11:59IT之家(博客/媒体)88°英伟达CEO黄仁勋在2026台北国际电脑展上宣布,下一代AI超级芯片平台Vera Rubin已全面投产。该平台专为AI工厂设计,相比上一代Grace Blackwell,大规模智能体吞吐量提升10倍。Vera Rubin整合了Vera Rubin NVL72系统、Vera CPU、Groq 3 LPX等组件,构成五个专用机架的POD级超级计算机。供应链规模是前代的两倍,覆盖30多个国家/地区的350多家工厂。产品预计今年秋季开始发货。AI产品英伟达Vera RubinAI超级芯片智能体POD级平台推荐理由:Vera Rubin将AI工厂的吞吐量提升10倍,做大规模智能体部署的团队值得关注——秋季发货后可直接用于生产环境。原文
11:38IT之家(博客/媒体)英伟达 CEO 黄仁勋在 2026 台北国际电脑展上表示,AI 不会减少工作岗位,反而会创造更多就业机会,软件工程师的雇佣数量正在上升。他称“有用的 AI”时代已到来,token 成为利润单位,AI 是 GDP 生成器。黄仁勋还透露,英伟达下一代超级 AI 芯片 Vera Rubin 将于今年下半年推出,已有明确订单,开局优于前代 Blackwell。该芯片由 4 万名工程师参与研发,预计将推动推理市场份额快速增长。行业英伟达黄仁勋AI 就业Vera Rubin超级 AI 芯片推荐理由:黄仁勋的发言直接回应了 AI 取代工作的普遍焦虑,做 AI 开发或关注就业趋势的读者值得一看,看完会对 AI 时代的职业前景更有信心。原文
07:39IT之家(博客/媒体)精选英伟达N1x处理器在Geekbench 6预发布跑分中与苹果2023年发布的M3 Max芯片基本持平。N1x采用联发科设计的20核ARM架构CPU,集成RTX 5070级别显卡,基于LPDDR5X统一内存架构。该处理器是GB10系统级芯片的改版,曾用于DGX Spark迷你主机。跑分数据采集于2025年6月,量产版在系统适配后成绩可能提升。对比中M3 Max为14核CPU,N1x为20核,核心数占优下跑分持平,凸显苹果芯片设计优势。AI模型N1xM3 MaxGeekbench 6英伟达苹果推荐理由:N1x跑分追平M3 Max原文
23:00IT之家(博客/媒体)精选天风国际分析师郭明錤发文分析英伟达 N1/N1X 芯片前景,预计未来两年出货约 1000 万台,面向端侧 AI 算力重度用户。他指出,目前 PC 市场主流 AI 应用仍依赖云端,端侧 AI 尚未推动换机潮。2026 年 PC 产业两大热门事件(MacBook Neo 和 Mac mini)也与端侧 AI 几乎无关。端侧 AI 若想带动升级,关键在于操作系统(Windows)能否提供真正调度端侧算力的应用与工作流。N1X/N1 设备有望在 AI 算力、内存和便携性间取得平衡,为用户提供 Mac 之外的另一种选择。行业英伟达N1X/N1端侧AIPC市场操作系统推荐理由:郭明錤把端侧 AI 的瓶颈点透了——不是硬件不够强,而是操作系统和应用没跟上。关注 PC 端侧 AI 落地的开发者、分析师和产品经理,看完会对市场节奏有更清醒的判断。原文
16:45IT之家(博客/媒体)精选英伟达N1X高阶版采用10+10核CPU(Cortex-X925+Cortex-A725)和48SM GPU(6144CUDA),支持128GB 256-bit LPDDR5X内存。低阶版CPU降至9+9核、GPU降至40SM(5120CUDA),TDP均为45-80W。N1高阶为8+4核、20SM GPU(2560CUDA),TDP18-45W;低阶为7+3核、16SM GPU。两款芯片均提供PCIe Gen5通道,N1X有12条Gen5+5条Gen4,N1有8条Gen5+3条Gen4。AI产品N1XN1英伟达PC芯片AI SoC推荐理由:PC芯片规格抢先看原文
