英伟达黄仁勋：AI 已迈过商业化拐点，全球产业进入 AI 变现时代

英伟达研究团队开源了智能体强化学习框架 Polar。该框架无需重写现有智能体执行框架（如 Codex CLI、Claude Code、Qwen Code、Pi），通过在模型 API 边界放置智能体来接入 GRPO 训练。实验显示，基于 Qwen3.5-4B 模型，Polar 将 Codex 在 SWE-Bench Verified 上的 pass@1 分数从 3.8% 提升至 26.4%（增涨 594.74%）。效率上，其 prefix_merging 技术将训练步骤从 1…

英伟达 CEO 黄仁勋接受 CNBC 采访时表示，科技行业和数据中心建设方必须更好地与社区合作，为 AI 基础设施建设做好准备。他称数据中心建设可推动美国再工业化并降低能源成本，否则美国可能在 AI 竞争中落后。英伟达 2026 财年第二季度数据中心业务收入达 890 亿美元，同比增长 117%。

英伟达 CEO 黄仁勋在财报电话会上表示，对很多任务而言已实现 AGI，但这类里程碑如今已无意义。他强调行业重点是 AI 完成有生产价值的工作、产生可获利的 Token，并靠更多算力扩大收益。英伟达 2026 财年第二季度营收 962 亿美元，同比增长 106%，但内存短缺预计持续到 2028 年初。

英伟达 CEO 黄仁勋周三为公司在 AI 行业的融资参与辩护，称这是首个需数百亿美元融资才能发展的初创行业，并强调英伟达投资风险很低。英伟达已为俄亥俄州算力园区提供 1，050 亿美元支持，并与华尔街合作筹集最高 5，000 亿美元数据中心融资。公司 2027 财年第二季度营收达 962 亿美元，数据中心业务同比增长 117%。

英伟达以 DeepSeek-v4-PRO 1.6T 模型测试显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量约为 GB300 NVL72 的 30 倍，每百万 Token 成本为后者的 35 分之一。测试采用 SemiAnalysis AgentX 工作负载，评估智能体编程推理。此前 GB300 NVL72 每兆瓦吞吐量已达 H200 NVL8 方案的 15 倍。

《使命召唤：现代战争 4》预购测试版于 8 月 21 日上线，成为首款采用 DLSS 4.5 光线重建技术的游戏，并随附新版 DLSS 文件（编号 310.7.128）。该技术基于第二代 Transformer 模型，参数量增加 20%、计算能力提升 35%，玩家可通过手动替换 DLL 文件在《心灵杀手 2》《赛博朋克 2077》等游戏中提前体验。

NVIDIA 上季度营收 960 亿美元，同比增长 106%，并指引 Q3 营收达 1080 亿美元（±2%），成为首家单季营收破千亿的半导体公司。按此年化营收 4320 亿美元，NVIDIA 已跃居全球第六大公司。同时，非超大规模客户首次贡献数据中心净新增收入的大部分，应收账款周转天数从 45 天升至 60 天，显示其正通过延长付款条件为买家提供更多供应商融资。

2026年1至8月，Hugging Face公开模型仓库从243万增至296万，但85.6%的模型下载量不足200次，1.5%的仓库占据99.2%下载量。中国实验室月度最大开源模型参数规模在754B至2.78万亿之间，美国实验室七个月中五个月低于130B。AMD与NVIDIA各发布超200个新模型仓库，成为发布开源模型最多的机构。

Azure 上财年营收首破 1000 亿美元，同比增长 43%，但 Google Cloud 增速达 82%，几乎是 Azure 的两倍。Google 拥有自研模型与芯片，云运营利润率从 20.7% 扩至 35.6%；微软则主要依赖英伟达商用芯片，且 6780 亿美元合同 backlog 中近半数来自 OpenAI 单一客户。

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。