System76 推出 Thelio Mira AI Linux 工作站：双 NVIDIA RTX Pro 6000、192 GB GPU 内存

NVIDIA CEO 黄仁勋在 Ezra Klein 播客中称自己不知道家庭住址和 ZIP code，并认为孩子不必再学乘法表、平方根等基础数学。文章将这类言论类比为特朗普式的服从性测试：附和者通过公开自我贬低表明忠诚，而主持人未加反驳正说明挑战会失去高规格采访机会。作者主张，唯一通过测试的方式就是公开指出这些言论有多荒诞。

Matt Stoller 撰文称 AI 乱象的根源不是缺少监管，而是精英共识使法律不适用于权贵。文章回顾 Lina Khan 领导的 FTC 在 2021 年阻止 Nvidia 与 Arm 合并。

黄仁勋在Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference上驳斥英伟达投资构成循环融资的说法，称"我投入1，回报100"，强调这是修辞性说法而非披露的实际回报率。

美国企业正加速采用开源 AI 模型。AT&T 今年改用开源模型，占比已从 5 月的 20% 升至 40%，未来或达 60%，相比今年早些时候节省最高 80% 的 AI 成本；Airbnb 和 Deloitte 也在采用。

2018 年图灵奖演讲预测的领域专用架构（DSA）爆发已成现实，GPU、TPU、LPU 等数十种 AI 芯片架构竞相发展。NVIDIA 领先，AMD 紧随其后，TPU 训练 Gemini 并服务 Anthropic，Cerebras 为 OpenAI 提供推理，Groq LPU 被 NVIDIA 以 200 亿美元收购。

作者分享受邀参加英伟达 RTX Spark 全球开售活动后，深度使用一周华硕 ProArt 创16（128G 统一内存+1T，京东售价 37999 元）的体验，开售时 128G 版本在京东几分钟内被抢空。

AMD 与 Embedded LLM 在 vLLM 官方博客详解 Kimi K3 在八卡 AMD Instinct MI355X 上的推理优化。

NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 Data Agents 竞赛获得第二名，并发布构建可靠数据分析智能体的方法复盘。

Epoch AI 报告估算，2026 年华为总 AI 算力产出约为 Nvidia 的 1/25，Ascend 950 性能约为 B300 的 1/7、2022 年 H100 的一半。报告认为即便华为路线图全部兑现并计入走私 HBM 情景，到 2030 年其在芯片性能和算力产出上仍落后 Nvidia 约 4 年，出口管制是主要制约因素。

Google AI 发布 DiffusionGemma 开发者指南，该实验性模型基于 Gemma 4 架构，采用计算受限并行生成，在单张 NVIDIA H100 上实现 1000+ tokens/秒的生成速度。模型为 26B 参数的 MoE 架构，推理时仅激活 3.8B 参数，可在 18 GB VRAM 内量化部署。