01:43Decoder@Matthias Bastian72°据报道,微软和英伟达正在合作开发新一代AI PC,这些PC将不再依赖Copilot,而是运行真正的AI智能体。英伟达将提供自研芯片作为主要处理器,首批设备包括戴尔和微软Surface系列,预计在下周的Computex和Build大会上亮相。微软还计划基于OpenClaw框架开发新软件,让AI智能体在Windows PC上本地处理任务,这是对之前Copilot+ PC概念失败后的第二次尝试。此举旨在提升PC的本地AI能力,减少对云端的依赖。AI产品AI PC微软英伟达智能体OpenClaw6 个信源在谈推荐理由:微软和英伟达联手打造本地AI智能体PC,解决了Copilot+ PC概念失败的问题,做AI硬件或Windows生态的开发者值得关注,这可能是PC AI化的新方向。原文
23:00IT之家(博客/媒体)据外媒Axios报道,微软与英伟达预计下周联合发布首批搭载英伟达芯片作为主处理器的Windows PC,首批产品来自微软Surface品牌,戴尔等厂商也将跟进。此举是微软转向更高效芯片战略的一部分,旨在与苹果自研芯片MacBook竞争。微软和英伟达将分别在台北国际电脑展和Build开发者大会上公布新品。此外,微软还计划发布面向AI智能体的软件,支持在Windows本地执行任务。目前高通主导Arm架构Windows PC市场,英特尔和AMD仍占主流。AI产品微软英伟达Windows PCAI PC芯片推荐理由:微软联手英伟达挑战苹果自研芯片,Windows PC生态迎来重大变局——关注AI PC和硬件性能的开发者、消费者值得关注下周发布,看看能否打破现有格局。原文
10:33IT之家(博客/媒体)精选72°英伟达联合香港理工大学、南京大学发布 LocateAnything 模型,专为机器人和 AI Agent 设计,实现高速、高精度对象检测。该模型通过并行框解码在单步内预测边界框,提供 Fast、Slow 和 Hybrid 三种模式,兼顾速度和精度。在单张 H100 GPU 上,Hybrid 模式每秒处理 12.7 个框,远超 Qwen3-VL 等模型。训练数据涵盖 12M 图像和 138M 查询,覆盖多种定位场景。该模型在 LVIS 高精度任务和 ScreenSpot-Pro 等基准上表现优异。AI模型英伟达LocateAnything对象检测机器人感知AI Agent推荐理由:机器人感知和 GUI 自动化开发者终于有了一个兼顾速度和精度的检测方案——LocateAnything 的并行解码设计让实时交互成为可能,做具身智能或屏幕操作 Agent 的团队值得直接试。原文
13:56IT之家(博客/媒体)Mistral AI 首席执行官 Arthur Mensch 表示,拥有定制 AI 芯片可能是公司未来的必然选择。当前,AI 行业巨头如 OpenAI、Anthropic 都在研发或合作开发自有芯片,以降低 Token 部署成本。Mistral AI 目前高度依赖英伟达,但已开始探索自研芯片,并收购了物理 AI 企业 Emmi AI,计划在法国建设 10MW 推理数据中心。这表明,自研芯片正成为 AI 公司提升竞争力和控制成本的关键策略。行业Mistral AI定制芯片AI 基础设施英伟达Token 成本10 个信源在谈推荐理由:Mistral AI CEO 的言论揭示了 AI 公司从依赖英伟达到自研芯片的趋势,做 AI 基础设施或模型部署的团队值得关注——这直接关系到未来的算力成本和自主性。原文
