IT之家 6 月 3 日消息，在今日开幕的 Build 2026 开发者大会上，身处台北的英伟达 CEO 黄仁勋以线上连线的形式出席，并参与了微软 CEO 萨提亚 · 纳德拉的主题演讲。 双方围绕 RTX Spark、DGX Station for Windows、Foundry 平台上的 NVIDIA 开放模型、GitHub Copilot 中的 OpenShell 安全运行时以及下一代 AI 工厂等多项合作展开讨论。 微软、英伟达还宣布达成一系列深度合作，并在 Build 大会上展示了横跨 Windows 设备、Azure 云与本地部署的统一加速计算栈，为开发者构建、运行和扩展 AI 智能体与物理 AI 提供端到端支撑。 在 Windows 设备端，英伟达与微软将重新定义面向 AI 智能体时代的 PC。RTX Spark 是首批专为个人智能体打造的 Windows PC 平台，提供 1 petaflop 的 AI 算力、最高 128GB 统一内存、一整天的续航时间，以及无衰减的离电 AI 与图形性能。 该平台集成 CUDA、RTX、DLSS 和 TensorRT 等 NVIDIA 三十余年技术积累，搭载 RTX Spark 的笔记本和小型台式机将于今秋由微软 Surface、华硕、戴尔、惠普、联想和微星等厂商推出。 据介绍，DGX Station for Windows 则是目前性能最强的桌面级 AI 超级计算机，搭载 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 桌面超级芯片，配备最高 748GB 统一内存和 20 petaflops FP4 性能，可在本地运行最高 1 万亿参数的先进模型。该系统预计于第四季度由华硕、戴尔、技嘉、惠普、微星和超微等厂商推出。两款产品均运行 NVIDIA OpenShell—— 一个面向自主智能体的安全设计运行时。 在模型与平台层面，NVIDIA 的开放模型组合已正式登陆微软 Foundry。Nemotron 3 Ultra 作为一款面向编码、科研和企业工作流中长期运行智能体的新型开放前沿推理模型，将于本月在 Foundry 托管计算上可用，同时上线的还有用于语音识别的 Nemotron 3.5 ASR 和 Nemotron 3.5 内容安全模型。 另外，Anthropic 的 Claude 模型现已在 Azure 上的 NVIDIA GB300 Blackwell Ultra 系统中原生运行，未来数周内向客户开放。 NVIDIA Agent Toolkit 和 NVIDIA NemoClaw 蓝图则为开发者提供了在 Foundry 上打造生产级智能体的开源平台，CUDA-X 库（包括 cuDF、cuOpt、AI-Q 和 NeMo）现已作为领域专用技能对智能体可用。 数据层方面，NVIDIA 加速计算现已内置到微软 Fabric Data Warehouse 中。微软内部基准测试显示，SQL 执行速度达到 CPU 基线的最高 6 倍，在高并发负载下相比其他三家主流云数据仓库提供商最高可达 7 倍。两家公司表示，这是从研究到生产的多年深度工程协作成果，使企业数据层能够跟上 AI 智能体持续查询与推理的速度。 在物理 AI 领域，微软正在将 NVIDIA 的开源物理 AI 技能和工具与 Azure 及物理 AI 工具链进行整合，为开发者提供基于 Cosmos 3 混合 Transformer 架构的统一平台，用于仿真、训练和部署机器人、自动驾驶车辆及工业系统等自主系统。Cosmos 3 在视觉推理、世界生成和动作生成等关键基准测试中位列开放模型第一位。针对本地部署场景，微软将 Azure Local 上的 Foundry Local 引入 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 平台，配合 Nemotron 开放模型家族，企业可在本地、混合或主权环境中运行高性能 AI 负载。Foundry Local on Azure Local 现支持多节点部署和 vLLM 运行时。 在安全开发方面，NVIDIA OpenShell 已集成至 GitHub Copilot。每个智能体在其独立的沙箱容器中运行，每一次对外调用在触及文件、网络或凭证之前都会根据策略进行评估，策略以代码形式编写并在仓库中版本化管理，可即时更新。OpenShell 基于 Apache 2.0 开源协议，与模型无关，覆盖本地、混合和云环境。 AI 基础设施方面，微软位于威斯康星州费尔沃特的 AI 工厂已提前上线，运行数十万套 NVIDIA Grace Blackwell 系统，并与佐治亚州的一座同类 AI 工厂互联，构成可扩展的分布式 AI 系统。黄仁勋还亲口承认：微软部署了最多的 Blackwell 芯片。 微软已对 NVIDIA Vera Rubin 平台完成验证，该平台现已全面投产，将部署至 Azure 数据中心。Vera Rubin 无需改造即可与 Blackwell 并行部署，每兆瓦推理吞吐量提升最高 10 倍，每个智能体 token 成本降低一个数量级，并内置 NVIDIA 机密计算以保护模型和数据安全。 参考资料： 《 Scaling multi-node LLM inference with NVIDIA Dynamo-Grove on AKS (Part 4) | AKS Engineering Blog 》
微软总裁兼CEO纳德拉宣布，位于美国威斯康星州芒特普莱森特（Mount Pleasant）的Fairwater AI数据中心已提前投入使用。该数据中心总投资达33亿美元，配备数十万块英伟达GB200超级芯片。项目占地约127.6公顷，包含三栋建筑，总建筑面积约11.1万平方米。 建设过程中使用了约75公里深基础桩和约1.2万吨结构钢材，并部署了闭环液冷系统。 Fairwater数据中心的算力性能是当前全球排名前列超级计算机的十倍，将用于前沿AI模型的训练。微软计划在美国其他地区建设多个同等规模的Fairwater数据中心。 在全球布局方面， 微软已在70多个地区规划了类似设施，目前运营中的数据中心已超过100座。未来，公司将在美国多地复制Fairwater模式。 微软表示，将通过预付电力及电网基础设施费用，降低对当地电价的影响。同时，公司已在波蒂奇县（Portage County）推动建设一座250兆瓦的太阳能发电厂，并强调将兼顾当地生态环境保护。 查看评论
IT之家 4 月 20 日消息，Microsoft（微软）总裁兼首席执行官萨提亚 · 纳德拉 (Satya Nadella) 当地时间本月 16 日宣布，该企业位于美国威斯康辛州 Mount Pleasant 的 “全球最强”AI 数据中心 Fairwater 已提前上线 。 Mount Pleasant 的 Fairwater 数据中心总投资规模达 33 亿美元（IT之家注：按微软 2025 年 9 月公告，现汇率约合 225.31 亿元人民币）， 拥有数十万块英伟达 GB200 超级芯片 ，性能十倍于全球最快超算，将用于前沿 AI 模型的训练。 其总占地面积约 127.6 公顷，拥有三栋屋顶总面积约 11.1 万平方米的建筑，使用了总深度达约 75 公里的深基础桩、约 1.2 万吨结构钢材、约 193.1 公里的中压地下电缆、约 116.8 公里的机械管道，搭载闭环液冷系统。 在 Mount Pleasant 设施投运后， 微软还计划在美国其它位置建设多个同样的 Fairwater 数据中心 。