OpenAI 宣布达成协议，使用位于俄亥俄州 Pike County 的 PORTS-Pike Technology Data Center 算力容量，合作方包括 SB Energy、NVIDIA 和美国能源部。SB Energy 将承担为该数据中心服务的全部电网升级和新建输电线路费用，避免成本转嫁给俄亥俄州及其他地区用户；数据中心采用闭环风冷系统循环用水，预计用水量显著低于历史上 Portsmouth 气体扩散工厂的用量。项目预计在截至 2032 年的六年建设期内创造 35,000 个建筑岗位和 2,500 个长期运营岗位，并带来 8,000 万美元初始社区投资，其中 OpenAI 出资 4,000 万美元、SB Energy 已有 4,000 万美元承诺。OpenAI 还将在 2026–2027 学年向约 844,000 名符合条件的俄亥俄州高校及技术学校 18 岁以上学生提供最高 8,400 万美元的 Codex 额度。
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NVIDIA 研究副总裁兼 Cosmos 世界模型项目负责人 Ming‑Yu Liu 深入讨论了近期发布的 Cosmos 3、世界模型及物理世界 AI。访谈还涉及 NVIDIA 对竞争与组织理念的看法，以及 Jensen Huang，并讲述了 Liu 坚持武术训练的个人经历。
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Jensen Huang 表示，NVIDIA A100 集群从 2020 年至 2029 年均具备任务执行能力。CUDA 为开发者和 NVIDIA 工程师提供共同平台，可在 Ampere、Hopper 和 Blackwell 的使用寿命内持续升级，使 NVIDIA 计算资源更通用、利用率更高且更加耐用。
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NVIDIA 发布在 GB300 NVL72 上部署阿里开源权重模型 Qwen3.8-2.4T-A95B 的方案，该模型总参数 2.4T、每 token 激活 95B，采用细粒度 MoE 与全注意力加线性注意力混合架构，上下文窗口最高 100 万 tokens。在 FP8 精度下 Day 0 即实现单 GPU 超 4K tokens/s、单用户超 350 tokens/s，NVFP4 优化预计带来进一步提升。SGLang、vLLM 和 NVIDIA Dynamo 提供开源推理配方，也可通过 NVIDIA NIM 容器部署，并可用 NeMo AutoModel 做全量 SFT 或 LoRA 微调。
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NVIDIA JetPack 7.2.1 首次在 Jetson 上支持 PyNvVideoCodec 2.2，这是用于 GPU 硬件加速视频编解码的 Python 库，帧以 GPU 设备内存形式通过 DLPack 和 CUDA 缓冲区暴露，并支持多模式帧采样与后台线程预解码的 ThreadedDecoder。该版本还通过统一的 jetson-videosdk 技能引入基础智能体视频工作流，可在 Video Codec SDK 与 PyNvVideoCodec 之上完成设备检查、配置生成、执行与性能测量验证。此版本技能仅覆盖 Video Codec SDK 和 PyNvVideoCodec，不含 GStreamer、V4L2 或 AI 模型层面的流水线构建技能。
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Nvidia 发布 Nemotron 3.5 Lightning 开源模型和 NeMo Switchyard 路由库，前者面向持续运行的智能体任务，官方称在同级中实现 4 倍吞吐、完成智能体任务速度提升 30%，并可在 Jetson、GeForce RTX、DGX Spark 和 DGX Station 上本地运行。Switchyard 让开发者自定义模型池、路由标准和策略，把推理密集型步骤交给前沿模型、把执行类任务交给 Lightning，官方称其以 Anthropic Opus 4.8 约三分之一成本取得更好准确率。Nvidia 同时公开训练数据与方法，并发布用于训练编码智能体的开放数据集 Nemotron-RL-Agentic-Terminal-Pivot。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，这是一个 30B 总参数、3B 激活参数的开放 MoE 模型，面向长时运行智能体的高并发低延迟执行任务。模型在预训练阶段内置多 token 预测（MTP）投机解码，并提供 DSpark 与 DFlash 草稿模型，同时发布 NVFP4 量化与 BF16 检查点，可在 Blackwell、Hopper、Ampere GPU 及 DGX Spark 上运行。在 PinchBench 上它以 86% 准确率完成 10000 个任务，速度比 Qwen3.6 35B 快 30%，权重与训练数据按 OpenMDW-1.1 协议开放，并可用 LoRA、SFT 和 NeMo RL 定制。
