最近 Rust 世界发生了几件看似独立、实际上很值得连起来看的事情。 2026 年 6 月，OpenAI 成为 Rust Foundation Platinum Member。 9 月，NVIDIA 也以最高等级 Platinum 加入 Rust Foundation。与此同时，NVIDIA 正式发布 CUDA Rust，开始把 Rust 从 Host 端真正推进到 GPU Kernel。 Rust Foundation 对 NVIDIA 的加入给出的定位也很直接：这是 AI Infrastructure 领域的重要玩家以最高会员等级进入 Rust 生态。(The Rust Foundation[1]) 紧接着，Perplexity 今天宣布加入 Rust Foundation。它在公告里特意说了一句话： 希望改善 people and agents build with Rust 的方式。 而它的 Agent Sandbox 平台 SPACE，本身就是用 Rust 构建的，负责支撑 Perplexity Computer 和 Agent API 背后的执行环境。(LinkedIn[2]) 另一边，Coding Agent 公司 Cognition 刚刚把 Dioxus 整个团队收入麾下。 Dioxus 创始人 Jonathan Kelley 在解释这件事的来龙去脉时提到一个很有意思的变化： 2025 年末，他们明显感觉到 LLM 写 Rust 的能力突然好了起来。 随之而来的，是更多人开始用 Rust 和 Dioxus。而 Dioxus 团队后来做的事情，也逐渐从 UI Framework 延伸到了 SkyVM、虚拟化、跨平台测试和 Coding Agent Harness。(Dioxus Labs[3]) 如果把这些事情一件一件看，都可以找到各自的解释。 但如果把 OpenAI、NVIDIA、Perplexity、Cognition 放在一张图里，我觉得一个更大胆的问题开始出现了： AI 时代，是不是正在重新选择自己的系统语言？ 甚至再往前一步： Rust 会不会成为未来“黑灯软件工厂”的重要基础材料？ 这是我最近越来越强烈的一个判断。👇

澳大利亚人工智能基础设施公司Firmus Technologies周一表示，已与英伟达公司（NVDA.O）签署战略合作协议。 Firmus 将在印尼巴淡岛建设 360MW NVIDIA DSX AI Factory，协议覆盖最多 17 万个 NVIDIA AI 加速器，包括 Grace Blackwell、Vera Rubin、Vera 等平台，交付时间集中在 2027 到 2028 年。 Firmus 预计，基于现有客户承购承诺，前 6 年可能带来 250 到 300 亿美元收入。 AI 算力正在从“巨头自建”走向“区域 AI 工厂批发零售模式”。 以前只有 Microsoft、Meta、Google、Amazon 这种巨头，能以最低成本拿到顶级 GPU 和基础设施。 