NVIDIA AI Cluster Runtime（AICR）发布 v1.0，通过版本锁定、经验证的配方固定 GPU 加速 Kubernetes 集群的兼容组件组合，并在 CLI、REST API、Go SDK、bundle 布局和 artifact schema 上建立稳定兼容契约。AICR 提供 Snapshot、Recipe、Bundle、Validation 四项独立能力，可为 Helm、Argo CD、Flux 或 Helmfile 渲染部署产物，并用签名证据校验运行中的集群。目前 AICR 已有超过 100 名贡献者，其中近一半来自 NVIDIA 之外，Pulumi Labs 和 Mirantis k0rdent 已提供生态集成。
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NVIDIA 在 Megatron Core 中通过记录每 rank 有序张量指纹来定位并修复大规模预训练中的非确定性，在三个 Nemotron 工作负载上把确定性开销降至约 2%（2,432 块 GPU），并在 800 步内保持比特级确定性。相关改动包括让 grouped-GEMM 写入方使用私有输出槽并采用固定归约顺序，同时通过 recipe 校验、kernel 测试和模块校验覆盖 FP8、FP4 等并行配置以防回归。
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Together AI 宣布与 IBM、NVIDIA 合作扩展企业级 AI 推理能力，首批在 IBM Cloud 上部署大规模 NVIDIA B300 GPU 集群，并采用 NVIDIA Spectrum-X 以太网网络，这是 IBM Cloud 上首个此类专用大规模推理集群，Together AI 也是首个客户。Together AI 负责推理层，IBM 提供云，NVIDIA 提供芯片与网络。其平台每月服务超百万开发者、处理数百万亿 token。
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教程演示了围绕 NVIDIA Cosmos3-DROID 数据集构建端到端流式机器人学习流水线，无需下载其 707 GB 仓库：通过 HTTP byte-range 与 PyArrow 按行组、列读取 Parquet，并用基于 seek 的 PyAV/FFmpeg 只解码所需 AV1 视频窗口。随后将 episode 转为状态-动作轨迹，用数据集统计量归一化，构建 ACT 风格分块 PyTorch 数据集并训练多模态行为克隆策略。最后以开环 rollout 和时间集成评估，报告逐关节 MSE 与 R^2 并保存策略 checkpoint。
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Chips and Cheese 对 NVIDIA 服务器核 Olympus 做了微架构实测，该核为 10 宽乱序设计、主频 3.3 GHz，靠加大乱序结构和 SMT 提升每时钟性能。在 SPEC CPU2026 中其单线程性能接近 Intel 与 AMD 桌面核，明显领先 Neoverse V2 和 N2，但测试系统使用 64 KB 页，与其他 4 KB 页结果对比存在偏差。作者指出其空间多线程把 L1、L2 和调度队列等资源静态对半分，整数负载收益与 Zen 5 相当，浮点后端受限负载上则出现吞吐下降。
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NVIDIA Inception 计划中的三家初创公司正用 AI 覆盖乳腺癌筛查、风险评估与治疗决策环节。iSono Health 的 FDA 认证 ATUSA 可穿戴 3D 超声系统约两分钟完成单侧乳房扫描，比传统手持超声的 45 分钟大幅提速，其 AI 基于超 150 万帧超声图像训练，灵敏度比手持 2D 超声高 28%。Whiterabbit.ai 的 FDA 认证 WRDensity 已用于数十万患者，Ataraxis AI 的模型在 10 多家机构验证，可预测化疗反应与五年复发风险。
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华为轮值董事长徐直军在华为全联接大会上称，按华为自身数据昇腾在中国市场已超过 Nvidia，但未给出具体份额，并承认 Nvidia 在中国的份额难以确定。Bernstein 预测今年华为份额约 50%、Nvidia 约 8%，而黄仁勋此前称出口管制前 Nvidia 在中国份额约为 95%。徐直军表示瓶颈在于中国大陆可获得的制程节点而非芯片设计，因此华为将大量芯片连接成 SuperPoD；产能也是限制，华为无法满足国内需求，暂无全面出海计划，仅在几个需求很强的国家小批量测试和出货。据报 DeepSeek 计划在内蒙古一处数据中心部署至少 16 万颗昇腾 950DT 芯片。
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NVIDIA IsaacTeleop 的 retargeting 引擎把 XR 手部追踪与手柄输入转换为仿真和真实机器人的动作指令，教程用 NumPy 在 Colab CPU 上手工构建全部输入。引擎以 TensorGroupType 与 TensorGroup 为契约，HandInput 承载 26 个 OpenXR 手部关节，ControllerInput 有 14 个槽位；GripperRetargeter 在 3 cm 以下闭合、5 cm 以上张开并带迟滞，Se3AbsRetargeter 输出 7 维末端执行器目标。把叶子节点换成 HandsSource 和 ControllersSource 即可对接头显。
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Nvidia 宣布 Shield TV Pro 即刻涨价 100 美元，新价格为 299.99 美元。Nvidia 发言人表示，包括内存在内的组件成本在全行业大幅上涨，该设备 2019 年发布时售价 199.99 美元。涨价后这款主打编解码支持和 Plex 服务器能力的电视盒子对普通流媒体用户吸引力进一步下降。
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NVIDIA 发布 DGX Spark 的 64GB 配置，由 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP 和 MSI 出货，搭载 GB10 Grace Blackwell 超级芯片，提供最高 1 petaFLOP 的 FP4 AI 算力，10 月 23 日上市。该版本把统一内存从 128GB 降为 64GB LPDDR5x，NVIDIA 称足以运行当前 30–35B 级开源模型，两台 64GB 机器可通过 ConnectX-7 集群为 128GB 内存，官方称性能最高达单台 128GB 版的 1.7 倍。系统预装 DGX OS 与 PyTorch、Jupyter、Ollama，并支持 NemoClaw、OpenShell 和 Nemotron 模型，面向常驻智能体、QLoRA 微调、模型评测等本地场景。