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NVIDIA 发布 NeMo Switchyard，为 AI 智能体提供跨模型路由能力，可在专用模型与前沿模型之间按任务分配请求，以平衡性能、成本与效率。该工具提供免调优的 LLM 分类器、阶段路由器和升级路由器，也支持基于工作负载数据训练的预填充路由器，并可通过 OpenAI、Anthropic 和 Responses API 接入。LangChain 在 145 个多轮智能体任务上测试升级路由器，在 Nemotron 3.5 Lightning 与 Claude Opus 4.8 之间路由，仅 7% 调用发往前沿模型，成本降低 74%，准确率约有 6 个百分点的折让。
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黄仁勋表示，NVIDIA 已从芯片制造迈向建设可投资的 AI 工厂基础设施，并与 BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、Apollo 和 KKR 建立合作。他称这种基础设施将为企业提供算力，并由各国建设。
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SGLang 宣布为 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 提供 Day-0 支持，开发者可通过其 OpenAI 兼容推理栈部署该模型。Nemotron 3.5 Lightning 是从 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来的 30B 混合 MoE 模型，每 token 仅激活 3B 参数，支持 MTP、DFlash、DSpark 三种投机解码，并可通过 enable_thinking 与 thinking_budget 控制推理开关和深度。模型权重已在 Hugging Face 提供 BF16 和 NVFP4 版本，官方称其在相近准确率下完成智能体任务最多快 30%。
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NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 已在 Ollama 上线，可完全在本地设备运行。这是一个 30B 总参数、每 token 仅 3B 激活的开放模型，采用混合 MoE 架构，支持最高 1M token 上下文，面向持续运行的智能体任务，如读取文件、调用工具、整理结果和失败重试。官方称其吞吐量比同类开放模型高 4 倍，任务完成时间快 30%，并针对 Apple silicon 提供 nemotron-3.5-lightning:30b-mlx 版本。
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NVIDIA Magpie TTS Multilingual 以开放权重支持 12 种语言，并允许开发者在自有基础设施上部署、微调语音和定制发音。NVIDIA NIM 本地测试中，单流首音频延迟为 32–79ms；B200 在 64 路并发时达到 239ms 和 320× 实时吞吐量。
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Meta 发布 Muse Glimmer，一个 30B 开源权重稠密模型，上下文窗口 120K+，面向本地 AI 智能体工作负载。该模型采用稠密架构，每个 token 激活全部参数，在 NVIDIA Blackwell Ultra 上以 BF16/NVF4 精度实现单 GPU 超过 20K tokens/s，可完整放入单卡显存，无需模型分片、CPU offload 或外部端点，覆盖 GeForce RTX 5090、DGX Spark、DGX Station 和 Jetson 平台。开发者可用 NeMo AutoModel 做全量 SFT 和 LoRA 微调，权重已上线 Hugging Face，并提供 SGLang、vLLM 推理方案和可下载的 NIM 容器。
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Chips and Cheese 对 NVIDIA 45 页 Vera 白皮书提出质疑，认为 Olympus 核心与 88 核单体芯片的设计本身扎实，但白皮书把 x86 的 SMT 画成时间片轮转、把可配置的 32 NUMA 节点当作默认负担、把四个 SPEC 整数负载称作 agentic benchmarks，并用无标注图示给出 1.8 倍强化学习结果。作者引用 Phoronix 5 月的早期测试称 Vera 几何均值比 5 GHz EPYC 9575F 高 10%、是 Xeon 6980P 的 1.55 倍，但指出 NVIDIA 自测的 Turin 内存带宽约 400 GB/s 与其实测约 570 GB/s 不符，按实测 Vera 的总带宽优势约为 1.9 倍而非白皮书所示的近 3 倍。