现在 NVIDIA 正在通过 Firmus 这种 AI Factory 运营商，把顶级算力开放给 AI Native 公司、企业客户和中小型 AI 开发商。 这背后是一个很大的商业模式变化。 NVIDIA 不只是卖芯片给 Firmus。 Firmus 买 NVIDIA 基础设施，再向客户销售 NVIDIA-powered cloud services。 NVIDIA 除了拿产品收入，还能分享一部分云服务收入。 也就是说，NVIDIA 正在从一次性硬件收入，延伸到 usage-linked revenue。 这很像 NVIDIA 版的“AI 工厂授权 + 收入分成”。 它真正想做的不是卖更多 GPU，而是让全球越来越多 AI 数据中心按照 NVIDIA DSX 标准来建设。 DSX 的意义在于，它不是单个芯片规格，而是一整套 AI 工厂蓝图。 计算 网络 存储 液冷 电力 软件 设施级集成 未来如果越来越多 #Firmus、##Naver# Cloud、#SHAZ# 这类区域 AI 云厂商采用 DSX，NVIDIA 的生态锁定会越来越强。 客户买的就不只是 GPU，而是一整套 AI 工厂架构。 第一，最直接利好 NVDA。 17 万 GPU / AI 加速器交付，加上云服务收入分成，说明 NVIDIA 的商业模式还在进化。 第二，利好 MRVL 和 AVGO AI 工厂越多，数据搬运、CXL、SerDes、光互联、交换芯片、自研 ASIC 的需求越强 GPU 只是大脑，网络和内存决定这个大脑能不能高效运转 第三，利好 MU / DRAM 17 万级别 GPU 集群意味着更大的 HBM、DRAM、NAND、企业 SSD 需求 AI 工厂不是只吃 GPU，也会吃掉整个 memory stack。 第四，利好 VRT、ETN、PWR、FIX 360MW 液冷 AI 工厂，本质上是电力、液冷、配电、机柜、工程能力的超级订单池。 AI 基建越大，卖铲子的确定性越高。 第五，利好 LITE、COHR、AAOI、NOK、CIEN、ANET AI 工厂扩张之后，数据中心内部和数据中心之间的数据搬运会继续暴涨。 1.6T 光模块、激光器、光传输、DCI、以太网交换都会受益。 这条新闻的精华是，AI 基建正在进入“工厂化复制”阶段。 第一阶段，市场只看谁买 GPU。 第二阶段，市场开始看谁能把 GPU 变成低成本、可规模化、可盈利的 AI 工厂。 第三阶段，真正值钱的公司会是那些控制 AI 工厂标准、供应链、能源、网络和客户入口的公司。 NVIDIA 现在明显不想只做第一层。 它要做 AI 工厂时代的标准制定者。 说明 AI 算力正在从巨头专属资源，变成全球化、工厂化、标准化的基础设施。 最直接利好 NVDA。 中长期利好 $MRVL、 $AVGO、 $MU、 $VRT、 $ETN、 $PWR、 $LITE、 $COHR、 $NOK、 $CIEN。 对 $SHAZ 这种 neocloud 来说，是赛道验证，也是竞争提醒 数据中心我已经上了一部分仓位给 $SHAZ ，属于高弹性彩票系列

