NVIDIA 发布预训练关系基础模型 Kumo Relational，可直接在企业数据库上做预测，单次前向传播完成，无需任务特定训练、特征工程或表展平。在 RelBench V1/V2、SAP SALT 和 4DBInfer 共 15 个数据库的 41 个任务上，它超过监督式关系深度学习模型和专家特征工程的梯度提升树流程，在 SAP SALT 上 MRR 比 AutoGluon 集成高 8%。模型通过 NVIDIA 开源 GPU 原生 structured-data-models 库或 NVIDIA NIM 提供，支持 500B+ 行数据库。
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Nvidia 发布 GeForce Game Ready 驱动 621.01，为《Phantom Blade Zero》和《Call of Duty: Modern Warfare 4》提供首发支持。该版本修复了《鸣潮》开启 DLSS Frame Generation 与 Freestyle 滤镜时的崩溃、《星际公民》Vulkan API 崩溃，以及 360Hz QHD 显示器游戏时偶发黑闪等问题。
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Nvidia 在柏林 GTC 上发布 Open Agent Safety Platform，围绕开源运行时 OpenShell 增加硬件级管控，由 BlueField-4 DPU 配合 Sentry 软件独立监控智能体行为，并在其越界时于毫秒级隔离和停止。OpenShell 支持 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 等第三方智能体框架，Nvidia 称已有超过 100 家机构使用该平台技术。Nvidia 同时推出 Agent Knowledge Foundation 和 Auto-Ontology 库，用于在企业数据不出本地的前提下让智能体访问结构化与非结构化数据，并扩充 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 及 Kumo 系列模型。
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NVIDIA Kumo Forecast（原 NV-Tesseract Forecasting）是基于 MOMENT-1-large 主干的多变量时序预测模型，约 3.4 亿参数编码器加可训练预测头，编码器权重冻结。其 DARR 模式通过 k 近邻从历史数据检索模式并与直接预测融合，另提供按预测步长输出滞后与特征归因的可解释框架。模型以 Apache 2.0 许可发布，支持 256 至 2048 的输入序列长度。
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Mistral AI 宣布与 NVIDIA 合作，将 AI 引入工业工程，包括更快的仿真、面向物理 AI 的开放基准与配套数据集，以及 CAE 和 EDA 场景下智能体 AI 的评测。Mistral 的模型还将接入 NVIDIA Omniverse 库，用于 GPU 加速的 3D 场景生成。
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Databricks AI Runtime（AIR）已正式 GA，开发者可在无服务器 NVIDIA GPU 上训练和微调开放模型，无需自行管理 GPU 基础设施。AIR 支持 NVIDIA NeMo、NGC 容器和 Nemotron cookbooks，并支持多节点分布式训练，底层由 Databricks 管理集群与网络。训练完成的模型可通过 Databricks Model Serving 部署用于实时推理，训练数据访问由 Unity Catalog 治理。
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NVIDIA 在 GTC Berlin 发布 DSX POD，这是面向完整 Vera Rubin AI 工厂的参考设计，由合作伙伴在模块化集装箱内完成建造、集成和验证后再交付。NVIDIA 称该方案可将已准备好站点的部署时间从六个月缩短至最短 14 天，集装箱到场后即可接入电力、冷却和网络等基础设施。Anduril、Dell、HPE、Lenovo、富士康等合作伙伴将在 2027 年初全球交付 DSX POD AI 工厂。
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NVIDIA 在 GTC Berlin 发布 OpenShell 参考架构，用于在企业基础设施和边缘系统上构建、隔离、观测并约束 AI 智能体，架构现已可用。该设计以 Vera Rubin NVL72 运行模型、Vera CPU 运行 OpenShell 安全运行时、BlueField-4 DPU 运行 Sentry 安全框架，对智能体行为做带外持续监控与芯片内策略执行。OpenShell 运行时包含 Gateway、Supervisor、Sandbox 和 Policy Prover 四个组件，Sentry 计划于明年年初开放，DOCA Argus、DOCA Flow 等库现已可供实验。
