Nvidia 发言人称，《纽约时报》所称与黄仁勋关系密切、被美国情报机构怀疑为中国情报资产的 Alice Huang 关联新加坡云服务商 Megaspeed，而 Megaspeed 只是 Nvidia 的区域云客户，黄仁勋每年与数千名客户交流属正常。该发言人表示，针对 Megaspeed 规避出口管制的指控去年已被彻底调查并澄清，客户无法接触 Nvidia 的商业机密或相关国家安全信息。Nvidia 还称，美国政府若认为任何人对美国产业构成威胁，会告知公司。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe，这是一个开源权重的 30B MoE 模型，约 4B 激活参数。该模型支持 40 种语言转写、说话人归属、翻译、上下文提示和音频理解，并在 VoiceArena 的 14 系统说话人分离加 ASR 对比中排名第一。
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面壁智能 OpenBMB 宣布，ForgeKernel 在 NVIDIA SOL Bench 的 FIB 赛道和华为 CANNBench 上均排名第一。目前 ForgeKernel 的目标是在 DeepSeek 最复杂的算子之一上超越顶尖人类专家。
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NVIDIA 于 10 月 28 日发布 Nemotron 3.5 Transcribe，这是一款开源权重的语音模型，可转写 40 种语言的音频、翻译语音并识别说话人，开发者可用自然语言指令控制转写格式而无需重新训练。该模型由 Transformer 语音编码器、说话人分离模型和 Nemotron 3.5 Lightning 语言模型组成，约 43 亿激活参数，发布检查点标注为 30B-A4B。NVIDIA 称其在英语 Open ASR Leaderboard 九个公开测试集上平均词错误率为 4.71%，在多语言榜单七个语言上为 4.62%，并称其为两个榜单上最好的开源权重模型；模型以 BF16、FP8、NVFP4 格式及 GGUF 文件发布，采用 OpenMDW-1.1 许可。
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NVIDIA 于 2026 年 10 月 28 日发布语音转写与翻译模型 Nemotron 3.5 Transcribe，支持含日语在内的 40 种语言，最长可转写 1 小时录音。该模型为开放权重 30B MoE 架构，推理时约激活 4B 参数，可通过文本指令指定是否保留口头语、数字写法，并支持最多 8 人的说话人区分和日英双向翻译。权重以 NVIDIA-Nemotron-3.5-Transcribe-30B-A4B 在 Hugging Face 发布，采用 OpenMDW-1.1 许可，提供 BF16、FP8、NVFP4 版本及 NeMo Speech 微调工具。
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Meta 于 10 月 26 日宣布将通过股权发行募资 975 亿美元用于 AI 基础设施，Nvidia 同日宣布投资 30 亿美元，AMD 次日宣布投资 10 亿美元。Meta 计划部署 Nvidia Vera Rubin 平台、Vera CPU、Spectrum-X 以太网和 BlueField-4 DPU，并与 Nvidia 深化 Muse 模型与智能体合作；AMD 方面，Meta 已安装并测试首批 Helios 机架级系统，并计划部署为其定制的 AMD Instinct GPU。
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美国司法部正在审查 Nvidia 以 129.3 亿美元收购开源平台 Hugging Face 的计划，官员询问该交易是否会让 Nvidia 控制 AI 分发的关键枢纽并损害竞争对手，Nvidia 预计交易在 2027 年上半年完成。同一调查还涉及 Nvidia 的收购、投资、销售行为以及是否以更多 AI 芯片换取客户同时购买其网络设备和 Groq 处理器，此前已查看 SchedMD、Run:ai 的收购和与 Groq 的授权协议。法国竞争管理机构也在调查 Nvidia，关注行业对 CUDA 的依赖及其在 CoreWeave 等云厂商的持股。
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NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe，这是一个开源权重的语音大模型，支持 40 种语言、单次最长 1 小时音频，可通过文本指令选择逐字、书面、说话人标注、上下文和翻译等输出形式。模型总参数约 34B、激活参数约 4.3B，采用混合 Mamba-Transformer MoE 架构，BF16 可在单张 H100 80GB 上运行，NVFP4 版本约 21GB 可在 RTX 5090 上运行。NVIDIA 自报其在 9 个公开英文 Open ASR 测试集上平均 WER 为 4.71%，为开源权重模型最好成绩，但商业 API 仍领先；短板是仅支持离线，中文远场会议 cpCER 为 34.95%。
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Nvidia 反驳了一则报道，该报道称美国情报机构监视了与 CEO 黄仁勋关系密切的人士，焦点是新加坡云服务商 Megaspeed 的 Alice Huang，官员据称怀疑其向北京传递信息。Nvidia 称 Megaspeed 是其区域云客户之一，黄仁勋与客户官员接触属常规，并称关于 Megaspeed 将 AI 芯片转运中国的指控“去年已被彻底调查并证伪”。公司还表示未收到华盛顿方面的任何警告。
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Nvidia 正洽谈为 Nscale 位于西弗吉尼亚州的 460MW Anthropic 数据中心担保可能超过 50 亿美元的建设债务，消息来自 The Information。这笔尚未签署的协议担保的是建筑价值而非租约或芯片，可让 Nscale 以投资级条件借款。若 Nscale 拖欠建设款项，Nvidia 将代为偿付、临时运营该站点并安排出售与回租。
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NVIDIA 发布开源权重语音转写模型 Nemotron 3.5 Transcribe，总参数 30B、激活参数 4B，在 Artificial Analysis 的非流式语音转写榜单上取得 2.8% 的 AA-WER，与 Mistral 的 Voxtral Small 并列开源模型第一。在语音智能体对话数据集 AA-AgentTalk 上，它以 1.8% 领先 Voxtral Small 的 2.3%。其激活参数为 4B，而 Voxtral Small 为 24B，同等规模的其他开源模型 WER 约为 4%。