“中方间谍”的指控还没披露直接证据，但黄乐的身份为何令人生疑？ 事情当然要从美国政府对英伟达芯片的出口管制说起。为了对中国的新品产业链和AI发展能力形成限制，美国从2022年起大规模限制先进计算芯片及超级计算相关出口，并在2024年进一步强化半导体制造设备及实体清单管制。因为A100、H100等高性能GPU受到限制，英伟达推出了A800、H800等中国特供版本；随着A800、H800也被新的管制政策限制，英伟达随后又推出了H20；但在2025年4月，专为中国市场设计的H20也受到限制。 然而，尽管美国政府努力限制高端芯片向中国出口，却有越来越多该类产品通过第三国向中国转卖的案件被曝光。 2025年2月，新加坡警方调查多家涉嫌虚假申报最终用户的企业，检方披露涉案交易总额约3.9亿美元。案件涉及的Dell和Supermicro服务器包含英伟达先进的GPU。 2025年8月5日，美国检方指控ALX Solutions两名负责人未经许可出口价值数千万美元的敏感AI芯片。调查发现，至少20批货物经过新加坡和马来西亚的货运代理公司，而付款却来自香港及中国大陆企业。调查人员还发现涉嫌通过马来西亚规避出口限制的通信记录。 2025年11月20日，美国检方指控四名人员通过一家名为Janford Realtor的空壳公司采购GPU，并隐瞒中国最终目的地。起诉书称，2024年10月至2025年1月已有400颗A100 GPU被出口至中国，另外涉及H100服务器和50颗H200的出口尝试被执法部门阻止。 2025年12月8日，美国政府宣布破获大型AI芯片走私网络，查扣超过5000万美元的英伟达技术产品及现金。其中一名企业负责人及其公司已认罪。司法文件涉及至少1.6亿美元的H100、H200芯片出口或企图出口活动，部分货物通过虚假报关、去除原有标签和使用虚构品牌来掩盖真实去向。 为了突破美国政府的贸易限制，越来越多类似的贸易手法被中国用来获得高端的芯片产品。 说回正题：为什么黄乐的身份被人怀疑？ 这个时候我们必须提到一家非常重要的新加坡公司，它叫Megaspeed International（超速国际）。这家公司是英伟达在东南亚的重要AI芯片采购商。 通常听到的说法是，黄乐（Alice Huang）是该公司的高管。 据彭博社调查，该公司及其关联企业自2023年成立至2025年11月，累计进口价值至少46亿美元的英伟达硬件，涉及至少13.6万颗高性能GPU，包括Blackwell系列产品。这家2023年底账面资金只有580万美元的企业，如何能做到采购数十亿美元英伟达产品的？而其中很大一部分的芯片产品究竟部署在哪里，现在也没调查清楚。据英伟达公司的说法，这些未部署的产品在仓库存放。这么昂贵的芯片，买来不赶紧用于生产创造价值，被放在仓库里等它们贬值？ 我们再来看看这家公司的历史和黄乐在其中扮演的角色。 这家公司的前身叫做7Road International，成立于2015年9月，是中国网络游戏企业第七大道（7Road Holdings）旗下的公司，原本经营游戏发行业务。 2023年3月，该公司更名为Megaspeed International，黄乐出任董事及管理董事。原公司的股份转移给英属维尔京群岛注册的 Huang Le Limited，黄乐由此控制了Megaspeed。 2023年11月，Megaspeed股权再次转让。Huang Le Limited将Megaspeed全部股份转让给新加坡公司Swiftdata。黄乐与另一名董事Cang Yang随后辞去登记董事职务。 根据彭博社报道，Megaspeed在股权转让四天后获得NVIDIA Cloud Partner资格。 最值得注意的疑点是：她真的退出公司了吗？从法律登记看，黄乐在2023年11月已经退出Megaspeed。但有三类材料让外界怀疑她仍然参与经营。 第一，公开活动中的职务。 彭博社查到，2024年台北的一次科技行业活动中，其他企业发布的照片说明将使用Alice Wong这一名字的黄乐称为Megaspeed董事长。另一个名为Huang Xiaole的LinkedIn账号则自称公司CEO。不过，彭博社未能直接核实该账号的真实持有人。 第二，员工对她的称呼。 Axios报道，《华尔街日报》采访的员工称，黄乐在正式辞职后仍领导公司。另外，做空机构Culper Research在2026年5月公布的调查中，一名Megaspeed员工称黄乐实际上仍是他们的老板。 第三，公司不愿明确说明她的实际角色。 彭博社曾询问Megaspeed，黄乐是否担任任何正式或非正式职务，公司没有作出具体回应。 总结一下：黄乐曾是一家新加坡公司的控制人，目前与该公司的关系相当神秘。该公司短期内获得英伟达的伙伴认证并产生了大量的英伟达芯片采购业务，其中一部分去向不明。这家公司具有中国背景，并且资金和业务规模令人生疑。 而这位神秘的女商人，被爆料并证实是黄仁勋的枕边人。