10:03IT之家(博客/媒体)英伟达CEO黄仁勋在员工大会上回应了关于AI Token消耗和裁员的担忧。他认为,面对新技术不必追求完美,先踏出第一步更重要,稍微浪费钱可以接受,但不要浪费时间。黄仁勋强调,不会使用AI的人才会被裁员,而AI是避免裁员的工具。他还鼓励员工直接向AI请教使用方法,认为AI技术易于上手,能缩小科技鸿沟。行业英伟达黄仁勋AI应用Token消耗裁员推荐理由:黄仁勋的这番话戳中了AI落地中的焦虑点——怕浪费Token、怕被替代。做AI应用或企业数字化转型的团队,看完会少一些犹豫,多一些行动勇气。原文
09:27IT之家(博客/媒体)据科技媒体The Verge爆料,微软可能与英伟达合作,推出搭载NVIDIA N1或N1X芯片的Surface笔记本。微软Surface产品线已大幅收缩,目前仅保留Surface Laptop和Surface Pro两条主线,而近期英特尔版新品起售价高达约13244元,令消费者却步。英伟达计划在2026台北国际电脑展发布N1/N1X芯片,联想、戴尔等厂商已酝酿相关设备。相比高通骁龙版Surface,N1/N1X芯片在图形处理能力和驱动支持上更具优势,能强化本地AI负载能力。双方早在2012年Surface RT时代就有Arm芯片合作基础,此次合作并不意外。AI产品微软英伟达SurfaceN1/N1X芯片台北电脑展5 个信源在谈推荐理由:英伟达芯片的图形和AI能力有望解决Surface在性能和价格上的痛点,关注Windows Arm生态的开发者或Surface老用户值得留意——如果价格合理,这可能是Surface产品线的新转折点。原文
08:48IT之家(博客/媒体)英伟达CEO黄仁勋在台北回应华为提出的“韬定律”和“逻辑折叠”技术,认为这对华为是突破,但台积电已使用类似技术近10年,不构成威胁。华为在2026国际电路与系统研讨会上发布“韬定律”,旨在通过多层级协同优化提升芯片晶体管密度,预计2031年达到1.4纳米制程水平。黄仁勋强调台积电在芯片堆叠和3D封装上的领先地位,暗示华为技术更多是追赶而非颠覆。该事件凸显半导体行业竞争格局,华为试图绕开先进制程限制,而台积电仍保持技术优势。行业英伟达华为台积电韬定律半导体竞争推荐理由:黄仁勋一针见血点破华为韬定律的实质——对华为是突破,但台积电早已玩过。关注半导体竞争格局的读者,看完会理解华为绕开制程限制的路径和台积电的护城河。原文
19:57IT之家(博客/媒体)英伟达 CEO 黄仁勋将于下周访问韩国,与三星、LG、SK 等企业高管会面,探讨 AI 与半导体领域的合作。目前韩国已部署超 25 万块英伟达 GPU,三星作为 HBM 芯片供应商与英伟达深度绑定,现代汽车则在机器人与自动驾驶领域展开合作。此次访问是黄仁勋继 2025 年 10 月后再次访韩,凸显韩国在英伟达全球布局中的战略地位。行业英伟达黄仁勋三星HBM自动驾驶推荐理由:英伟达与韩国巨头的合作直接影响 HBM 芯片供应和自动驾驶落地,关注 AI 硬件供应链和自动驾驶的从业者值得跟进。原文
10:34IT之家(博客/媒体)精选76°英伟达研究团队发布开源框架 Polar,通过在不改动现有智能体框架(如 Codex、Claude Code、Qwen Code)的前提下接入 GRPO 强化学习训练,大幅提升代码智能体在 SWE-Bench 上的表现。Polar 将智能体与模型的接口作为训练边界,而非重写执行框架,从而保留原生工具调用和上下文组织能力。实验显示,基于 Qwen3.5-4B 模型,Codex 的 pass@1 分数从 3.8% 提升至 26.4%,涨幅达 594.74%。同时,Polar 通过 prefix_merging 等技术将训练效率提升约 5.39 倍,GPU 利用率从 20.4% 升至 87.7%。该框架解决了智能体强化学习从单步任务转向长流程任务时的接入难题,为代码仓库修改、浏览器操作等复杂场景提供了高效训练方案。AI产品英伟达PolarGRPO代码智能体强化学习1 个信源在谈推荐理由:做代码智能体训练的团队终于有了一个不用重写框架就能接入强化学习的方案——Polar 让 Codex 跑分暴涨近 6 倍,建议搞 AI 编程的开发者直接看论文和代码。原文
