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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Mistral 与 NVIDIA 宣布合作开发 AI 原生工程工作流，把 Mistral Large 4 与 NVIDIA CUDA-X、Warp 及 Omniverse 结合，用于加速工程仿真并打通仿真、模型开发与设计之间的闭环。双方将推出面向物理模型的公开基准和开放数据集，并针对 CAE 和 EDA 场景中的智能体 AI 建立评测，考察工具调用、多步流程完成度以及执行时间和计算成本。Mistral Large 4 约 1 万亿总参数、490 亿激活参数，在 Mistral 位于欧洲的数据中心用 3800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 训练，权重计划于 10 月底发布。
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NVIDIA 在 Hugging Face 上线 SimReady Central，这是一个面向机器人与 AI 工厂仿真的开放 3D 资产库，资产为带质量、碰撞几何、摩擦等仿真属性的 OpenUSD 格式。OEM 可借助 SimReady Central 提交技能按 SimReady 配置校验并提交 CAD 设备模型，开发者与 AI 智能体可通过 NVIDIA USD Search 用自然语言检索资产并组装成 Isaac Sim 场景。文中以 FANUC 机械臂配 Robotiq 夹爪的抓取放置场景和 AI 工厂布局对比为例，演示了借助 GPT-6 Astra 生成场景组装与校验代码的流程。
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NVIDIA 扩展机密计算能力，推出 Confidential Bare Metal 部署选项，让前沿模型构建方在第三方专用基础设施上运行敏感负载时仍能掌控模型与数据。该方案与已有的 Confidential Containers、Confidential Virtual Machines 组成三种部署形态，并新增传输中数据保护、平台完整性度量和硬件级访问限制等控制。Cohere 计划将其接入 Cohere Model Vault，Google Cloud 将在基于 GB300 NVL72 的 A4X Max 实例上支持该能力，CoreWeave、Microsoft Azure Infrastructure、Nebius 等厂商也支持相关部署。
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NVIDIA 推出新的 OpenShell 参考架构，同时发布新的 NVIDIA DSX POD。在已准备好的站点上，AI 工厂部署时间从六个月缩短到 14 天，这一缩短为行业节省了大量成本。
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NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构，用开源运行时把智能体工作负载视为不可信对象，按需授予访问权限。该架构由 Gateway、Supervisor、Sandbox 和 Policy Prover 四个组件构成，分别负责沙箱生命周期与策略管理、凭据访问中介、工作负载隔离和策略权限的形式化验证。CoreWeave 实测显示，在 Vera CPU 上沙箱启动速度比 x86 快 3 倍以上，智能体循环完成速度快 1.8 倍，单机架可支持超过 11,000 个并发智能体环境。
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NVIDIA 发布安全软件框架 Sentry，在 BlueField-4 DPU 的硬件隔离信任域中监控 AI 智能体并执行访问策略，不依赖主机软件。该框架由 DOCA Tower 透明代理终止 TLS 并用 Open Policy Agent 评估请求，DOCA Argus 通过内存内省提供运行时上下文，可在毫秒级隔离越界智能体。Sentry 属于 GTC Berlin 公布的 NVIDIA OpenShell 参考架构，计划于明年初开放，开发者可先用 DOCA Argus、DOCA Flow 等库进行实验。
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NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在 GTC Berlin 2026 主题演讲中称，L'Oréal、Revolut、Spotify、Merck、Vodafone、Zara、Porsche、Nestlé 和 HSBC 等欧洲公司都在与 NVIDIA 合作推进 AI。他透露 NVIDIA 已在欧洲技术生态投入近 100 亿美元，并与 12000 多家合作伙伴协作。黄仁勋将 AI 描述为由能源、AI 工厂、模型和应用构成的五层结构，并称已进入新工业革命的起点。
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NVIDIA GTC Berlin 主题演讲即将开始，TestingCatalog 表示将在此进行文字直播，内容涉及 GPU、Nemotron、机器人等更新。NVIDIA AI 官方账号称入场已开放，正在直播预热。
