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刚刚，英伟达再次甩出一份炸裂财报：单季营收816亿美元，光数据中心一项就占了92%。但真正应当注意的，是财报中一个一年翻了近29倍的数字。它背后，是英伟达正在悄悄完成的身份转换：从「卖铲子的人」，变成整条AI产业链的「收租人」。
昨晚，AI模型聚合平台OpenRouter宣布完成1.13亿美元（约合人民币7.67亿元）的B轮融资。本轮融资由谷歌母公司Alphabet旗下的成长基金CapitalG领投，英伟达NVentures、ServiceNow等一众风险投资机构跟投，a16z、Menlo Ventures持续加注。外媒报道，该公司融资过后估值飙升至13亿美元（约合人民币88.22亿元）。
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练一次要烧 8 张 H100 整整 25 天，RLinf 从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，把训练吞吐拉高近 4 倍——1 个月的活，1 周就能干完。
一家几乎尚未公开具体产品的AI初创公司，刚刚拿下硅谷最受关注的一笔融资。AI初创公司Hark宣布完成7亿美元A轮融资，投后估值达60亿美元。本轮融资阵容堪称豪华，由Parkway Venture Capital领投，英伟达、AMD、高通、英特尔、Salesforce等产业资本集体押注。
OpenAI联手Broadcom造芯片，想摆脱对英伟达的单一依赖，却在关键一步上，仍被微软卡了脖子。
Jim Fan 押注的这条 “先预测世界，再生成动作” 的新路，正是当下具身智能领域最炙手可热的下一代范式 —— 世界动作模型（World Action Models，简称 WAM）。虽然 WAM 正在迅速成为各大顶尖实验室的核心发力点，但业界至今仍然缺乏对它的统一标准和系统梳理。近期，复旦大学可信具身智能研究院，上海创智学院，新加坡国立大学发表了首篇 WAM 的详细综述。
英伟达提出了全球首个三模式的大语言模型系列，只需简单更改注意力模式 / 掩码，即可在自回归、扩散和自推测解码之间切换。一个模型，三种解码模式，没有额外的草稿模型，没有架构变更。最快的模式 token 吞吐量能提升 4 倍。
2026 年，世界动作模型（WAM）在具身智能领域逐渐成为一个集中讨论的方向，英伟达等公司也陆续在这一领域投入资源。
消费级机器人行业，可能要出现一次真正意义上的代际切换了。
在过去很长的一段时间里，英伟达都被迫只能站在中间，一边是美国出口管制，一边是中国市场需求，老黄当然想找到一个突破口。也就是在同一天晚上，Anthropic发了一篇很不寻常的文章。文章标题叫《2028:Two scenarios for global AI leadership》，讲的是2028年全球AI领导权的两种可能。