精华！黄仁勋CES记者会：揭秘新款大杀器

xinwen.mobi · 发表于 6 天前

老黄CES放大招：算力怪兽Vera Rubin量产，机器人迎来AI时刻！
黄仁勋穿着他那件标志性的皮衣站在台上，身后的屏幕上同时展示着六款全新芯片的结构图，宣告人工智能已迈入理解物理世界的新纪元。

“是时候重启整个计算机行业了。”黄仁勋在国际消费电子展CES 2026的主题演讲中反复强调。在他身后，一个重达2吨、内藏2英里铜缆的Vera Rubin POD超级计算机系统静静展示。

他宣布新一代Vera Rubin AI平台已全面进入量产阶段，性能是上一代Blackwell的3.5倍。首批采用该平台的汽车将于今年第一季度在美国上路。

01 计算机革命重启，物理AI成焦点
2026年CES展会上，黄仁勋向全球科技界发出明确信号：计算机行业正经历每10到15年一次的重大变革，而且这次是双重重启同时发生。

一方面是应用程序全部构建在AI之上，开发方式从“编程软件”转向“训练软件”；另一方面是软件运行逻辑彻底改变，从预先编译转向实时生成。这个变革涉及过去十年价值约10万亿美元的计算产业。

这种转变驱动AI产业迎来新阶段——从理解语言到理解物理世界。黄仁勋把这称为“物理AI”，意味着AI不再只待在数字空间，而是开始理解重力、摩擦力、物体恒存这些物理常识。

“一个小孩都懂的常识——物体恒存、重力、摩擦力——对AI来说完全陌生。”黄仁勋解释说，这引出了演讲的核心主题：物理AI。

02 六芯合一，算力巨兽的秘密
面对AI模型规模每年增长10倍、推理计算需求增长5倍的挑战，黄仁勋亮出了英伟达的答案：Vera Rubin平台。

这个以发现暗物质的天文学家薇拉·鲁宾命名的平台，不只是单一GPU升级，而是横跨六大关键芯片的整体系统设计。

Vera CPU拥有88个定制核心，176个线程；Rubin GPU在晶体管数量仅增加1.6倍的情况下，实现了推理性能5倍、训练性能3.5倍的跃升。

特别值得一提的是NVFP4张量核心，它能根据Transformer模型的需求动态调整计算精度。黄仁勋称之为“突破性工作”，可能成为未来行业标准。

这套平台还实现了业界领先的机密计算能力，所有系统总线都支持全程加密，满足企业级安全需求。

03 机器人迎“ChatGPT时刻”
黄仁勋明确表示，机器人领域已迎来属于自己的 “ChatGPT时刻”。

他认为人形机器人已不再是实验室展示品，而是具备实际商业潜力的产品。通过数字孪生与模拟训练，机器人可以在虚拟世界完成大量学习，然后快速部署到现实场域。

英伟达为此发布了一系列机器人开放模型和框架，包括用于机器人学习的GR00T模型。公司还推出了Isaac Lab-Arena用于机器人评估，以及OSMO边缘到云计算框架，简化机器人训练工作流程。

全球多个行业领导者已开始基于英伟达技术栈推出新产品。波士顿动力、卡特彼勒、LG电子等公司展示了新的AI驱动机器人。

黄仁勋预测，随着成本持续下降、能力快速提升，机器人将像过去的PC与智能手机一样，逐步走向普及，成为下一个万亿级市场。

04 开源战略背后的算力帝国
除了硬件，黄仁勋还强调了英伟达的开源战略。他认为开源模型已经真正革命化了人工智能，未来将重塑整个行业。

黄仁勋指出，目前约80%的初创公司都在基于开源模型构建产品。英伟达正通过发布包括Nemotron、Cosmos和GR00T在内的多个开源模型系列，扩大在开源模型生态系统中的影响力。