21:59Decoder@Maximilian Schreiner英伟达在台湾的年度支出从 150 亿美元激增至 1500 亿美元,主要流向了台积电等供应商。这一增长反映了 AI 芯片需求的爆炸性增长,尤其是英伟达的 GPU 在训练和推理中的核心地位。台积电作为主要代工厂,受益于英伟达的订单扩张。该数字凸显了 AI 产业对半导体供应链的巨大拉动效应,以及英伟达在全球 AI 基础设施中的主导角色。行业英伟达台积电AI 芯片半导体供应链AI 基础设施推荐理由:英伟达的支出暴增是 AI 产业景气度的最直接信号,关注半导体和 AI 基础设施的投资者、分析师和供应链从业者值得一看,这组数字能帮你理解 AI 热潮的真实规模。原文
14:59IT之家(博客/媒体)精选英伟达最新 GeForce 610.47 驱动配置文件中被发现新增了 DLSS-NR、DLSS-NR Streamline、DLSS-NR Presets 三项条目,其中“NR”很可能指向 Neural Rendering(神经渲染),这是 DLSS 5 的核心概念。DLSS 5 将引入实时神经渲染模型,为游戏画面补充光照和材质响应,输入内容包括已渲染的 2D 画面与运动向量。该驱动主要为《007:初露锋芒》和《乐高蝙蝠侠:黑暗骑士之遗》提供优化,但 DLSS 5 的踪迹暗示英伟达正在为下一代图形技术做准备。对于游戏玩家和图形开发者而言,这标志着实时渲染技术可能迎来重大突破。AI产品英伟达DLSS 5神经渲染游戏优化驱动更新推荐理由:DLSS 5 的神经渲染将改变游戏画质天花板,游戏玩家和图形开发者值得关注这一技术演进方向。原文
13:50IT之家(博客/媒体)精选72°英伟达团队发布 PiD(像素扩散解码器)图像生成技术,将潜在解码与上采样合并为一个生成模块,在消费级 RTX 5090 上仅需 13GB 显存、不到 1 秒即可将 512×512 潜变量解码放大至 2048×2048 像素。PiD 基于 PixelDiT 构建,加入轻量级 ControlNet 适配器,并通过 DMD2 蒸馏将推理步数压缩至 4 步,配合早停机制兼顾速度与质量。相比级联式扩散超分方案,端到端延迟最多快 5.9 倍,视觉保真度更优。该技术兼容传统 VAE 和语义潜变量(如 SigLIP、DINOv2),具备较强通用性。AI模型英伟达PiD图像生成像素扩散解码器高分辨率解码推荐理由:英伟达 PiD 解决了高分辨率图像生成中解码器速度慢、显存占用高的痛点,做 AI 图像生成或超分应用的开发者可以直接在消费级显卡上跑通,值得关注。原文
11:38IT之家(博客/媒体)精选科技媒体 Phoronix 曝光了英伟达 Vera CPU 的首批基准测试成绩。Vera 是英伟达在 GTC 2026 上发布的专为智能体 AI 与强化学习时代设计的 CPU,基于 Arm v9.2 指令集,配备 88 个自研 Olympus 核心。测试显示,其综合平均成绩比上一代 72 核 Grace 快 63%,比 AMD EPYC 9575F 快 10%,比 Intel 128 核 Xeon 6980P 快 55%。英伟达官方称,Vera 比 x86 处理器性能高出 1.5 倍,Linux 内核编译速度快 2 倍。AI产品英伟达Vera数据中心处理器Arm跑分推荐理由:Vera 跑分数据首次公开,做 AI 基础设施选型的团队可以关注——它专为智能体 AI 和强化学习优化,性能碾压前代和 x86 竞品,直接关系数据中心算力成本。原文
