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黄仁勋：芯片公司的时代已经结束了，现在是 AI 工厂的时代
Lex Fridman 采访黄仁勋，黄仁勋谈对 AI 行业理解，认为 AI 是工业产品，NVIDIA 像建 AI 工厂。还提及算力是智能扩展关键，计算从检索转向生成，Token 细分市场，以及公司组织、架构、开源等多方面观点。
英伟达XR-AI Scientist亮相：丛乐、王梦迪团队把“AI科学家”送进实验室｜甲子光年
10月底英伟达上线NVIDIA XR - AI平台，丛乐、王梦迪团队联合英伟达等推进其在实验室科学融合应用，涉及LabOS和CRISPR - GPT两项技术突破，还推出LSV Benchmark标准及排行榜，有望改变XR现状。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
谷歌TPU杀疯了，产能暴涨120%、性能4倍吊打，英伟达还坐得稳吗？
摩根士丹利研报显示，谷歌TPU产能将爆炸式增长，供应不确定性基本解决。TPU性价比高，在推理领域优势明显，或终结英伟达垄断。文章还给出TPU与英伟达GPU的选择建议及不同利益相关者的应对策略。
沐曦过会，投资人已赚麻
10月24日，沐曦股份科创板IPO申请过会，与摩尔线程争夺“国产GPU第一股”。其5年发展迅速，产品有竞争力，融资超百亿，估值超210亿。未上市前，投资人已获利，葛卫东浮盈约2亿，相关上市公司股价也上涨。
115万片晶圆，决定2026年的“芯片战”，苹果、联发科、OpenAI火线入局
2026年“芯片战”激烈，黄仁勋宣称90%的ASIC项目会失败。AI算力芯片出货格局取决于台积电CoWoS产能。英伟达有望拿近60%产能，GPGPU阵营火力强，ASIC用于特定场景，未来或现“GPU+ASIC”混合算力世界。
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
390亿美元，全球具身智能第一估值来了！英伟达持续加注中
与OpenAI分道扬镳后，Figure C轮融资获超10亿美元承诺资本，投后估值达390亿美元。资金将用于扩大人形机器人大批量制造与部署、搭建GPU基础设施、启动数据采集项目，助力具身智能发展。
3亿美元薪酬被10人拒绝！OpenAI首席研究官一句话引发硅谷史上最疯狂抢人大战
据华尔街日报爆料，Meta小扎开出3亿美元“挖人费”，至少10位OpenAI员工拒绝。OpenAI首席研究官Mark Chen一句话引发抢人大战。Meta超级团队44人中，40%来自OpenAI，50%是华人。小扎承诺算力管够，逼得OpenAI将上线100万个GPU。
Kubernetes 被 AI 打回“半成品”！K8s 之父发出警告：代码生成越快，程序员越危险
Kubernetes联合创始人Brandon Burns表示，AI让Kubernetes回到‘未完成’状态，它得适应GPU调度等新需求。他还谈到AI对编程工作的影响，如代码审查成核心技能，未来编程语言或为AI设计。