1、Agent作为木马：驶向智能「奥德赛」的AI，为何成了黑客洗劫资产的「白手套」？
（来源：机器之心）导读与核心发现在荷马史诗《奥德赛》与特洛伊传奇中，特洛伊人把看似神圣礼物的巨大木马迎入城内，暗藏其中的希腊勇士在夜色中洞开城门，令固若金汤的城池瞬间陷落。今天，大语言模型正经历属于自己的「奥德赛之旅」—— 从只会吟诗作对的被动聊天框，扬帆驶向能够调用工具、调度算力集群、操盘企业自动化工作流的自主智能体（LLM Agent）。企业与开发者毫不犹豫地为它们装配了顶配的 B200 GPU、企业内部 API、私有代码仓库乃至飞书 / Slack 协同权限。
http://finance.sina.com.cn/roll/2026-10-22/doc-iniwavxi5228830.shtml
2、从GPU到机器人，英伟达正在押注AI的下半场
（来源：网易科技）从AI工厂到智能体，再到机器人，英伟达正在把竞争边界推向整个智能生产与执行系统。10月21日，德国柏林，英伟达CEO黄仁勋在GTC演讲的最后，展示了一群能够行走、感知环境并完成动作的小鸭机器人。它们在RTX Spark（专为本地AI打造的个人电脑）上完成部分建模和开发，在云端接受大规模训练，再通过数字孪生进行模拟，最终把学到的能力部署到真实机器人身上。现场也出现了小插曲，几只小鸭并没有完全按照指令行动。这说明，当AI开始进入物理世界，模型能力只是起点，如何让它可靠地执行任务，仍有大量工程问题需要解决。但这恰恰就是贯穿整场演讲的，从智能到执行的产业化难题。
http://finance.sina.com.cn/stock/t/2026-10-22/doc-iniwcaff5189367.shtml
3、谷歌Google Cloud计划部署至多96万块GPU的英伟达Vera Rubin平台
（来源：IT之家）IT之家 10 月 22 日消息，Google（谷歌）云服务业务 Google Cloud 当地时间 21 日宣布，其计划将基于 NVIDIA（英伟达）Vera Rubin 平台的基础设施扩展到多个算力站点，最多可部署 96 万个 Rubin GPU。Google Cloud 同日表示，其基于 NVIDIA Vera Rubin NVL72 机架级系统的 A5X 实例正式上线。该实例采用了 NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC 以及 Google Cloud 的 Virgo 网络和第四代先进液冷技术，将于下个月正式推出。
http://k.sina.com.cn/article_5952915705_162d248f906703rcc2.html
4、景嘉微：新一代GPU架构型号1正按计划推进研发
投资者提问：型号一是不是失败了啊？怎么一点信息都没有？董秘回答(景嘉微SZ300474)：您好，项目研发工作正按计划正常推进，型号1将采用新一代GPU架构，大幅提升渲染和通用计算性能，覆盖图形工作站和云渲染工作站市场，应用于数字孪生、工业软件、医疗影像、影视编辑等场景。感谢您的关注！查看更多董秘问答免责声明：本信息由新浪财经从公开信息中摘录，不构成任何投资建议；新浪财经不保证数据的准确性，内容仅供参考。
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5、算力扩张，百万年薪难觅AI芯片架构师
大算力AI芯片赛道持续扩张，AI芯片架构师正成为行业争抢的稀缺资源。第一财经报道，据猎聘提供最新数据，今年1~9月芯片行业新发职位较去年同期增长22.2%，平均招聘年薪为29.19万元，较去年同期上涨8.8%。尤其AI芯片架构师在近期人才市场炙手可热，燧原科技给Chiplet（芯粒）/ D2D（裸片到裸片）方向的AI芯片架构师开出了最高达180万元的“天价”年包。该岗位要求应聘者硕士学历以上，并拥有10年以上芯片架构经验。另外，作为产业底座的先进封装也迎来了稳步放量，新发职位同比增长134.6%，平均年薪达到42.24万元。
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6、HUMAIN称合作部署最高84兆瓦AI算力 约2.7万颗英伟达GPU
观点网讯：HUMAIN称，双方计划合作部署最高84兆瓦的AI算力基础设施，约相当于2.7万颗英伟达GPU。其中，英伟达Blackwell Ultra芯片的部署将于2026年第四季度开始，双方并计划于2027年部署英伟达Vera Rubin系列芯片。免责声明：本文内容与数据由观点根据公开信息整理，不构成投资建议，使用前请核实。
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7、黄仁勋定调！GPU能用8年
在柏林GTC大会期间，黄仁勋提出了一个足以引发市场财务模型重构的核心观点。(新浪财经）他表示，此前市场普遍将GPU的折旧周期假设为4年，这一设定已然滞后于产业现状，GPU的实际经济寿命可能长达8年甚至更久。原话是这么讲的。随着软件持续更新和AI应用需求扩大，以前认为的四年生命周期，实际上可能是八年甚至更长。英伟达采用软件可编程技术，在整个资产生命周期内不断改进配套软件，硬件因此能够长期保持生产力。他给了三条理由。计算系统通用性强，能支撑各类AI模型和云服务商；软件栈可以持续迭代，老卡不会被新软件抛下；买家群体足够大，二手机有承接方，所以资产既高效又可替代，且经久耐用。
http://finance.sina.com.cn/stock/bxjj/2026-10-22/doc-iniwavxi5139550.shtml