20:40IT之家(博客/媒体)精选英伟达CEO黄仁勋接受采访时表示,家长不应寻找不被AI取代的学科,而应教孩子用AI提升能力。他认为新闻学、艺术学、设计等领域未来仍有价值,因为优秀主持人需要现场倾听能力。黄仁勋引用日本“侘寂”美学,强调人类不完美特质在AI时代会更珍贵。他指出AI会自动化许多任务,但人类将专注于更高层次的判断力工作。行业黄仁勋英伟达AI教育职业发展推荐理由:黄仁勋谈AI时代孩子该学啥原文
16:12IT之家(博客/媒体)联发科副董事长兼CEO蔡力行将作为嘉宾出席英伟达GTC Taipei 2026主题演讲的会前预热直播。直播于6月1日9:00开始,主题为“从PC迈向嵌入式AI的演进之路”。蔡力行将分享联发科与英伟达在物联网、计算平台、车用电子和数据中心等领域的深度合作。联发科近期还宣布为谷歌的Googlebook提供芯片支持,其COMPUTEX 2026预告片中出现笔记本电脑形态终端,可能指向Googlebook或与英伟达合作的“N1X”系列芯片。行业联发科英伟达GTC TaipeiAI芯片嵌入式AI推荐理由:联发科与英伟达的合作覆盖物联网、车用电子到数据中心,做AI硬件和嵌入式开发的从业者值得关注这场直播,了解双方如何推动AI在各行业的落地。原文
07:41IT之家(博客/媒体)精选英伟达CEO黄仁勋在5月26日接受新加坡亚洲新闻台采访时,批评一些CEO将裁员归咎于AI。他认为AI刚兴起,六个月前才变得高效有用,不可能提前导致裁员。黄仁勋表示,这种说法是为了显得自己聪明,他非常反感。行业黄仁勋英伟达AI就业推荐理由:黄仁勋吐槽CEO甩锅AI原文
17:32IT之家(博客/媒体)COMPUTEX 2025主办方宣布,英伟达创始人黄仁勋将作为特别嘉宾,参与Marvell CEO Matt Murphy于6月2日的主题演讲。两位芯片巨头将基于3月宣布的合作关系,探讨如何携手为客户提供更灵活的AI基础设施方案。此外,Marvell生态系统的其他高管也将分享合作推动AI创新的经验。同时,COMPUTEX 2026原定的联发科、思科主题演讲已被取消。行业英伟达MarvellAI基础设施台北国际电脑展行业合作推荐理由:芯片行业两大掌门人同台,透露AI基础设施合作新动向,关注硬件生态的开发者值得留意。原文
08:07IT之家(博客/媒体)英伟达计划在新加坡设立具身智能研发中心,聚焦AI与物理世界交互技术。该中心将致力于提升AI模型训练效率并降低运营成本,推动自动化制造与机器人系统发展。新加坡政府已确认这一消息,英伟达在上海和台北已有相关团队。黄仁勋认为AI与现实交互是下一个前沿,可解决制造业和医疗等领域的瓶颈。行业英伟达具身智能机器人自动化新加坡推荐理由:英伟达押注具身智能,做机器人或自动化制造的团队值得关注——这可能是降低AI落地成本的关键一步。原文
19:53IT之家(博客/媒体)精选英伟达首席财务官科莱特·克雷斯表示,公司提前预判到内存价格将因AI芯片需求暴涨,抢先下单备货。目前HBM与DDR内存市场剧烈动荡,仅英伟达Rubin平台2027年所需的LPDDR内存规模将达60亿GB,超过苹果(29亿GB)与三星(27亿GB)的总和。克雷斯批评其他企业后知后觉,强调英伟达同时对接三大内存供应商按订单定制芯片。行业英伟达SK海力士三星Rubin供应链推荐理由:英伟达靠提前下单躲过内存涨价原文
16:42IT之家(博客/媒体)精选微软近期取消大部分员工对Claude Code的授权,转而推广自家AI编程工具,此前微软曾积极推动数千名开发者使用Claude Code,使用规模超出预期。优步首席技术官透露,仅用4个月就花光了整个2026年的AI编程工具预算。英伟达应用深度学习副总裁布莱恩·卡坦扎罗坦言,其团队算力成本已远高于员工工资成本。高盛预计到2030年,AI Agent全球token消耗量可能增长24倍达每月120千万亿token,Gartner预测1万亿参数级大模型推理成本虽可下降近90%,但总使用量增速可能超过成本降速。行业微软Claude Code优步英伟达成本AI Agent推荐理由:算力账单比工资单还贵原文
