廣東
1月6日，一年一度CES，英偉達CEO黃仁勛又穿著他那身皮衣，帶來了新年的第一場公開演講。
罕見的是，這一次他沒有發布新的消費級顯卡，而是把目光轉向物理AI。
黃仁勛點贊Kimi、DeepSeek和千問
演講開場，黃仁勛先回顧了過去一年AI行業的進展，表示開源模型的崛起徹底改變了人工智能，已經成為全球創新的催化劑。
他直言，DeepSeek R1的出現意外推動了整個行業的變革進程，讓全世界驚訝。
背后的PPT上，展示了全球多款開源大模型，其中包括三款中國大模型：
Kimi K2
DeepSeek V3.2
Qwen（千問）
黃仁勛認為，全球開源模型性能正在快速逼近頂尖水平，即便目前仍落后最頂尖的閉源模型約6個月，但差距在逐步縮短。
未來10年
很大一部分汽車將是自動駕駛的
開源模型如此快的迭代速度，英偉達也不想錯過。
在現場，他一口氣介紹了英偉達開源模型宇宙下的六大領域開源模型矩陣，涵蓋智能體AI、物理AI、自動駕駛、機器人等。
這六大開源模型系列構成了英偉達物理AI的全棧技術體系。
黃仁勛解釋，物理AI是AI發展的第四階段，從感知AI——生成AI——智能體AI——物理AI。
它能夠在物理世界中學會思考物理因果關系，比如杯子掉地上為什么會碎？是因為重力和材料特性。
“現在物理AI的ChatGPT時刻已經到來，AI正從數字世界走向物理世界”，黃仁勛表示。
在此基礎上，英偉達發布全球首個開源自動駕駛推理模型Alpamayo，開始跟特斯拉FSD展開正面競爭。
傳統自動駕駛模型只知道“紅燈要停，綠燈要走”，但不懂背后的物理規律。
而Alpamayo不同，它引入視覺-語言-行動（VLA）模型，讓自動駕駛系統像人一樣理解世界。
首創“決策——因果——推理”因果鏈，能夠生成自然語言解釋決策邏輯，比如看到道路施工標志——旁邊有工人在作業——車輛需要繞行——注意避讓障礙物。
不僅知道做什么，還知道為什么要這樣做。
Alpamayo模型的商業化也正在落地。黃仁勛宣布，搭載Alpamayo技術的奔馳 CLA，將在今年第一季度在美國上市，之后逐步進入歐洲和亞洲市場。
他相當肯定，在接下來的10年里，世界上很大一部分汽車將是自動駕駛的、高度自動駕駛的。
隨后，特斯拉CEO馬斯克在X上指出，這正是特斯拉正在做的，他們會發現，達到99%的準確率很容易，但要解決分布的長尾部分超級難。
長尾問題指的是極端天氣、突發障礙物或復雜交通互動等，特斯拉FSD已經在全球數百萬車輛上積累了海量的真實駕駛數據，這正是特斯拉的優勢所在。
硝煙味已經非常濃了。
5倍算力+10倍降本
Rubin已全面投產
除此之外，這場演講的另一個重頭戲——英偉達下一代超級計算架構Vera Rubin，正式登場。
它以美國天文學家薇拉?魯賓命名，她出生于1928年，從小就對星星著迷，1948年從瓦薩學院畢業時是班上唯一學天文的女生，后來她又在康奈爾大學、喬治城大學分別拿到碩士和博士學位，一邊帶娃一邊做研究。
魯賓最牛的發現來自她對星系旋轉曲線的研究，按照牛頓萬有引力，星系邊緣的恒星應該轉得比中心慢，但她用望遠鏡觀測了上百個星系，發現邊緣恒星轉速幾乎不變，甚至更快！
這意味這星系里肯定有大量看不見的質量在“拉著”恒星，這成為后來發現“暗物質”的鐵證。
Rubin架構也有著類似的創新意義，黃仁勛解釋，在摩爾定律放緩的當下，僅靠晶體管數量微增無法實現性能飛躍，Rubin的優越性在于“六款芯片協同設計”，這不僅是簡單地對Blackwell的全面升級。
這6款芯片分別執行計算、思考、數據處理、網絡通信等任務，共同為一個整體系統而工作。
他直接甩出一系列硬核數據：
在推理任務下，Rubin GPU達到50 PFLOPS（每秒5000萬億次運算），性能是Blackwell的5倍；訓練性能達到35 PFLOPS，是Blackwell的3.5倍。
要知道H100的性能才約4 PFLOPS，簡直是卡車跟玩具車的較量。
與此同時，Rubin推理成本降低了10倍！花更少錢、用更少的時間，干更多的活。
上一代Blackwell需要一個月才能完成Alpamayo模型的訓練，現在Rubin僅用一周；在Rubin上跑Alpamayo，推理延遲降低至1毫秒，同時還能輸出自然語言解釋。
他表示，Blackwell讓AI能處理大規模數據，而Rubin讓AI能理解物理世界并做出明智決策，這標志著物理AI時代的真正到來。
同時他透露，Vera Rubin已經全面進入量產階段。
黃仁勛這一次的演講，為2026年的AI行業定下了革命基調。
中國開源大模型的崛起，讓大模型不再是少數巨頭的游戲；物理AI的突破，讓AI從虛擬走向實體；Rubin架構的誕生，讓高效能、低成本的智能部署成為可能。
三者交織之下，AI正從實驗室走向工廠、道路、社區，成為重塑產業、改變生活的核心力量。
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