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NVIDIA 發布 NVKE（NVIDIA Kubernetes Engine）預覽版，為平台團隊提供管理平面，可在自有 NVIDIA GPU 機器上建立並運維各自帶控制面、etcd 和節點池的 workload 叢集。預覽階段唯一相容的基礎設施提供商是 NVIDIA Infra Controller（NICo），需自備機器、網路、節點映象與 registry；沒有 GPU 時可在 Linux 或 macOS（Colima）上跑模擬環境的本地 quickstart。
這段影片認為，當前的 AI 熱潮不能簡單類比 2000 年網際網路泡沫：網際網路時代鋪設的光纖等基礎設施壽命可達數十年，而支撐 AI 的 GPU 大約三年就會過時。影片據此說明 AI 基礎設施資產的折舊節奏與網際網路時代不同，進而影響對泡沫與投資回報的判斷。該影片在 Hacker News 上獲得 5 分、2 條評論，完整論證需看原影片。
Firebird 與哈薩克政府簽署投資協議，獲美國出口許可在當地部署 4.5 萬塊 NVIDIA Grace Blackwell GPU，首期 AI 工廠與 Kazakhtelecom 共建，目標 2027 年第三季度商用，二期規劃使總容量達約 500 兆瓦。
SpaceX 與 Apollo 管理的實體達成約 400 億美元的約束性 GPU 融資協議：由 Apollo 一方購買輝達下一代 Vera Rubin 晶片及伺服器硬體，再租給 SpaceX，租期約五年至五年零三個月，預計年底完成交割、2027 年上半年隨裝置到貨起租。SpaceX 稱這是規模最大的已承諾 GPU 融資，其 CFO 表示 AI 基礎設施投資回收期不到一年。
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。
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。
AI 基礎設施公司 Modal 完成 7.5 億美元 D 輪融資，估值 160 億美元，並稱年化收入已突破 10 億美元。CEO Erik Bernhardsson 在訪談中表示，公司累計啟動近 30 億個沙箱，沙箱業務約佔收入三分之一；該產品早期使用者太少、一度考慮關停，後被 coding agent 與強化學習的需求拉起。
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。
NVIDIA 為 Confidential Computing 新增 Confidential Bare Metal 部署選項，讓前沿模型廠商能在第三方裸金屬基礎設施上執行敏感負載，同時保留對模型和資料的控制。至此機密計算共有裸金屬、Kubernetes 容器、虛擬機器三種部署形態，並新增傳輸中資料保護、平台完整性度量與硬體級訪問限制等控制。
輝達在歐洲的雲合作伙伴集體擴容，其中 Mistral 在自有歐洲資料中心用 3800 塊 Grace Blackwell GPU 訓練出最新前沿多模態模型 Mistral Large 4，覆蓋編碼、agentic 工作流與多模態理解，其 Vera Rubin 基礎設施計劃 2027 年交付。Nscale 用 GB300 NVL72 與 DSX MaxLPS，在同等供電預算下多部署 37% 的 GPU，聚合推理吞吐提升近 50%。
Revolut 正圍繞單一基礎模型 PRAGMA 重建技術棧，在 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 上用 cuDF 與 Dynamo-Triton 在生產環境擴容，初期服務 8000 萬使用者，並設計為可再擴 3 倍。同場公布的歐洲金融案例還包括 Starling Bank 在 Civo 英國雲上用自有交易資料訓練 agentic 模型、Lloyds 用 RTX PRO 6000 Blackwell 打造交易基礎模型 ATUM。
Blackstone 高管 Jas Khaira 在 TechCrunch Disrupt 上稱，對 AI 基建債務的擔憂被誇大：多數資料中心為超大規模廠商而建，債務由信用最好的公司支撐。管理 1.3 萬億美元資產的 Blackstone 自稱是超大規模廠商之外最大的算力持有方，2023 年以 GPU 和客戶合同為抵押向 CoreWeave 放貸 23 億美元，還參與了 Crux AI 50 億美元投資與 Firmus 100 億美元信貸。
Runware 宣布要建工廠，像造車一樣在流水線上量產模組化 AI 資料中心，目標到 2028 年讓羅馬尼亞工廠日產能達到 30 兆瓦，約合每月近 1 吉瓦。其 Sonic 推理艙的建造時間將從三週縮短到一天，運抵後 48 小時內完成安裝上線；客戶可自備 GPU 並支付月費，也可直接向 Runware 租算力，電力與網路另計。
商湯大裝置日均 Token 服務量已達 6 萬億，並預計第四季度升至日均 10 萬億。其在臨港 AIDC 建成萬卡級異構推理叢集，用 PD 分離把 Prefill 交給國產算力、Decode 交給高頻寬 GPU，並支援節點角色動態切換，在相同高階旗艦卡數量下整體 Token 吞吐提升至 5 倍。此外還在探索跨域 PD 分離與 Attention/FFN 分離，後者有望讓單卡吞吐提升 150%–200%、運營成本降低 30%–40%。