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NVIDIA 技术博客介绍世界动作模型（WAM），即用视频世界模型替代视觉语言模型骨干，为机器人策略提供预测场景演变的物理先验。文章称 WAM 能从多样交互数据中学习、泛化到未见环境，并以更少演示适配新机器人本体。其开源基础模型 Cosmos 3 基于 Mixture-of-Transformers 架构，训练数据含约 7.67 亿张图像、3.48 亿段真实动态视频和 800 万条动作样本，提供 4B Edge、16B Nano 和 64B Super 三种规模；其中 Cosmos3-Nano-Policy-DROID 与 Cosmos3-Edge-Policy-DROID 分别可在 RTX PRO 6000 工作站和 Jetson Thor 上以 15 Hz 控制频率部署。
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NVIDIA Vera CPU 在存储数据路径基准测试中全面超过所测 x86 CPU：AES-128 加密吞吐最高 1.43 倍、解密最高 1.29 倍，Reed-Solomon 恢复最高 3.26 倍，CRC32C 校验最高 3.67 倍，压缩最高 3.29 倍、解压最高 1.72 倍，压缩加密两阶段流水线最高 3.21 倍。Vera 集成 88 个 Olympus Armv9.2 核心、176 线程、164 MB 统一 L3 缓存与 SOCAMM2 LPDDR5X 内存，并作为 NVIDIA Vera BlueField-4 STX 存储处理器进入存储数据路径。
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NVIDIA 技术博客分析 dense attention 在 GPU 上的性能规律：增大 group size（G）可提升 decode 吞吐，head dimension 取 128 或 256 更契合 GPU tile 与 128 字节内存传输；prefill 延迟随 ISL 平方增长，decode 延迟随 KV cache 序列长度线性增长。文章给出四条协同设计准则，并指出张量并行不应超过 KV head 数（KH），TensorRT-LLM 以 Wide EP 和 Helix Parallelism 应对。
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NVIDIA 发布 nvmath-python v1.0，为 cuFFT、cuBLASLt、cuDSS、cuSPARSE、cuTENSOR、cuBLASMp 等 CUDA-X 数学库提供 Python 抽象层，支持从 CPU 到多 GPU、多节点规模的加速数学运算。该库引入通用稀疏张量（UST），可通过领域特定语言创建应用最优稀疏格式而无需编写代码实现，并支持 pip、conda、uv 或 pixi 安装。用户可通过 pip install nvmath-python[cu13] 开始使用。
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NVIDIA AI Red Team 在六个月内评估了多个 AI 智能体，归纳出四类反复出现的失效模式：缺少访问控制、工具允许任意代码执行、缺少网络出口控制、密钥以明文暴露。团队指出基于提示词的护栏和 LLM-as-a-judge 模式常被社会工程、渐进式操纵和恶意包安装等合法工作流绕过，有效防护需要模型控制面之外的确定性控制，包括严格访问控制、Docker 或 NVIDIA OpenShell 等加固沙箱、默认拒绝的网络出口以及通过专用密钥管理器让密钥远离智能体。
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NVIDIA 发布教程，介绍如何用 StarCoder2-7B NIM 在自有 GPU 上自托管编码助手，并在其前面部署 NeMo Guardrails 拦截认证、支付、加密等人工专属路径的请求。方案还包括带 ai-assisted 标签的 CI 校验门，运行单元测试、SAST、密钥扫描、幻觉依赖检测和许可证检查，以及通过 commit trailer 追踪 AI 辅助改动，并用 Prometheus 与 Grafana 对比 AI 辅助与基线的缺陷逃逸率、回滚频率和评审延迟。
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