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VentureBeat Intelligence 在 2026 年 7 至 9 月的三輪調研（385 名受訪者）顯示，79% 的企業表示其 GPU 至少一半時間完全閒置，這一比例三個月穩定在 77% 至 81%。但在這批企業中，70% 仍計劃未來 12 個月引入、擴充或更換 AI 計算平台；計劃採用新平台的受訪者中有 91% 拿不出經財務部門稽核的 ROI 資料。新採購意向中 90% 投向公有云與模型 API，僅 8% 考慮擴建本地私有叢集。
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。
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。
SF Compute CEO Evan Conrad 在 Latent Space 播客中表示，其平台不只買賣 GPU 小時的現貨與遠期，還負責物理交付：買家拿到的是能直接跑負載的算力，而非對指數的現金結算。為此公司自建了雲的大部分運營能力，處理可中斷性、儲存恢復速度、GPU 代際與網路軟體配置等同時影響合約和價格的約束。他還提到可線上切分 InfiniBand 網路，以及此前 2.45 億美元的算力銷售。
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。
Google 自 10 月 1 日起暫停其開源軟體漏洞賞金計劃，原因是自動化提交數量大幅上升，其中絕大多數無效。公司稱工程師與開源維護者被大量無效或含幻覺的報告淹沒，承諾 2027 年第一季度給出更新，並建議參與者轉向其他賞金專案。
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。
GPU-unlock 1.0.0 發布，這個 Linux 核心模組能在 NVIDIA 驅動繫結前解鎖 GA102/GA103/GA104/GA106（RTX 30 系部分顯示卡）的 FP/BF16 指令發射速率，使其達到專業卡水平。3090 Ti 實測 BF16 GEMM 從 87.50 升至 157.41 TFLOPS，FP16 從 87.46 升至 118.39，TF32 從 42.58 升至 82.61；
輝達在 GTC Berlin 發布 DSX POD 參考設計：由合作伙伴在模組化集裝箱內整合並驗證完整的 Vera Rubin AI 工廠，站點水電就緒後現場部署可從六個月縮短到 14 天。Vera Rubin 已全面量產，DSX 平台稱冷卻用水最多減少 100%，同等 AI 產出省電 30%。
Google AI Edge 推出 ML Drift，一個面向端側 AI 與機器學習推理的高效能通用 GPU 計算框架。它把 OpenGL ES、OpenCL、Metal、WebGPU 等底層硬體與圖形計算 API 抽象掉，讓開發者無需直接處理這些介面，就能在移動端與桌面端建置即時互動式 ML 體驗，覆蓋從複雜影片特效到生成式 AI 的場景。
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。
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%。
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。
OpenAI CEO 奧特曼在內部員工會議上提出 AI 競賽的三種終局：建立全球監管機構、頂級實驗室合併為一，以及一家公司率先突破關鍵技術。最極端情形下，率先突破的公司甚至能讓競爭對手的 GPU 集體癱瘓，奧特曼稱這是「糟糕透頂」的結局。前兩條分別參考 IAEA 與 CERN 模式；他也承認 OpenAI 目前無法輕易放棄技術領先爭奪。
Google 宣布開源 TorchTPU，PyTorch 應用只需改配置、無需重寫程式碼，就能執行在 Google 的 TPU 與 Google Cloud 上。據稱 85% 的 AI 應用基於 PyTorch，而它的許多特性原本專為 Nvidia GPU 設計。前一天 Amazon 也發布 TorchNeuron 支援自家 Trainium，並向 PyTorch 主專案提交程式碼，把各項特性與 Nvidia 晶片解耦。
崑崙萬維發布並開源 Matrix-Game 4.0，稱其為全球首個可在消費級顯示卡上即時執行的影片大模型遊戲。基於 Wan2.2 5B 改造，單張 RTX 5090 上以 480p 實現 60 FPS 遊戲執行，按鍵到畫面端到端延遲低於 150ms，1 步去噪穩態生成 83 FPS，視訊記憶體峰值約 18.5 GiB。作為對比，輝達同期 StreamRender-H3 需 8 張 GB200，互動延遲約 500ms。開源內容包括模型權重和可由開發者直接修改、擴充套件的遊戲程式碼。
Google 在 PyTorch Conference 2026 上開源 TorchTPU，讓 TPU 與 GPU、CPU 並列，成為 PyTorch 的原生裝置。專案由 Google 和 Meta 聯合開發；在 Hugging Face Transformers v5 裡只需傳入 device_map="tpu" 即可部署，vLLM、SGLang、Ray、TorchTitan 等已同步接入。
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。
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。
NVIDIA 與微軟在舊金山活動上發布 RTX Spark，把完整 NVIDIA AI 棧裝進 Windows 筆記本與緊湊桌上型電腦，筆記本即日預售、10 月 16 日發售，桌上型電腦 11 月上市。
NVIDIA 在 GTC 柏林公布本地 AI 硬體全線進展：DGX Spark 64GB 將於 10 月 23 日由合作伙伴開售，最多八臺組成叢集、合計 1TB 統一記憶體。DGX Station for Windows 定於 12 月推出，支援製造業應用與 agent harness；Linux 版 DGX Station 以 748GB 一致記憶體服務 30 名以上使用者。
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%。
Google Cloud 與 NVIDIA 宣布 Vera Rubin 基礎設施正式可用，A5X 例項將於下月上線，並計劃擴充套件至歐洲。A5X 整合 Vera Rubin NVL72、ConnectX-9 SuperNICs、Virgo 網路與第四代液冷，面向大規模 agentic 推理與強化學習，Google Cloud 計劃在多個站點部署最多 96 萬塊 Rubin GPU。
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。
Firebird 與哈薩克政府簽署投資協議，並已取得美國出口許可，將在當地部署 4.5 萬塊 NVIDIA Grace Blackwell GPU。首期與 Kazakhtelecom 在 Data Center Valley 共建，目標 2027 年第三季度投入商用，二期規劃使該國 AI 基礎設施總容量達到約 500 兆瓦。
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。
AI 工具正在加速老遊戲的反編譯與重編譯移植，也讓專注遊戲儲存的社群遭到衝擊。過去一個月，瀏覽器裡的《光環》、iPhone 上的《風之杖》、混合現實中的《任天堂明星大亂鬥》等非常規移植專案高頻走紅。愛好者用 decomps/recomps 逆向拆解遊戲，再為新平台重建；AI 提高了移植速度，卻撕裂了原本緊密的儲存社群。
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。
llama.cpp 發布建置 b11527（PR #30219），WebGPU 後端移除 1D workgroup 派發，所有原本使用 1D 派發的運算元（如 rms_norm）統一改為 2D workgroup dispatch。
llama.cpp 建置 b11523 為 WebGPU 後端補上 GGML_OP_DUP 運算元，修復了混合批處理路徑的崩潰。此前副本須在 CPU 生成、寫入卻排在 WebGPU，導致繫結 CPU 緩衝後崩潰；現在 DUP 與 CPY、CONT 走同一路徑。此版發布中啟用 KleidiAI 的 macOS Apple Silicon 建置被標為 DISABLED。