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過去需要數年的工作，如今只需一週。

@TAMU 的 VISION——一台 NVIDIA DGX SuperPOD，也是 2026 年 6 月 TOP500 榜單上最強大的學術超級計算機，正為七所機構的研究人員提供算力，以前所未有的規模和速度應對挑戰。

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恭喜英偉達可持續發展負責人 Josh Parker 入選 @TIME 的 2026 #TIME100AI 榜單。

瞭解更多：

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📢 首次在硅片上實測英偉達 Vera Rubin 性能，評估智能體（Agents）的實際運行表現。

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首款專為智能體打造的 CPU 將實現規模化應用。

@SpaceX 正在部署 NVIDIA Vera，以加速其下一代智能體 AI 背後的編排、代碼執行和數據處理——確保持續為 GPU 提供燃料，讓智能體快速行動。

從吉瓦級 AI 工廠到太空軌道。同一 NVIDIA 架構，無處不在。

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AI 工廠是 AI 時代的工業基礎設施。

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Glassdoor 將我們的創始人兼 CEO @JensenHuang 評為其 2026 年最佳 CEO 榜單第一名，我們深感榮幸。🎉

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亞美尼亞和哈薩克斯坦正與 @FirebirdCloudAI 合作，利用 NVIDIA DSX 平台構建本土智能基礎設施。

📽️ 聽聽 @JensenHuang 關於這一對獨聯體地區重要里程碑的講話。

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當組織公開協作並快速行動時，安全性最強。

目前成員已超過 120 家，開放安全 AI 聯盟正在分享新的開源安全貢獻，包括新提出的 SAFE 指南，旨在將機密事件發現轉化為整個生態系統中更強的保護。

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🎙️ @StudyFetch 藉助 NVIDIA Riva、Parakeet ASR 和 NVIDIA NIM 微服務，將其最大的人工智能推理工作負載成本降低了近 10 倍。

這些收益支持語音輔導、實時個性化以及一個新的代理式學習平台。

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上週，韓國的 AI 時刻來到了舊金山 🇰🇷

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當行業共同公開構建時，AI 安全才能取得進步。

我們聯合行業領袖推出 “開放安全 AI 聯盟”，旨在開發新技術和工具以保護軟件和智能體。

通過公開共享模型、工具和研究成果，我們可以擴大防禦者社區。

瞭解創始成員的貢獻詳情：

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“今早我離開的時候，大家只叫我 Jensen。下次我再回來，請叫我 K-Jensen。”

韓國不再僅僅是一家英偉達的合作伙伴。這裏是下一代 AI 技術的建設中心，而首爾大學（SNU）正處於這一進程的核心。

在此推出位於 @SeoulNatlUni 的英偉達 AI 技術中心。

英偉達 ❤️ SNU —— 讓我們攜手共建。🇰🇷

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這是韓國的黃金時代。

NVIDIA 很自豪能與政府、行業和全球科技領域的領導者合作，推進 K-AI 願景——涵蓋芯片、前沿人工智能、物理人工智能和機器人技術，以及 AI 工廠。

我們一起為韓國和世界構建 AI 基礎設施。

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SK 集團與英偉達今日宣佈了一項價值超 5000 億美元的倡議，涵蓋 AI 工廠和下一代內存。

➡️ @SK 電信正在韓國建設一座 2 吉瓦的英偉達 Vera Rubin DSX AI 工廠，以滿足全球算力需求。

韓國憑藉世界級的網絡和數據中心、芯片技術領導力以及龐大的工業規模，已準備好成為全球 AI 強國。

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要在智能時代競爭，各國需要 AI 工廠基礎設施。

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AI 時代由服務器驅動。越來越多的服務器在德克薩斯州製造。

今天，英偉達 CEO 黃仁勳與緯創董事長林順民在沃斯堡會面，共同揭幕緯創在美國的首家工廠，該工廠將生產 Grace Blackwell 計算板，隨後是 Vera Rubin。

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🚀 NVIDIA Vera Rubin 平台現已發佈，每瓦性能提升 10 倍。

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AI Agent 正變得專業化，通過強化學習在訓練後開發特定領域的技能 🛠️

每一次訓練後的推演都是一次推理調用，因此每個 token 的成本降低直接轉化為每次運行中 “每美元智能” 的提升。

這正是 NVIDIA Vera Rubin 平台的設計初衷：通過極致的協同設計，在每次 AI Agent 訓練後推演中，降低成本 per Token 並提升 Intelligence per Dollar。

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日本的企業、初創公司和研究機構正在利用英偉達的 Nemotron 開放模型、數據和庫構建行業專用人工智能，幫助推進針對該國語言、行業和勞動力定製的人工智能。

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構建一個生產就緒的視覺 AI 代理不再需要數千小時的開發者工時。

英偉達 Metropolis 通過自然語言提示，提供 80 多種開放的代理技能，用於生成合成數據、微調模型、部署應用程序以及解鎖實時洞察。

像 @FujitsuOfficial、@Hitachi、@OMRON_Official、@YazakiNA 和清水建設株式會社這樣的領先公司正在使用 Metropolis，將代理式視覺 AI 引入製造業和關鍵基礎設施。

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企業需要他們能夠信任、控制和定製的人工智能。

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隨着組織從人工智能試點轉向規模化生產，基礎設施決策的重心已從追求峯值芯片性能，轉向了每單位成本（token）的考量：即每美元、每瓦特，以及在要求的延遲目標內，能夠交付多少有用的 token。

英偉達的全棧推理軟件持續優化硬件性能——因此，即使在部署之後，這個數字也在不斷提升。

詳見🧵

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🌍 每年影響 2000 萬人的生命。

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