值得注意的是，黄仁勋特别点名表扬了DeepSeek的开源模型，认为它们“让整个世界惊讶”，并在2025年引领了开源模型的发展。

在黄仁勋看来，开源不只是技术选择，更是商业战略。通过开源工具链，英伟达降低了AI门槛，激活了长尾市场，同时将这些工具与自家芯片深度绑定，建立事实标准。

05 自动驾驶AI学会“思考”
在自动驾驶领域，英伟达也迈出了重要一步。公司推出了全球首个具备“思考推理能力”的端到端自动驾驶系统——NVIDIA Alpamayo。

这套系统不仅能处理传感器输入并控制车辆，更能向乘客解释它即将采取的行动及其背后的推理过程。这种“可解释性”和应对未知场景的推理能力，是处理自动驾驶“长尾问题”的关键。

黄仁勋宣布，首款搭载Alpamayo的梅赛德斯-奔驰CLA将于2026年第一季度在美国上路。

训练这个系统时，英伟达利用了其世界基础模型Cosmos生成的大量合成数据，同时结合真实驾驶数据，解决了在现实世界中收集海量、尤其是罕见“长尾”场景数据的成本与效率瓶颈。

06 生产效率革命，五分钟组装两吨系统
Vera Rubin平台不仅在性能上实现突破，在生产效率和系统设计上也有革命性改进。

这个重达2吨的超级计算机系统，组装时间从原来的2小时缩短到仅需5分钟。这得益于系统的模块化、无主机、无电缆设计，使组装和维护速度比前代产品快18倍。

散热设计同样创新，平台全面采用液冷技术，即使整体功耗倍增，气流水温条件却与前代相当。据估算，这种设计可为全球数据中心节省约6%的用电。

系统采用第三代MGX机架设计，计算托盘支持零停机维护与容错，即使在部分组件被移除的情况下，机架仍可继续运行。第二代RAS引擎可进行零停机运行状况检查，进一步提升了系统可靠性。

07 物理AI的三台计算机架构
要实现物理AI，黄仁勋提出了三台计算机协同工作的架构。

首先是训练计算机，使用GPU训练AI模型；其次是推理计算机，在机器人本体或汽车上实时运行AI；最关键的是第三台计算机——模拟计算机，它在虚拟世界里生成训练数据并评估AI行为的安全性。

第三台计算机的核心是英伟达的Cosmos世界基础模型。这个开源的、“前沿级”的模型不是基于语言，而是基于对互联网规模视频、真实驾驶数据和3D模拟的学习，从而建立对世界运作方式的统一表征。

加上Omniverse物理模拟平台，AI可以在虚拟世界里反复演练，再部署到现实场域。这种方法不仅解决了现实世界数据稀缺昂贵的问题，还能让AI学会应对罕见的长尾场景。

08 生态扩张，英伟达的安卓梦
黄仁勋的愿景不只是卖芯片，而是要成为AI时代的基础设施提供商，就像安卓是智能手机的底层系统一样。

他现场宣布与多家行业巨头达成合作：西门子将把英伟达的CUDA-X库和Omniverse集成到其工业软件中；Palantir、ServiceNow等企业平台将整合英伟达的智能体系统。

英伟达进军机器人领域反映了行业更广泛的转变，随着人工智能从云端走向能够学习如何在物理世界中思考的机器。机器人已成为Hugging Face上增长最快的类别，而英伟达的模型在Hugging Face上的下载量遥遥领先。

黄仁勋甚至暗示，英伟达的下一个目标是成为通用机器人领域的“安卓”。通过提供完整的硬件和软件栈，使机器人开发更加易于接近，就像智能手机制造商依赖安卓系统一样。

机器人已经能够理解物理世界的因果关系，并在真实环境中做出正确行动。基于英伟达与台积电深度协同设计的光子交换机芯片，实现了512个端口、每个端口200Gbps的传输能力。

一场由AI驱动的物理革命正在拉开序幕。

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