芯耀
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这次2026年CES，黄仁勋的演讲只能用“炸裂”来形容。这不只是一场发布会，更是英伟达从“算力提供商”向“全栈AI与物理AI平台商”转型的终极节点。老黄明确表示：现在的英伟达不仅卖芯片，更是在通过“模型即基础设施”的逻辑，定义下一代智能体和机器人。
黄仁勋在演讲中抛出了 5 大核心观点，重新定义了行业准则：
第一，是物理 AI（Physical AI）的全面降临。 老黄认为，AI 的“ChatGPT 时刻”正在机器人和自动驾驶领域重演。AI 不再只是对话框里的文字，而是能感知物理定律、执行动作的实体。他放出豪言：“未来一切移动的物体都将变成机器人”，而这将是一个数万亿美元规模的超级市场。
第二，是计算机产业的“大重置”。 行业正处于 15 到 20 年一遇的架构重构期。核心是从“检索式计算”转向“生成式推理”。全球 10 万亿美元的传统设施正从 CPU 转向 GPU，因为软件的本质已经从“人工编写”变成了“数据训练”。
第三，是开源生态的战略加速。 老黄直言，开源与前沿模型的差距已缩短至 6 个月。英伟达这次前所未有地开源了 Alpamayo 自动驾驶模型的“训练数据蓝图”和 10 万亿 Tokens 数据集。他的逻辑很简单：在关乎人命的领域，只有开源数据逻辑，才能建立真正的“系统信任”。
第四，是计算竞赛的三条关键曲线。 他量化了未来的竞争门槛：模型参数每年扩大 10 倍，推理需求增长 5 倍，而最关键的——单 Token 成本必须下降 100 倍！只有达到百倍级的降本，才能支撑起智能体大规模的“思维链”推理。
第五，是智能体系统与深度推理。 现在的硬件开始支持“测试时缩放（Test-time scaling）”。比如新发布的 BlueField-4 DPU，它实现了“推理卸载”，能独立处理智能体的记忆和感知，而不必每次都唤醒高功耗 GPU，直接解决了机器人的续航难题。
此外，黄仁勋还在现场发布了贯穿“物理AI”全链路的四大核心底座。
在硬件核心方面，黄仁勋宣布Vera Rubin AI 平台该平台已进入全面量产阶段。它是全球首个原生支持 HBM4 显存 的平台，包含六款芯片，核心是结合了 Vera CPU 和 Rubin GPU 的超级芯片。它的推理性能比 Blackwell 提升了 5 倍，但单 Token 成本降低了 10 倍，是专门为万亿参数智能体设计的“强心脏”。
在自动驾驶方面，Alpamayo 模型与奔驰合作，英伟达发布了开源推理模型家族 Alpamayo，赋予汽车“类人思考”的能力。2025款及后续的奔驰 CLA 将首发搭载英伟达完整自动驾驶堆栈。同时，Drive AV 软件正式在美推出，今年内会推广至欧洲和日韩。
关于机器人与物理 AI 的“铁三角”，老黄强调：“没有模拟，就没有物理 AI”。为此，英伟达推出了 Isaac GR00T Blueprint 蓝图，并发布了 Cosmos 系列世界模型。它不只是生成视频，而是能模拟重力、磨损和碰撞。为了大规模落地，还推出了 1,999 美元的 Jetson T4000 模块，正式把 Blackwell 架构带入机器人领域，实现 40W 低功耗下的本地运行。
在开源生态与智能体进化方面，英伟达贡献了全球最大的 10 万亿 Tokens 开源数据集，并推出了涵盖语言、医疗 Clara、机器人和自动驾驶四大领域的开源模型。同时升级了 Nemotron 智能体家族，专门针对“工具使用（Tool Use）”做了优化，让 AI 操纵机械臂或调用 API 的准确率有了质的飞跃。
总结这次黄仁勋在CES上的演讲核心，就是英伟达通过“数字孪生训练（Omniverse）、物理基础模型（Cosmos）、高效率推理硬件（Rubin）”这套闭环，已经完成了向“物理世界操作系统”提供商的飞跃。英伟达要做的，就是成为未来十年物理世界运行的底层基座！
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