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NVIDIA 将于本月通过 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP 和 MSI 推出 64GB 统一内存版 DGX Spark，起售价 4999 美元，10 月 23 日开售，保留 GB10 Grace Blackwell 超级芯片、DGX OS 和完整 NVIDIA AI 软件栈，支持最高 1000 亿参数模型在设备端运行。两台 64GB 设备可通过 NVIDIA Sync Cluster Assistant 组成集群，内存合并至 128GB、模型支持扩展至 2000 亿参数，在 NVIDIA 的 Qwen 3.8 27B 测试中性能最高提升 1.7 倍。月底还将上线 NVIDIA Sync Model Launcher，可一键下载并启动 Qwen3.8 27B，并自动配置 OpenCode。
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OpenAI 推出 GPT-6 Astra Ultrafast，运行在 NVIDIA Blackwell GPU 上，已通过 OpenAI API 以及面向符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放。该模式借助针对 Blackwell 架构的推理优化，token 生成速度最高可达 Astra Standard 模式的 8 倍，可缩短编码智能体的编辑、测试、调试循环，并减少工具调用之间的等待时间。OpenAI 还使用自家模型优化 NVIDIA GPU 上的推理软件，以持续提升响应速度。
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NVIDIA 在 GitHub 上发布 DOCA AI agent skills，为智能体提供经过验证的 API 签名、硬件能力要求和构建约束，覆盖 Flow、GPUNetIO、PCC、RDMA 等完整 DOCA 库。在 65 条真实 DOCA 开发者提示词评测中，无 skills 的智能体仅满足 19% 的检查项，使用 skills 后满足 100%。演示显示，带 skills 的智能体在 BlueField-3 上构建 Go 语言 RDMA 应用时手写代码减少 73%、硬件命令减少 46%。
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AWS 发布教程，演示如何将 Amazon S3 Vectors 作为 NVIDIA NeMo Agent Toolkit（NAT）的持久化记忆后端，并部署在 Amazon EKS 上。NAT 是开源智能体框架，其记忆模块通过实现 MemoryEditor 接口的 add_items()、search()、remove_items() 方法扩展自定义记忆提供方，内置提供方包括 Mem0、MemMachine、Redis 和 Zep。S3 Vectors 单索引支持最多 20 亿向量，写入后记忆立即可见，按存储、写入和查询计费。
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HPE AI Factory with NVIDIA 组合提供三条路径：HPE Private Cloud AI 是面向本地部署的 turnkey 方案，支持最多 256 块 GPU 的微调、RAG 与推理；HPE AI Factory at-scale 面向模型构建者、服务商和大型企业，支持数百到数万块 GPU 的集中管控与多租户；HPE Sovereign AI Factory 在此基础上增加数据驻留、主权管理（含可选气隙配置）与合规框架。
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NVIDIA 提出 AI 工厂回报取决于产能收益、使用寿命和需求三要素，并以每兆瓦约 6000 万美元的建造成本为背景。SemiAnalysis AgentX 数据显示，NVIDIA Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。2020 年发布的 A100 六年后仍在商用，CoreWeave 已将 2020 年首批设备的预订延长至 2029 年。
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NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型系列，用于分类与回归，包含 Small、Medium、Large 三个版本，参数量约 28M 到 215M，通过其开源 structured-data-models（SDM）库运行。模型以带标签的行作为上下文，单次前向即可预测新行，无需训练、超参数调优和特征工程；权重采用允许商用的 OpenMDW-1.1 许可，SDM 代码为 Apache-2.0，需要 Python 3.11+ 与 PyTorch 2.7+。NVIDIA 称在默认设置下 Kumo Tabular 以 1950 的 Elo 在 TabArena 总榜排名第一，在单张 RTX 6000 Pro 上比 LimiX-2 快 17 倍。
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NVIDIA 用 NeMo 框架对 Nemotron 3.5 ASR 进行微调，在 133.7 小时 Najdi 和 Hijazi 语音上把词错误率从 55.05% 降至 29.96%，同时英语 WER 从 11.04% 改善到 10.42%，其他阿拉伯方言未退化。方案结合最小化数据筛选、与 FLEURS 数据的加权回放混合、按长度分桶和部分编码器解冻；改用 13 帧前瞻注意力上下文与 beam-8 MALSD 解码可在不重训的情况下再降 2.71 个绝对点 WER，代价是约 800 ms 延迟。
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Cerebras 称其推理速度最高可达 NVIDIA GPU 的 15 倍，且无需 CUDA 迁移成本，可直接在现有开源模型上用于生产环境。文章认为，自 2024 年底 OpenAI 首个推理模型发布后，准确率越来越依赖更多推理步骤，速度不再只是可用性门槛，而是提升准确率的关键杠杆。
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Baseten 工程博客列出多篇推理工程与模型文章，包括《领先平台如何保障 LLM 推理可观测性》、面向 DeepSeek V4 Pro 0813 的推理工程，以及 Baseten 为 You.com 提供开源推理。博客还介绍 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 与 Nemotron 3.5 ASR Streaming，并收录 Laguna S 2.1、Qwen3-TTS 微调语音克隆、Kimi K3 路由等内容。
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