06:33IT之家(博客/媒体)英伟达发布 2027 财年 Q1 财报,营收 816 亿美元,同比增长 85%,数据中心业务贡献 752 亿美元。黄仁勋在电话会上预测,超大规模云厂商的 AI 资本开支将从目前的 1 万亿美元增长到 3 至 4 万亿美元,远超华尔街共识。这一预测背后,是 AI 数据中心对电力的巨大需求正在推高普通居民的电费,弗吉尼亚州居民电费已上涨近两倍。同时,黄仁勋描绘了未来数十亿 Agent 的图景,Agentic AI 计算需求暴增 1000%,英伟达下一代 Vera Rubin 平台将大幅降低推理成本。4 万亿美元基础设施投入被视为通往 AGI 的高速公路,英伟达和云巨头正在豪赌,而每个普通人都是利益相关者。行业AI 基建英伟达资本开支数据中心Agent推荐理由:黄仁勋把 AI 基建的赌注推到了 4 万亿美元,远超华尔街预期,做投资或关注 AI 产业趋势的人必须理解这个信号——它直接关系到算力成本、电费账单和未来 Agent 经济的走向。原文
17:37IT之家(博客/媒体)精选英伟达CEO黄仁勋在财报电话会议上表示,基于SRAM的AI推理解码加速器芯片(如LPX)将长期属于利基市场,GPU仍将占据主导地位。LPX设计目标是低延迟和高Token速率,但吞吐量和容量较低,适合高定价AI服务中的上下文处理,不擅长代理式任务。其潜在客户群体较少,当前在整体AI市场占比远低于20%,未来可能达到20%。行业英伟达黄仁勋SRAMLPXAI芯片推荐理由:黄仁勋直接给LPX等SRAM芯片判了“利基”定位,做AI推理架构选型的开发者可以据此判断:短期别押注小众方案,GPU仍是主流。原文
10:07IT之家(博客/媒体)海盗船推出面向企业的 CORSAIR PRO 产品线,包括 FlexPrime 工作站和 FlexGrid 服务器,覆盖 AI 开发到部署全周期。其中 FlexPrime V80B 搭载英伟达 GB300 芯片,专为高强度训练和推理设计。系统预装 PyTorch、TensorFlow 等软件并验证兼容性,降低企业部署门槛。这标志着海盗船从消费市场正式切入企业 AI 基础设施领域。AI产品AI 硬件工作站服务器海盗船英伟达推荐理由:做 AI 训练或推理部署的团队,终于有了海盗船这个新选择——工作站和服务器都预装好软件栈,省去环境配置的麻烦,值得关注。原文
21:50IT之家(博客/媒体)据 The Information 报道,Anthropic 正在与微软洽谈租用搭载微软自研 AI 服务器芯片的算力服务器,以应对其 AI 产品日益增长的市场需求。若合作达成,对微软将是重大利好,有助于其打破英伟达在 AI 算力领域的垄断。目前洽谈处于初步阶段,最终协议尚未确定。行业Anthropic微软AI芯片算力英伟达10 个信源在谈推荐理由:Anthropic 若采用微软芯片,将打破英伟达垄断格局,关注 AI 算力供应链的开发者值得留意这一潜在变局。原文
14:22IT之家(博客/媒体)精选英伟达发布2027财年第一财季报告,营收816.15亿美元,同比增长85%。财报将原本独立统计的游戏业务(64亿美元)并入边缘计算分类,涵盖AI PC、RTX显卡、机器人等。英伟达称此举更能反映当前增长驱动力。行业英伟达财报边缘计算游戏业务推荐理由:英伟达财报调整业务分类原文