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Siemens 与 Nvidia 合作，将 Teamcenter、Process Preparation X 与 Nvidia Cosmos 结合，在物理生产前用数字孪生和合成图像完成 PCB 的 AOI 检测准备与校准。该方案在 Siemens 埃尔朗根电子工厂演示，目标是将 AOI 程序生成的人工工程工作量减少最多 85%、误报减少 40%、一次通过率提升超过 5%。
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Nvidia 发布开源权重多语言转写模型 Nemotron 3.5 Transcribe，在 Hugging Face Open ASR 英文开源模型榜以 5.33% 平均词错误率排名第一。该模型为 30B MoE 架构、4B 激活参数，支持 40 种语言转写、31 种语言与英文互译，可为说话人标注并区分最多 8 个声音，处理最长 1 小时录音，但不支持实时流式。用户可在转写前给出上下文和术语等指令，模型可用 vLLM 部署或在单 GPU 上通过 NeMo-Speech.cpp 本地运行；Nvidia 同时发布数据整理流程 Granary v2 及约 463,062 小时、48 种语言的公开清单。
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NVIDIA 在 Hugging Face 和 ModelScope 上发布开放权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，把转写、说话人分离、翻译和音频问答整合进同一个 checkpoint，支持 40 种语言转写、31 种语言与英文互译、13 种语言说话人标注，可处理最长 1 小时录音并标注最多 8 位说话人。该模型在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 英语榜的开放权重模型中排名第一，平均 WER 为 5.33%，在 Artificial Analysis 上以约 4B 激活参数取得 2.8% AA-WER。同时发布的 Granary v2 覆盖 48 种语言、463,062 小时语音数据，配套 NeMo Speech 微调配方在医疗案例中把留出说话人的 WER 从 22.44% 降到 12.17%。
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NVIDIA 公布 RTX Spark 轻薄笔记本的多项更新，包括开放权重语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe、Liquid AI 的 LFM3 模型家族支持，以及 NVIDIA App 中可在前台应用与后台智能体之间分配 GPU 资源的控制项。Nemotron 3.5 Transcribe 支持 40 种语言的转写、说话人标注和翻译，约 43 亿活跃参数，已在 Hugging Face 上线。RTX Spark 笔记本现由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 出货，起售价 2599 美元。
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Nvidia 发布免费开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，可转写最多 40 种语言的音频，并同步推出开源语音数据集 Granary 第 2 版。该模型支持 31 种语言与英语互译、处理最长一小时的录音、区分最多 8 位说话人，Nvidia 称其在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 等基准上优于竞品。模型为 300 亿参数，可运行在 Jetson AGX Thor、DGX Spark 及 Blackwell 数据中心芯片上，但只支持录音音频，不支持直播流。
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Meta 宣布 Nvidia 和 AMD 计划在其最高 950 亿美元的股票发售中认购合计 40 亿美元股份，Broadcom 也参与其中，三家芯片厂商合计投资 50 亿美元。Nvidia 出资 30 亿美元，Meta 将扩大使用其 Rubin GPU、Vera CPU、Spectrum-X 以太网产品和 BlueField-4，并借助 Nvidia 优化 Muse 大模型与消费级 AI 智能体的性能与成本。AMD 出资 10 亿美元，Meta 已在其数据中心部署首批基于 Instinct MI450 的 Helios 机架并正在测试，后续还将采用基于 AMD Instinct 架构的定制 AI 加速器。
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NVIDIA 与 Oracle 宣布计划把 OCI Supercluster 中的 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统扩展至多吉瓦规模，同时 Vera Rubin NVL72 与 NVIDIA Vera CPU 在 OCI 正式可用。OCI Superclusters 每机架通过 NVLink 连接 72 块 GPU，并采用 Spectrum-X 以太网与 BlueField-4 DPU；双方称客户可独立扩展 CPU 与 GPU 资源，以减少空闲容量。OpenAI 已在 Abilene 的 OCI Supercluster 上用超过 10 万块 NVIDIA Blackwell GPU 训练和运行 GPT-6 Astra，并表示将把 Vera 投入生产以支撑智能体沙箱负载。
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NVIDIA 发布 Nemotron-Personas 法国和比利时数据集，并给出用其微调 Nemotron 3.5 Lightning 的完整后训练流程。流程包括定义行为契约、用 persona 生成合成对话、在 NVIDIA NeMo 上用 LoRA 微调、合并适配器，再与基座模型在冻结测试集上逐条对比评测。法国数据集与 Pleias 合作构建，比利时数据集由 Pleias 与 KU Leuven 参与，Nemotron 仓库提供数据生成、训练和评测的可复用步骤及 agent skills。
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Nvidia 与 Meta 宣布扩大在 Muse AI 模型和智能体上的合作，Nvidia 将向 Meta 的股权发行投入 30 亿美元。双方将围绕 Nvidia OpenShell 参考架构展开协作，包括用于安全部署的 Nvidia OpenShell 和用于智能体行为监控的 Nvidia Sentry；Meta 还将把 Nvidia 基础设施的使用扩展到 Vera Rubin、Vera CPU 以及 Spectrum-X 和 BlueField-4 以太网。Meta 目前使用 Nvidia 基础设施运行 Muse AI 模型和智能体。
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