NVIDIA 携手 Google 等机构推动开放科学，助力防范未来大流行病
面对未来大流行病的潜在威胁，全球科研可能无法再享有针对已知病毒的研究先机。为此，NVIDIA 宣布加入由 Google 等全球多家科研机构组成的联合联盟，致力于通过开放科学（Open Science）加深对关键病毒蛋白质的理解，提升未来疫苗设计的研发效率。该举措旨在汇聚计算技术与科研资源，为应对下一代流行病危机做好充分的前期准备。
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9月24日2026-09-24
9月23日2026-09-23
英伟达验证工程师Sakeena Fiza：以“侦探”视角保障硬件大规模稳定运行
该报道介绍了英伟达验证工程师 Sakeena Fiza 的日常工作与职责。她将硬件验证比作侦探破案，主要负责深入系统暗处与细节盲区排查潜在漏洞与缺陷，通过在系统交付前主动寻找潜在失效点，确保英伟达算力硬件产品在大规模部署与运行中保持高可靠性。
英伟达新加坡AI日携手合作伙伴展示东南亚AI最新进展
英伟达于9月22日至23日举办新加坡AI日活动，联合生态合作伙伴集中展示了东南亚地区的突破性人工智能技术进展。活动为参会者提供了动手实践培训、专家研讨会以及先进工具支持，旨在赋能当地开发者与企业，加速人工智能与高性能计算领域的研发与应用落地。
9月22日2026-09-22
英伟达发布 Isaac ROS 5.0，推进开源与智能体机器人开发
为帮助开发者在动态环境中构建具备感知、推理和行动能力的复杂机器人应用，英伟达发布了基于开源机器人操作系统 ROS 的 GPU 加速软件套件 NVIDIA Isaac ROS 5.0。该版本旨在提供新型物理 AI（Physical AI）模型与工具链，进一步推动具备自主能力的智能体机器人及开源机器人开发进程。
英伟达推出DSX Ready计划，认证AI工厂电力与冷却配套产品
英伟达推出DSX Ready计划，旨在为AI工厂认证适用的电力与冷却基础设施产品。随着AI基础设施规模持续扩大，电力、制冷、水资源、场地及电网等现实限制正在深刻影响建设者的部署决策。该计划帮助数据中心建设者选择与其计算架构相匹配的完整工厂设计产品，以克服基础设施瓶颈，更高效地将计算能力转化为实际的AI产出。
物理AI规模化落地为何需要在每一层构建安全机制
物理AI正从实验室研究迅速走向规模化部署。市场调研机构预测，到2035年L3至L5级自动驾驶汽车的装机量将达4900万辆，2026至2035年间工业机器人部署量预计达6000万台。随着这些自主机器深入道路、工厂与仓储等与人类共享的实体环境，整个物理AI系统必须在硬件、算法及运行等每一技术层级构建全方位的安全保障，以应对复杂人机协作场景的风险挑战。
从赋能到落地：埃及AI生态系统迈向规模化生产阶段
埃及AI开发者、初创企业、研究人员及企业代表近日齐聚大埃及博物馆，展示该国快速发展的AI产业生态及跨行业应用落地成果。英伟达EMEA副总裁Paolo Guglielmini发表主题演讲，区域AI推广负责人等与会代表共同探讨了埃及AI生态从基础赋能向规模化实际生产阶段的转变。
9月21日2026-09-21
AI安全本质是工程问题：如何在智能体技术栈各层实现安全防护
文章指出AI安全本质上是一个工程问题，需要明确的安全需求、可执行的控制措施、明确的责任人以及可验证的保护成效。随着AI能力不断提升，行业必须加快安全工程落地，扩大防御工具的普及度并加速共享有效防护经验。面对技术演进，应在智能体技术栈的每一层践行经典安全工程基本原则，实现系统化防护。
英伟达展示五家利用其AI技术推动清洁能源落地的企业
在纽约气候周期间，英伟达重点展示了五家将AI技术深度融入其业务基础的清洁能源先锋企业。针对清洁能源在大规模应用过程中面临的基础设施陈旧、研发周期冗长及前期成本高昂等瓶颈，这些企业借助英伟达AI计算平台与相关方案，有效加速了从技术研发到实际部署的转化周期，赋能清洁能源产业的规模化发展与落地。
9月16日2026-09-16
英伟达 Vera Rubin NVL72 在 MLPerf Inference v6.1 评测中首秀展现领先性能
英伟达下一代 Vera Rubin NVL72 系统在 MLPerf Inference v6.1 基准测试中正式亮相并取得领先成绩。测试强调了系统性能、基础设施高效扩展与持续软件优化对 AI 推理经济性的决定性影响：高系统性能可提升 Token 生成效率与商业收益，高效扩展能确保硬件吞吐量成比例增长并降低资源开销，持续优化则可最大化基础设施的投资回报价值。
Emerald AI、谷歌与英伟达联合成立AI能源管理联盟以推动弹性数据中心建设
Emerald AI、谷歌与英伟达宣布联合成立首个“AI能源管理联盟”（AEMA）。该联盟旨在推动能够动态管理用电需求的弹性AI数据中心发展，应对智能时代AI工厂扩张所带来的电网与能源协同挑战，促进数据中心内部技术与外部电网创新的深度融合与负责任扩展。
曼彻斯特大学利用英伟达 Earth-2 预测全英空气污染
英国曼彻斯特大学正在利用英伟达 Earth-2 气候数字孪生平台来预测全英国的空气污染状况。针对传统基于化学反应的空气质量模型计算成本高昂、难以实现高频次与精细化模拟的痛点，研究团队借助数据驱动的 AI 技术突破算力瓶颈，以更低的计算成本提供高分辨率的空气质量洞察，助力应对严重的公共健康风险。
黄仁勋现身Dreamforce大会：Salesforce发布首款CRM推理模型Koa
在Salesforce Dreamforce大会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋与Salesforce CEO马克·贝尼奥夫同台亮相。会上宣布推出Salesforce首款CRM推理模型“Koa”，该模型基于英伟达Nemotron 3 Super架构构建。黄仁勋在演讲中强调AI已具备全面赋能与认知能力，展现了两家公司在企业级推理模型与智能化应用落地方面的紧密合作。
英伟达与Emerald AI探索AI工厂电力调度：实现从兆瓦到Token的能效最大化
文章探讨了英伟达AI工厂与电网协同运作的机制。在硅谷电网负荷高峰期间，供电机构向AI工厂发送调节功耗信号，Emerald AI团队与工程师实时监测负载响应。该模式旨在通过智能调度AI计算任务与电力负荷，在保障电网稳定性的同时最大化Token生成产出，展示了智算基础设施在电力需求响应与能效优化方面的最新落地实践。
英伟达在AI Infra Summit展示Vera Rubin与DSX平台：全面优化AI工厂每瓦Token能效
在圣克拉拉举行的AI Infra Summit上，英伟达超大规模与高性能计算副总裁Ian Buck发表了关于AI工厂效率的演讲。英伟达展示了其下一代Vera Rubin架构和DSX平台的最新进展，重点阐述了如何通过提升“每瓦Token数”（Tokens Per Watt）来优化AI算力基础设施的能源效率，以应对AI数据中心不断增长的能耗挑战。