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阿里巴巴、字节跳动和腾讯等中国厂商向 Nvidia 订购了超过 600 万块 RTX PRO 5500 显卡用于 AI 推理，但 Nvidia 到 2027 年最多只能生产 300 万块，买家预计仅能拿到订单量的 5% 至 10%。Netflix 上季度营收和利润继续增长，但广告收入预期下调、10 亿观众目标尚未达成，股价仍下跌。微软在巴黎 Frontier Tour 上发布模块化云主权方案，以回应欧洲监管担忧。
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Google 开源 TorchTPU，取代 PyTorch/XLA，让 PyTorch 代码可在 TPU 上运行并逐步调试。此前 TPU 通过 PyTorch/XLA 把操作交给编译器排队执行，调试体验与 GPU 不同；TorchTPU 改为按代码逐操作执行以便调试，生产环境再切换到 torch.compile 提速。原文称 TorchTPU 训练 Qwen 3 8B 时用到最高 52% 的 TPU 峰值算力，并提到 Google 与 Amazon 现在都提供原生 PyTorch 后端。
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NVIDIA 于 2026 年 10 月 20 日发布 Cosmos3-H-Dreams，这是一个面向机器人手术的实时、动作条件生成式世界模型，基于 CMR Surgical Versius 系统的临床胆囊切除录像微调，模型权重与配套代码同日公开。模型约 151.7 亿参数，采用 Mixture-of-Transformers 架构，在单张 RTX PRO 6000 GPU 上以 832 x 480 分辨率实现 30.0 FPS（四步去噪）和 43.2 FPS（两步去噪）。模型卡称其按 NVIDIA Open Model License 可用于商业或非商业用途，GitHub 仓库采用 Apache-2.0 许可，并附有教师微调与 Self-Forcing 蒸馏的步骤说明。
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NVIDIA 发布 Cosmos3-H-Dreams，基于 160 亿参数的 Cosmos3-H-Embodied-Nano 专门化，用于胆囊切除术的动作条件视频生成。模型使用 28 个动作维度、832 x 480 视频和 10 Hz 动作对齐训练，通过蒸馏得到四步与两步两个学生检查点，两步版本单独训练，推理更快但画质更低。官方同时提供 FlashDreams 流式运行时和适配自有数据与控制器的方法，并说明该模型是研究用模拟器，并非经过验证的临床系统。
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DeepSeek 开源了用于生产环境服务其模型的自研推理框架 DeepInfer，采用 Apache 2.0 许可，可让开发者在自有基础设施上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，并计划支持后续模型。该框架包含 FlashMLA、DeepGEMM、DeepEP 等优化计算内核与通信库，支持投机解码、异步调度和结构化输出，同时开源了处理请求与响应转换的 deepseek-recipe 库（提供 Rust 和 Python 版本）。硬件方面首日支持 Nvidia SM100（Blackwell）架构和华为昇腾 950 NPU 系列，Hopper 等旧架构未列入；批量不变推理与确定性采样仅在 Nvidia 硬件上可用，公开性能数据也基于 Nvidia GPU。当前版本支持离线推理，但缺少 KV cache 管理、跨机推理阶段分离和副本负载均衡等完整生产服务组件。
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Nvidia 投资了 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo 和 Reflex Aerospace 四家德国初创企业，具体金额未披露。这些投资属于 Nvidia 在欧洲近 100 亿美元的投资计划，覆盖初创企业、大学和研究机构。Nvidia 还宣布与德国合作推动面向物理 AI 的前沿模型，并与 Siemens、Mercedes-Benz 等德国伙伴达成多项合作。
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Altera 推出面向 Nvidia Holoscan Sensor Bridge（HSB）的 FPGA，瞄准机器人和自动驾驶等物理 AI 市场。该架构按传感器、FPGA、以太网、GPU 顺序连接，由 FPGA 聚合多协议传感器数据并处理定位、电机控制、图像预处理等低延迟任务，再经以太网直接写入 Nvidia GPU 显存，绕过 CPU 以降低延迟。Altera 提供 Cyclone、Agilex 3、Agilex 5、Agilex 7 四个 FPGA 系列，并与 Terasic、Critical Link 合作开发传感器板与 SOM 生态。
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