當前行業仍在搭建機械手、執行器等基礎構件，通用與專用機器人並行推進，只有這些模組成熟組合後才可能迎來突破。她同時強調人才是關鍵壁壘，大量人才正流向 Anthropic、輝達等大公司。
NVIDIA 擴充套件其開放模型家族，新增 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 與 Ising 等模型。Nemotron 3.5 支援文字和影像，面向建置 agent，稱能以更低成本編排工作流、推理並完成專項任務；Kumo 則針對結構化業務資料做預測、欺詐風險評分和行動推薦。
NVIDIA 宣布歐洲多地城市正用其加速計算、Cosmos 與 Nemotron 開源模型搭建物理 AI 智慧體和數字孿生，用於城市運維與公共服務。法國 Côte-d'Or 省與 Akila、ThinkDeep 合建主權數字孿生運維智慧體，覆蓋 500 多棟公共建築，把文件檢索從數週縮短到數分鐘、運營總成本降低 10%，規模化目標 30%。義大利米蘭地區由 Galene.AI 與戴爾部署本地 AI 工廠，先在 Cinisello Balsamo 落地並計劃擴充套件至另外四個市鎮；
沙利文與頭豹發布的《中國全棧 AI 雲服務市場報告 2026H1》顯示，2026 年上半年中國 Neocloud（新雲）市場近 50% 份額由商湯大裝置（SenseCore）拿下。其日均 Token 服務量已從年初的 4000 億增至 9 月底的 6 萬億，並計劃第四季度衝至日均 10 萬億。技術上它用 PD 分離做異構混推，國產卡跑 Prefill、高階 GPU 跑 Decode，整體推理價效比達主流高階 GPU 的 1.25 倍；
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。
The Verge 發表評論文章，認為人類的心智並不適合應對 AI，AI 行業把大腦等同於計算機的流行比喻過於簡化了人。文章引用控制論奠基人 Norbert Wiener 的「每個時代的思想都映照在其技術中」，並點名 Google 的 Demis Hassabis 稱大腦是圖靈機的生物近似、Elon Musk 稱應把大腦視為生物計算機。作者反駁這類說法，指出人類的複雜性遠超多數 AI 從業者的認知，而 AI 產品仍在不斷推進。完整內容見 The Verge。
馬斯克在 X 上表示，SpaceX 與輝達聯合研發的 Star Mind 計算機「遠超幾乎所有人的預期」，將於明年（2027 年）進入量產。他同時稱讚黃仁勳是「老朋友」，並稱與輝達工程團隊合作「純粹是快樂」。推文未披露 Star Mind 的用途、規格、算力或客戶，也沒有給出量產的具體時間點與規模。
NVIDIA Vera CPU 被 Nebius、Nscale、Verda 等歐洲 AI 雲服務商採用，用於搭建面向 agent 的基礎設施。Vera 承擔 agent 檢索資訊、執行程式碼與執行工具時的 CPU 計算，官方稱在同時執行數千個任務時仍能保持回應速度。Dell、HPE、Lenovo、Supermicro、Bull 將推出 Vera 系統；ClickHouse、SAP、Elastic 等稱早期測試中分析與 ETL 負載表現良好；