13:33IT之家(博客/媒体)83°英伟达在财报电话会议上宣布,下一代超级 AI 芯片 Vera Rubin 将于 2026 年下半年推出,第三季度开始交付,第四季度加速上量。黄仁勋表示,所有前沿模型公司都会选择 Vera Rubin,其开局优于 Blackwell,因此肯定更成功。首批客户包括微软、谷歌、亚马逊、Meta 和甲骨文等。台积电已基于 3nm 制程量产该芯片,富士康等合作伙伴将在下半年全面量产。Vera Rubin AI 服务器机柜价值约 1.8 亿美元,配备强大软件生态。AI产品英伟达Vera RubinAI 芯片推理数据中心推荐理由:英伟达下一代 AI 芯片 Vera Rubin 将推动推理和训练性能飞跃,做 AI 基础设施的团队值得关注其交付节奏和生态支持。原文
13:03IT之家(博客/媒体)英伟达在 2027 财年第一财季首次将数据中心收入拆分为超大规模客户和 ACIE(AI 云、工业、企业)两类。ACIE 收入约 370 亿美元,环比增长 31%,其中 AI 云收入同比增长超 3 倍,连接全球约 25 万家客户。黄仁勋认为,由于工业和企业可触达经济活动规模达 50-80 万亿美元,ACIE 增速有望长期快于超大规模客户。边缘计算收入 64 亿美元,环比增长 10%,主要来自 Blackwell 工作站需求。英伟达还提到与 Uber 合作,计划 2028 年前支持近 30 个城市的 Robotaxi 车队。行业英伟达ACIEAI 云数据中心边缘计算推荐理由:英伟达首次披露 ACIE 业务细节,AI 云收入暴增 3 倍,做企业级 AI 部署或云服务的团队值得关注这个新增长点。原文
08:00IT之家(博客/媒体)英伟达发布2027财年第一财季财报,营收816.15亿美元,同比增长85%,净利润583.21亿美元,同比增长211%,均创历史新高。数据中心业务营收752亿美元,同比增长92%,是增长核心驱动力。公司预计第二财季营收910亿美元,并宣布新增800亿美元股票回购授权,季度股息从0.01美元提升至0.25美元。财报显示AI算力需求持续爆发,英伟达盈利能力显著增强。行业英伟达财报数据中心AI算力股票回购推荐理由:AI算力需求持续爆发,英伟达业绩再超预期,数据中心业务增长92%是核心看点,关注AI基础设施的投资者和从业者值得细看。原文
10:51IT之家(博客/媒体)76°英伟达宣布其首批Vera CPU已交付给Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和甲骨文,标志着这款专为Agentic AI设计的处理器进入量产阶段。Vera是英伟达首款定制CPU,采用88个自研奥林巴斯核心,内存带宽达1.2 TB/s,单核性能比前代Grace快50%。马斯克亲自签收,甲骨文计划从2026年开始部署数十万颗Vera CPU。Vera可独立发货,预计将为英伟达开辟数十亿美元的新业务领域。AI产品英伟达Vera CPUAgentic AI数据中心定制芯片9 个信源在谈推荐理由:Agentic AI的算力瓶颈终于有了专用解决方案,做AI推理和智能体开发的团队值得关注——Vera的高吞吐和能效设计可能改变大规模部署的成本结构。原文
12:14IT之家(博客/媒体)英伟达正领投印度生成式 AI 初创公司 Simplismart 的 2000 万美元融资轮,该公司估值约 1 亿美元。Simplismart 由前甲骨文和谷歌工程师于 2022 年创立,专注于帮助企业无需编码即可构建和部署生产级 AI 系统。其 AI 推理平台将基于英伟达基础设施运行,并与英伟达的推理微服务(NIM)合作,提供容器化 AI 模型部署。此轮融资标志着英伟达加大对印度 AI 基础设施生态的投入。行业英伟达Simplismart融资AI 基础设施印度推荐理由:英伟达押注印度 AI 基础设施,做企业级 AI 部署的团队可以关注 Simplismart 的零代码平台,看看它如何降低生产级 AI 的落地门槛。原文