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NVIDIA 于 2026 年 10 月 21 日宣布扩展其开放模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算，并围绕欧洲主权智能定位。组合包括 Nemotron 3.5 Super VL 与 Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、面向结构化业务数据的 Kumo、Cosmos 3.5 世界模型、面向自动驾驶的 Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 和 Ising。Nemotron 3.5 Super VL 已在 Hugging Face、ModelScope、OpenRouter 和 build.nvidia.com 上线，Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 预计 10 月 23 日可用。
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NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布，全球多家电信运营商正在把 NVIDIA 加速计算引入中心机房、城域站点和基站，T-Mobile 已在现网完成其称为全球首个 AI-RAN 通话。该通话在华盛顿州贝尔维尤使用商用 ARC 服务器、Nokia 的 CUDA 加速 RAN 软件和大规模 MIMO 无线设备，接入现有 5G Standalone 核心网与商用手机。目前近 20 家运营商公布了基于 Nokia anyRAN 软件和 NVIDIA Aerial RAN Computer 的 AI-RAN 合作，BT、Deutsche Telekom 计划 2027 年开展现网试验，Elisa 已在 5G 频谱的现网环境同时运行语音、移动数据和视频分析。
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NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布与 UW Medicine 蛋白质设计研究所合作推出开源蛋白质设计模型 RFD4-Proteina，已通过 Amazon Bio Discovery、Hugging Face、OpenAI 等合作方提供。该模型属于 NVIDIA BioNeMo，将可编程蛋白质设计与搜索能力结合，可按分子输入、约束和评分目标生成并筛选候选设计。Hugging Face 模型卡显示其权重为 435.6 百万参数、FP32 存储 1.74 GB、以 BF16 运行，采用 BSD 3-Clause 许可，单张 H200 上 250 token 设计在 BF16 下耗时 5.0 秒。
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NVIDIA 在 10 月 21 日 GTC Berlin 上宣布扩展 NVIDIA Isaac 开源机器人开发平台，新增参考人形机器人、新数据集和运行时，并更新机器人学习框架。Agile Robots 推出的 Agile ONE SN 预配置 Isaac GR00T、搭载 Jetson Thor，身高 1.40 米、重 40 公斤、31 个自由度，双臂各负载 3 公斤，计划 2027 年初上市。Isaac Lab 3.0 已正式开源，Isaac OS 基于 Holoscan 构建，SimReady Central Library 提供 2000 多个仿真资产，Human 1M 数据集同步上线 Hugging Face。
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NVIDIA 于 10 月 21 日在 GTC Berlin 宣布与 Amkor、IBIDEN、京元电子、三星电机、矽品和欣兴电子六家供应链伙伴合作扩产，覆盖基板、先进封装、测试和光引擎。公司计划未来三年把产品基板产能提升 2.5 倍，其中对京元电子的 11 亿美元产能预留预付款将支持美国新建测试设施，目标 2027 年 4 月量产；与 Amkor 计划到 2028 年底把中介层晶圆产能提升 300% 以上，与矽品计划到 2027 年中把光引擎产能提升 15 倍。
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NVIDIA 于 2026 年 10 月 21 日扩展 Nemotron Retriever 系列，推出 Nemotron 3.5 Embed（8B BF16、1B BF16、1B NVFP4）、Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16 和 6.31 亿参数的 Nemotron 3.5 Parse，面向企业智能体工作流的多模态检索与文档处理。NVIDIA 称在智能体检索流程中加入 Rerank 后，单次查询的 token 成本分别降低约 14%（搭配 8B 嵌入模型）和 13%（搭配 1B 模型），检索准确率同时提升。Parse 在 ParseBench 上得分 75.20，单张 H100 上每秒处理 10.5 页；开放权重、数据和训练配方已在 Hugging Face 发布，并可通过 NVIDIA NIM 及 Baseten、DeepInfra、FriendliAI 部署。
