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过去需要数年的工作，如今只需一周。

@TAMU 的 VISION——一台 NVIDIA DGX SuperPOD，也是 2026 年 6 月 TOP500 榜单上最强大的学术超级计算机，正为七所机构的研究人员提供算力，以前所未有的规模和速度应对挑战。

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恭喜英伟达可持续发展负责人 Josh Parker 入选 @TIME 的 2026 #TIME100AI 榜单。

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📢 首次在硅片上实测英伟达 Vera Rubin 性能，评估智能体（Agents）的实际运行表现。

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首款专为智能体打造的 CPU 将实现规模化应用。

@SpaceX 正在部署 NVIDIA Vera，以加速其下一代智能体 AI 背后的编排、代码执行和数据处理——确保持续为 GPU 提供燃料，让智能体快速行动。

从吉瓦级 AI 工厂到太空轨道。同一 NVIDIA 架构，无处不在。

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AI 工厂是 AI 时代的工业基础设施。

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Glassdoor 将我们的创始人兼 CEO @JensenHuang 评为其 2026 年最佳 CEO 榜单第一名，我们深感荣幸。🎉

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亚美尼亚和哈萨克斯坦正与 @FirebirdCloudAI 合作，利用 NVIDIA DSX 平台构建本土智能基础设施。

📽️ 听听 @JensenHuang 关于这一对独联体地区重要里程碑的讲话。

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当组织公开协作并快速行动时，安全性最强。

目前成员已超过 120 家，开放安全 AI 联盟正在分享新的开源安全贡献，包括新提出的 SAFE 指南，旨在将机密事件发现转化为整个生态系统中更强的保护。

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🎙️ @StudyFetch 借助 NVIDIA Riva、Parakeet ASR 和 NVIDIA NIM 微服务，将其最大的人工智能推理工作负载成本降低了近 10 倍。

这些收益支持语音辅导、实时个性化以及一个新的代理式学习平台。

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上周，韩国的 AI 时刻来到了旧金山 🇰🇷

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当行业共同公开构建时，AI 安全才能取得进步。

我们联合行业领袖推出 “开放安全 AI 联盟”，旨在开发新技术和工具以保护软件和智能体。

通过公开共享模型、工具和研究成果，我们可以扩大防御者社区。

了解创始成员的贡献详情：

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“今早我离开的时候，大家只叫我 Jensen。下次我再回来，请叫我 K-Jensen。”

韩国不再仅仅是一家英伟达的合作伙伴。这里是下一代 AI 技术的建设中心，而首尔大学（SNU）正处于这一进程的核心。

在此推出位于 @SeoulNatlUni 的英伟达 AI 技术中心。

英伟达 ❤️ SNU —— 让我们携手共建。🇰🇷

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这是韩国的黄金时代。

NVIDIA 很自豪能与政府、行业和全球科技领域的领导者合作，推进 K-AI 愿景——涵盖芯片、前沿人工智能、物理人工智能和机器人技术，以及 AI 工厂。

我们一起为韩国和世界构建 AI 基础设施。

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SK 集团与英伟达今日宣布了一项价值超 5000 亿美元的倡议，涵盖 AI 工厂和下一代内存。

➡️ @SK 电信正在韩国建设一座 2 吉瓦的英伟达 Vera Rubin DSX AI 工厂，以满足全球算力需求。

韩国凭借世界级的网络和数据中心、芯片技术领导力以及庞大的工业规模，已准备好成为全球 AI 强国。

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要在智能时代竞争，各国需要 AI 工厂基础设施。

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AI 时代由服务器驱动。越来越多的服务器在德克萨斯州制造。

今天，英伟达 CEO 黄仁勋与纬创董事长林顺民在沃斯堡会面，共同揭幕纬创在美国的首家工厂，该工厂将生产 Grace Blackwell 计算板，随后是 Vera Rubin。

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🚀 NVIDIA Vera Rubin 平台现已发布，每瓦性能提升 10 倍。

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AI Agent 正变得专业化，通过强化学习在训练后开发特定领域的技能 🛠️

每一次训练后的推演都是一次推理调用，因此每个 token 的成本降低直接转化为每次运行中 “每美元智能” 的提升。

这正是 NVIDIA Vera Rubin 平台的设计初衷：通过极致的协同设计，在每次 AI Agent 训练后推演中，降低成本 per Token 并提升 Intelligence per Dollar。

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日本的企业、初创公司和研究机构正在利用英伟达的 Nemotron 开放模型、数据和库构建行业专用人工智能，帮助推进针对该国语言、行业和劳动力定制的人工智能。

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构建一个生产就绪的视觉 AI 代理不再需要数千小时的开发者工时。

英伟达 Metropolis 通过自然语言提示，提供 80 多种开放的代理技能，用于生成合成数据、微调模型、部署应用程序以及解锁实时洞察。

像 @FujitsuOfficial、@Hitachi、@OMRON_Official、@YazakiNA 和清水建设株式会社这样的领先公司正在使用 Metropolis，将代理式视觉 AI 引入制造业和关键基础设施。

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企业需要他们能够信任、控制和定制的人工智能。

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随着组织从人工智能试点转向规模化生产，基础设施决策的重心已从追求峰值芯片性能，转向了每单位成本（token）的考量：即每美元、每瓦特，以及在要求的延迟目标内，能够交付多少有用的 token。

英伟达的全栈推理软件持续优化硬件性能——因此，即使在部署之后，这个数字也在不断提升。

详见🧵

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🌍 每年影响 2000 万人的生命。

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