NVIDIA黃仁勛CES2026特別演講：物理AI的星光閃耀時

CES 2026的特別演講中不能沒有NVIDIA黃仁勛，在正式開展前夕，NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛用物理AI的故事主線描述了下一代AI的可能性。與此同時，Vera Rubin這位暗物質(zhì)研究先驅(qū)、天文學(xué)家，也終于隨著NVIDIA下一代CPU和GPU正式發(fā)布被更多人所記住。

下一代AI計算平臺Vera Rubin不僅僅是算力的再度提升，也將全面覆蓋更多商用領(lǐng)域，包括自動駕駛、機器人、醫(yī)療、通用AI。2.5噸的Vera Rubin NVL72出現(xiàn)在老黃背后那一刻，一場高度協(xié)同設(shè)計、徹底淘汰傳統(tǒng)水冷模組的最前沿AI解決方案，被提上議程。

Blackwell到Vera Rubin：6顆芯片一次更換

黃仁勛上來就給了一個大招，Blackwell的解決方案已經(jīng)走到了傳統(tǒng)計算基礎(chǔ)設(shè)施的盡頭，就換而言之，過去十年投下去的約10萬億美元傳統(tǒng)計算基礎(chǔ)設(shè)施，必須被加速計算與AI重做一遍，否則無法支撐每年10倍模型體量和5倍生成內(nèi)容的增長速度。

因此Vera Rubin的升級是一整套解決方案，包括雙芯片封裝的Rubin GPU，ARM v9 144核的Vera CPU。這樣的前提下，需要BlueField-4 DPU外掛16TB的KV-Cache，以及NVLink Switch 7提供1.8TB/s的傳輸總線，2個1.6Tbps的光收發(fā)芯片，一組效率高達(dá)94%的DC/DC電源模組，主打一個猛上加猛，一整套解決方案安裝到整機也冷的NVL72機組上，重量達(dá)到2.5噸。

重歸重，帶來的性能飛躍也是非常直接的。相比上一代Blackwell，Rubin的NVFP4推理性能提升5倍，訓(xùn)練性能提升3.5倍，HBM4內(nèi)存帶寬提升2.8倍，NVLink互連帶寬翻倍，生成token成本降至現(xiàn)在的1/10。

例如運行相同70B參數(shù)MoE模型的時候，Blackwell生成2048 token需要1.8秒，彈道了Rubin僅需要0.35秒，并且能耗降低60%。

另外，在BlueField-4 DPU的加持下，KV-Cache可以幫助GPU顯存卸載到機架共享的內(nèi)存池上，每顆GPU都可以額外擴展16TB高速內(nèi)存，從而實現(xiàn)近乎無限的長對話、長視頻理解。

新硬件搭配全新的NVFP4下還能更進(jìn)一步，NVFP4可以保持>99.2%精度的前提下，把每次推理的位寬砍半，同時顯存帶寬需求減半，進(jìn)而實現(xiàn)成本降到上一代1/10。黃仁勛在演講上表示，模型大小年增長10倍，生成內(nèi)容年增長5倍，而用戶愿意為每token支付的費用年降10倍，因此只有靠全棧協(xié)同設(shè)計才能活下去。

目前Vera Rubin已經(jīng)在臺積電N3產(chǎn)線流片，計劃在2026Q2規(guī)模出貨，戴爾、HPE、聯(lián)想、Supermicro等OEM會在2026年下半年開始整機交付，從而啟動新一輪的AI算力迭代。

物理AI近在咫尺

AI加速的意義已經(jīng)在現(xiàn)實中被得以展現(xiàn)，當(dāng)2個BDXdroids走上演講臺就是最直接的證明。現(xiàn)在的AI已經(jīng)跑通了從虛擬到物理、再由物理回饋虛擬AI的閉環(huán)，通過訓(xùn)練、仿真、部署的路徑加速物理AI的可行性。

而這整個過程也已經(jīng)由NVIDIA跑通，先使用DGX進(jìn)行訓(xùn)練，然后通過Omniverse、Cosmos在孿生世界進(jìn)行仿真，最后通過AGX、Orin展開機器人部署，一氣呵成。

更重要的是，NVIDIA在現(xiàn)場宣布三大物理AI支柱已經(jīng)開源，Cosmos World基礎(chǔ)模型可以完成視頻到動作的聯(lián)合訓(xùn)練，GROOT 1.6人形機器人推理模型提供32自由度協(xié)調(diào)，Isaac Lab Arena仿真安全測試框架包含了50萬條機器人軌跡基準(zhǔn)。這套為了賣更多GPU而打造免費軟件生態(tài)的形式在GeForce消費端屢試不爽，大多數(shù)時候NVIDIA提供的軟件生態(tài)不僅免費，用起來還挺高效，很快就會讓人欲罷不能。

物理AI當(dāng)然不會僅限制在機器人。黃仁勛在現(xiàn)場正式發(fā)布了自動駕駛智能體Alpamayo，這是一個會思考的自動駕駛，現(xiàn)場的DEMO視頻演示了一段搭載Alpamayo的自動駕駛系統(tǒng)由馳騁在舊金山，從傍晚的夕陽落日到華燈初上，這套自動駕駛系統(tǒng)很好的規(guī)避了所有可能出現(xiàn)的意外狀況，并且一邊開車一邊用自然語言解釋駕駛邏輯，比如前方施工時，如何做出一個類似人類的自然判斷，進(jìn)而給出合理解決方案。

在發(fā)布Alpamayo的同時，NVIDIA也同步宣布Alpamayo R1模型開源，提供權(quán)重、數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練腳本、CarSim/CarMaker接口，2025款梅賽德斯奔馳CLA已經(jīng)展開測試，并將在北美地展開OTA推送。

在Alpamayo R1開源的同時，NVIDIA還放出了多個開源模型，包括蛋白質(zhì)復(fù)合體結(jié)構(gòu)預(yù)測的OpenFold3，多蛋白相互作用生成預(yù)測的Evolve2，兩公里內(nèi)的氣象模擬模型Eath-2，12小時化學(xué)污染擴散模型ForecastNet-Chem。10T token多模態(tài)開源數(shù)據(jù)集中包含了45.5萬蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、100TB車載傳感器數(shù)據(jù)，鼓勵學(xué)術(shù)機構(gòu)自由下載。

AI生態(tài)的開源進(jìn)階時

黃仁勛在現(xiàn)場強烈表揚了AI的開源生態(tài)。在2024年，開源AI落后閉源AI有18個月的差距，在2026年的現(xiàn)在，這個差距只剩6個月，來自中國的DeepSeek-R1、Qwen2.5、Kimi k1.5為開源AI創(chuàng)造出了無數(shù)可能。

當(dāng)開源與閉源無限接近，黃仁勛表示，任何企業(yè)和個人都有機會推動AI從語言理解的拐點，轉(zhuǎn)向理解物理的拐點，NVIDIA也將從數(shù)據(jù)中心AI公司，變成物理世界AI基礎(chǔ)設(shè)施的公司。

無論如何，NVIDIA都在扮演制造工具的角色，從最初制造游戲運行的工具，到現(xiàn)在制造AI加速的工具，推動一個生態(tài)往更廣闊的領(lǐng)域發(fā)展。有意思的是，在近幾十年中，AI概念被嘗試和熱捧了數(shù)次，而只有這一次AI的火把終于被完全點燃，成功從虛擬世界走向現(xiàn)實的物理世界，成為人類文明進(jìn)程中的一個全新注腳，這一刻的星光閃耀時，無論是NVIDIA還是無數(shù)研究AI領(lǐng)域的工作者們，都值得稱贊。