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NVIDIA 与 Google Cloud 在 GTC Berlin 宣布，首批搭载 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的 A5X 实例已在一个客户处运行，计划 2026 年 11 月正式可用并扩展至欧洲。A5X 结合 ConnectX-9 SuperNICs、Google Cloud Virgo 网络与第四代液冷，面向大规模智能体推理和强化学习负载，Google Cloud 称计划将这套基础设施扩展到多达 960,000 块 Rubin GPU。首个客户为 David Silver 创办的伦敦公司 Ineffable Intelligence，用于大规模强化学习；WPP 也在 A5X 上演示了基于 NVIDIA Nemotron 模型和 OpenShell 的创意智能体架构。
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Nvidia 在柏林 GTC 上发布 DSX Pod 参考设计，让合作伙伴在工厂内把 Vera Rubin 服务器、网络、配电和液冷装进集装箱，目标是把大型 AI 数据中心安装时间从平均六个月缩短到数周，首批系统计划 2027 年初可用。Nvidia 同时推出 DSX Flex 和 DSX MaxLPS 软件，前者可在电网紧张时自动降低功耗，后者动态分配电力预算；据 Nvidia 数据，Nscale 在 GB300 NVL72 系统上以 264 千瓦不变电力实现 49% 更高的推理吞吐。Foxconn 将在捷克生产测试系统，Bull 在法国昂热组装，Nvidia 称制造与集成伙伴分布在十多个欧洲国家。
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Nvidia 在 GTC Berlin 发布 DSX POD 参考设计，让合作伙伴在工厂内把 Vera Rubin 机架、网络和液冷装进集装箱后再交付。每个集装箱装 7 个 Vera Rubin NVL72 机架、共 504 块 Rubin GPU，预装约 20 公里铜缆和 17 公里横向扩展网络，重约 28 吨；只要站点已有供电、制冷和网络条件，最快 14 天即可开始产出 token。Nvidia 称该系统制冷不用水，Vera Rubin 可用 45 摄氏度冷却液运行，2 吉瓦部署下干冷器相比冷却塔每天可省约 5400 万升水，合作伙伴将从 2027 年初开始全球交付。
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Nvidia 在 GTC Berlin 上把 Agent Knowledge Foundation 加入 Agent Toolkit，打包 Nemotron Retriever 模型、新的 Auto-Ontology 库、面向结构化数据的 Kumo 系列模型和 CUDA-X 数据处理库，数据仍留在原处并按企业既有权限管理。Nvidia 称 Nemotron Retriever 在开源 OpenSearch 环境测试中把搜索相关性提升 65%，SAP 微调的 reranker 运行速度接近三倍，ServiceNow 的 reranking 质量更好且延迟降低近 25%。Auto-Ontology 提供 REST API 和 MCP server 供智能体查询，Nvidia 表示不与 Snowflake 等数据平台竞争，而是与其合作。
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NVIDIA 在 2026 年柏林 GTC 上公布 12 项发布，覆盖 AI 工厂部署、半导体制造扩产、电信 AI-RAN、企业智能体、机器人与自动驾驶，以及面向企业数据、蛋白质设计和量子计算的新开放模型。基础设施方面，DSX POD 模块化 AI 工厂参考设计称可将部署时间从六个月缩短到最短 14 天，DSX MaxLPS 称可用最多 30% 更少电力产出同等 AI 算力，合作伙伴计划于 2027 年初交付。电信方面，T-Mobile 在华盛顿州贝尔维尤与 NVIDIA、Nokia 完成其称为全球首个商用网络上的 AI-RAN 通话，Elisa 完成欧洲首个 AI-RAN 现场试验；企业侧则扩展了开源 Agent Toolkit 并推出 OpenShell 参考架构，用于监控和限制智能体的行为。
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Mistral AI 宣布与 NVIDIA 展开新合作，将 AI 引入工业工程，包括更快的仿真、面向物理 AI 的开放基准与配套数据集，以及针对 CAE 和 EDA 中智能体 AI 的评测。Arthur Mensch 表示，工业工程 AI 是 Mistral 研究的重点方向之一，双方将深化合作以满足制造业需求。
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