Onboard Stage: NVIDIA 最強護城河：美台 GTC 第一線觀察與 AI 下一個十年 Josephine, FUTUREMODE Summit Suen, Linker Vision Fngi Shiu, GDG Taipei Ivan Hsu, ARDGE Yvonne Tsai, Dobby AI #FM26# #FUTUREMODE# #台灣未來祭#

NVIDIA执行长黄仁勋11月8日承认有婚外情。 《纽约时报》此前报道称，其出轨对象是一名被认为是中国间谍的女子。黄仁勋和该女子去年在台北亲密互动的影像日前也流出。美国、台湾、中国官方现在均对此做出了回应。 #DW中文#

NVIDIA 开源多功能语音转文字模型 Nemotron 3.5 Transcribe，以及配套的数据处理方案 Granary v2。 平时开会或者整理长录音时，普通语音识别工具往往只能把字打出来，分不清每句话是谁说的，遇到专业术语容易打错，也没法直接针对录音内容提问。 NVIDIA 通过将语音识别和语言模型结合，把听懂语音、区分说话人、翻译以及回答问题都放进了同一个模型里。使用者只需要用平常说话的方式给它下指令，比如“转录这段录音并标出说话人”或者“这次会议的核心内容”，它就能直接输出对应的结果；如果要识别冷门行业词汇，直接在指令里附上术语提示就行。 支持 40 种语言的转录，能同时区分最多 8 个说话人，甚至能处理长达一小时、多人抢话插嘴的复杂对话场景。在多项语音公开评测中，它的识别准确度和说话人区分能力都排在开源工具第一位。在专业医学场景测试中，配合针对性提示词后，专有名词的识别错误率大幅下降。 Hugging Face：

NVIDIA（ $NVDA）〈NVIDIA 與供應鏈夥伴擴充產能，加速 AI 基礎設施建設〉 1、NVIDIA 於 GTC 柏林宣布，與六家供應鏈夥伴擴充載板、先進封裝、測試及光學引擎之產能，以強化供應鏈之韌性及備援。黃仁勳表示：「需求極為強勁，產能則為限制所在。」 2、載板：未來三年載板產能提高至 2.5 倍，另有更多協議正在進行中。 1) 揖斐電（IBIDEN, 4062.T）：NVIDIA 提供數十億美元之產能預訂預付款，大野工廠產能目標達目前之 3 倍，2028 年第一季開始量產爬坡；此協議已於今年稍早宣布。 2) 三星電機（Samsung Electro-Mechanics, 009150.KS）：新加入 NVIDIA 之載板供應鏈，即時提供南韓既有產能，並擴建世宗及釜山工廠；至 2028 年，NVIDIA 將占其封裝載板年產能之相當大比重。 3) 欣興電子（Unimicron Technology, KF 載板擴充，2027 年第二季開始增加產能，2028 年中達到滿載。 3、先進封裝：Amkor Technology（ $AMKR）於南韓擴產，目標於 2028 年底前使中介層晶圓產能增加逾 300%，並開發南韓新廠。 4、測試： 1) NVIDIA 測試總產能將於 2026 年至 2027 年間倍增，涵蓋美國、台灣及新加坡。 2) 京元電子（KYEC, 11 億美元產能預訂預付款，於美國建置新測試設施，目標於 2027 年 4 月大量生產。 3) 新加坡之擴充測試營運預計於 2027 年 2 月大量生產。 5、CPO 光學引擎：矽品精密（Siliconware Precision Industries, SPIL）於台灣擴產，目標於 2027 年中前提高至 15 倍，並以 2028 年底前再增加一倍為目標。

NVIDIA开源PixelUMM：一个模型同时支持图文和视频的理解与生成 NVIDIA发布了无编码器多模态模型PixelUMM，一套架构同时支持图像和视频的理解与双向生成。 它抛弃了传统的独立视觉编码器，把画面切分成像素块直接送入主模型处理，让输入理解和输出生成共用同一套底层表示。 这种设计大幅简化了多模态流程，为研究更原生的图文与视频一体化架构提供了完整开源参考。 模型：

NVIDIA 的 刚发布的PAIR 已经允许把家庭或办公室网络里的 RTX PC、DGX Spark 和 Mac 组合成一个本地 inference cluster， 并把多个独立 Agent 请求自动路由到空闲设备；提示词、文件和 Agent context 可以留在本地网络。 各节点并行承担不同请求。 同时ASUS 前天发布的 RTX Spark ProArt 笔记本声称可在本地运行最高约 120B 参数模型。 所以 AI PC 的发展越来越像让一个家庭/小公司拥有自己的 mini-cloud。 这会改变云端 Agent 与本地 Agent 的成本边界。

#NVIDIA# 以 129.303 亿美元收购🤗#HuggingFace，为什么收购金额有零有整？因为这里暗藏小彩蛋。# 129303 是 U+1F917 的十进制表示，转为十六进制就是 1F917，对应🤗这个表情。 若使用十六进制颜色即 #129303# 则是绿色，与英伟达的品牌色比较接近。 查看全文：