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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；
在 Capcom Open Conference RE: 2026 上，程式設計師 Satoshi Ishida 以「REX 專案的前景與未來」為題演講，稱制作《生化危機》級別遊戲時連簡單任務都極其耗時，解決方案是把 AI 技術成功整合進開發流程。他表示為「與 AI 共同創造遊戲的未來」做準備。Capcom 此前曾稱不會使用 AI。
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；
微軟與輝達在舊金山為首批 RTX Spark 筆記本舉辦發表會，這是輝達新的 AI PC 計算平台。其晶片採用 Arm 架構，而非 AMD、Intel 傳統的 x64，並搭配高效能 GPU，定位面向 AI 的 Windows 筆記本。微軟與輝達為此投入大量工作，讓 Windows 適配這批新機器。
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。
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。
Intel 公布面向 agentic AI 的資料中心推理 GPU D270，單卡最高 480GB LPDDR5X 記憶體，350W 風冷，不依賴 HBM。晶片面積從圖形與光追管線轉向 32 個 Xe3P 核心和 256 個 XMX 矩陣引擎，用於加速長上下文、多輪 agent 工作流的 prefill 與高併發服務。
一篇新論文提出 Minions：把多臺 macOS 裝置上閒置的 Apple Silicon GPU 聚合成分散式虛擬 GPU 雲，用來跑大規模機器學習推理。作者認為集中式 GPU 基礎設施成本高、彈性有限、資源緊張時等待時間長，而 Apple Silicon 裝置的 GPU 在日常使用中大多處於空閒狀態。論文稱該方案讓團隊能夠利用現有裝置承載推理負載，具體排程方式與效能資料未在摘要中給出。
NVIDIA 將於 10 月 16 日正式發布 RTX Spark，一款面向創作者、玩家和 AI agent 的 Windows PC，主打本地 AI 效能。Tom's Hardware、TrustedReviews 等媒體評測稱其遊戲與本地 AI 表現突出，Artificial Analysis 也提供了獨立測試資料。當天舊金山、柏林、臺北、北京、首爾、伊斯坦布林等地舉辦發布活動，多數需提前報名，北京場通過微信報名。
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。
Ai2 把原先基於優先順序的 GPU 排程器換成了由 GPU 時間預算、層級化公平分配和時間切片契約組成的新系統。它管理數千塊 NVIDIA H100、B200、B300，叢集規模從 88 到 1024 塊 GPU，服務約 150 名內部研究者，GPU 需求長期是供給的 2 到 3 倍。舊方案導致 GPU 蹲坑佔位、優先順序通脹（最終 100% 工作負載都標為 HIGH）以及值班工程師大量時間用於協商關閉不可搶佔任務。
官方只支援 Windows 的 ASUS ProArt P16（128GB 記憶體版）已被裝上 Arch Linux ARM 並能正常使用。作者基於 NVIDIA 面向 Ubuntu 的核心工作，補齊 ACPI 覆蓋、hid-asus 鍵盤與音訊驅動，做出可啟動映象，並擴充套件 Archinstall 4.5 來安裝硬體支援；7-Zip 單執行緒成績與 Windows 基本持平，20 執行緒壓縮約領先 5%、解壓約領先 3%。
由 Ericsson、AstraZeneca、Saab、SEB 等組成的瑞典聯合體啟用 Sferical One 超算，執行在兩套 NVIDIA DGX SuperPOD 上，共 16 機架 DGX GB300 系統、1152 塊 GPU，並將基於 Nemotron 開源模型建置服務。北歐正成為歐洲增長最快的基礎設施樞紐，AI 雲預計到 2027 年底在該地區部署 1 吉瓦容量，Bitdeer、CoreWeave、Nscale 等均在列。
SF Compute CEO Evan Conrad 在 AI Engineer NYC 上介紹了把資料中心做成可程式設計算力市場的思路。過去自建 GPU 超算叢集需要 5000 萬至 1 億美元前期投入，並要自己打通從硬體、韌體到核心的整棧；如今使用者可在其平台買賣當下與未來的 GPU 小時，按能否中斷、儲存恢復速度、GPU 代際與網路配置等約束撮合訂單。平台強調按物理資產進行交割，也就是向買方交付真正可用的算力，無須按價格指數支付現金；
Rust 編寫的 hypervisor Capsem 開源發布，把每個 AI 編碼代理關進獨立的氣隙 Linux 虛擬機器裡執行。macOS 端基於 Apple Virtualization.framework，要求 macOS 14+ 與 Apple Silicon，Linux 端需 KVM，預裝 Claude Code、Gemini CLI、Codex 與 Python、Node.js 等 30 多個包，10 秒內可進入提示符。
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%。
一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重，輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3，LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s；解碼受 DRAM 頻寬限制，實測跑到峰值的 82%-94%。
近期出現一批極窄用途的推理執行時，包括 Strata、ninfer、DwarfStar、Splash、llamAmpere、gufo 等。它們刻意放棄 llama.cpp 與 vLLM 擅長的通用性，只針對少數模型甚至單一硬體家族（如 Strix Halo）做最佳化。作者認為通用執行時負責相容、過擬合執行時負責極致效能將成為常態，並有助於智慧的民主化與去中心化，讓現有硬體在特定配置下榨出最大輸出。
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。
Google Research 補全了 32 位開源 Coral NPU 的 RISC-V 架構，新增 Matrix Execution Unit 後邊緣推理最高 1 TOPS，平均功耗目標 10 mW。同步釋出 v1.0 開源 IREE/MLIR 編譯器，JAX、PyTorch、TensorFlow 模型可直接編譯到 Coral NPU，不必手寫彙編，從模型到晶片共用一條開源工具鏈。
搭載 Blackwell RTX GPU 與 Grace CPU 的 RTX Spark 筆記本已正式開售，起售價 2399 美元，最高提供 128GB 統一記憶體與 1 petaflop AI 算力。華碩、戴爾、惠普、聯想、微軟、微星首批出貨，主打在輕薄 Windows PC 上本地執行 AI、內容創作與遊戲，官方稱還有更多機型在路上。
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。