21:10IT之家(博客/媒体)英伟达CEO黄仁勋在斯坦福大学讲座中,强烈反对将GPU比作核武器的言论,并批评AI芯片出口管制政策。他认为这种类比荒谬,因为GPU被数十亿人广泛使用,而核武器则完全不同。黄仁勋主张全球应采用美国技术体系,限制出口会损害美国的技术优势。他直言出口管制已失败且适得其反,强调开放合作的重要性。行业英伟达黄仁勋AI芯片出口管制GPU推荐理由:黄仁勋的立场直接关系到AI芯片供应链和全球技术生态,关注AI硬件、出口政策或中美科技竞争的读者值得一看,能帮你理解行业领袖的真实态度。原文
00:50IT之家(博客/媒体)精选瑞银发布研报指出,英特尔可能通过其先进封装技术 EMIB-T 进入英伟达 Rubin Ultra 芯片的供应链。EMIB-T 相比台积电 CoWoS 成本更低、封装尺寸限制更少,适合大规模 AI 芯片设计。瑞银认为,英伟达 2027 年前毛利率可维持约 75%,但 Rubin 产品组合会影响利润,其中 4 芯片版 Rubin Ultra 较可能采用英特尔方案。不过,该判断仍属推测,EMIB-T 能否大规模导入取决于基板产能与良率表现。行业英特尔英伟达先进封装EMIB-TRubin Ultra推荐理由:半导体行业从业者值得关注——英特尔若成功切入英伟达供应链,将改变先进封装格局,对 AI 芯片成本与性能产生直接影响。原文
16:33IT之家(博客/媒体)英伟达 CEO 黄仁勋及其妻子创办的基金会,从云算力服务商 CoreWeave 采购价值 1.083 亿美元的 AI 算力资源,捐赠给高校和非营利机构用于科学研究与 AI 领域。英伟达还计划为部分受赠机构免费提供工程技术服务。这笔捐赠既体现黄仁勋的慷慨,也进一步扶持了 CoreWeave——英伟达此前已投资 20 亿美元并签署 63 亿美元算力采购协议。此举引发外界对英伟达循环融资风险的关注,但 CoreWeave 近期因硬件涨价上调了资本支出预期。行业英伟达CoreWeaveAI算力捐赠黄仁勋推荐理由:做 AI 研究的学者和团队终于能免费获得顶级算力——黄仁勋直接掏钱从 CoreWeave 买 GPU 捐给高校,做科研的可以关注自己学校是否在受赠名单里。原文
01:10IT之家(博客/媒体)英伟达CEO黄仁勋将旧GPU涨价现象称为“好酒效应”,认为AI需求爆发导致GPU市场供需失衡,不仅新品价格高企,连4-5年前的旧芯片也在持续升值。CoreWeave CEO证实H100、A100等旧型号价格环比上涨,算力资源长期售罄。整个产业链从晶圆制造到云算力平台均面临产能紧张。这一现象反映了AI算力需求的持续增长,旧GPU的涨价速度甚至超过好酒陈化速度。行业英伟达GPUAI算力供需失衡涨价推荐理由:AI算力需求让旧GPU都成了硬通货,做AI训练或云服务的团队会发现成本压力持续上升,建议关注产业链动态。原文
21:36IT之家(博客/媒体)英伟达发布 GeForce Game Ready 596.49 WHQL 驱动,主要为《极限竞速:地平线 6》《Directive 8020》《Subnautica 2:异星水域》提供 DLSS 和 RTX 优化支持。该驱动还修复了同时开启 DLSS 帧生成和 V-SYNC 时的流畅度问题,以及 Foundry Mari 7.0v2 的窗口闪烁问题。驱动大小 958.81MB,支持 Windows 10/11,可通过 NVIDIA App 或官网下载。AI产品英伟达驱动更新DLSSRTX游戏优化推荐理由:新驱动让《极限竞速:地平线 6》等大作获得 DLSS 和 RTX 优化,游戏玩家更新后能提升画质和帧率,同时修复了帧生成与垂直同步的兼容问题,建议直接下载。原文