摘要：“Rubin的到來恰逢其時，因為訓練和推理的AI計算需求正在激增。”

北京時間1月6日早五點，英偉達CEO黃仁勛在CES 2026開幕前的 keynote 演講中，用90分鐘為全球科技產業描繪了一幅激進且完整的未來圖景。

在這場信息密度極高的演講中，他不僅宣告人工智能的發展重心正從純粹的“數字智能”邁向與物理世界交互的“物理AI”新紀元，更以一系列開源重器——從世界模型Cosmos、自動駕駛系統AlphaMio到新一代AI芯片架構Vera Rubin——展示了英偉達作為全棧巨頭的野心：即為這個新時代構建從底層芯片、基礎設施到頂層模型與應用的全部基石。

當AI時代的算力需求正無限放大，英偉達仍在通過對計算平臺的極限升級，試圖吃下這個龐大的數字世界算力基座。

DeepSeek帶來的啟示，開源是創新主引擎

演講伊始，黃仁勛便以歷史性的視角定調感慨：“每隔10到15年，計算行業就會發生一次平臺遷移。”他強調，當前我們正同時經歷兩大遷移：一是應用轉向以AI為核心構建；二是整個軟件開發和運行范式被重塑——從“編程”轉向“訓練”，從CPU轉向GPU，從執行預編譯代碼轉向實時生成內容。

“這意味著過去十年價值約10萬億美元的計算產業，正在被現代化改造。”黃仁勛指出，驅動這場變革的資金，來自全球研發預算向AI的轉移以及海量的風險投資。

他特別用大量篇幅盛贊了開源模型的革命性作用，并再一次感嘆了DeepSeek讓世界震驚，開源讓AI迅速擴散，沒有人愿意掉隊。“開源模型已經觸及技術前沿，”黃仁勛表示，雖然頂尖開源模型與最前沿專有模型之間仍有約6個月的差距，但這種快速迭代正激活全球創新。

“我們怎么可能讓智能的數字形式拋下任何人？”他反問道。英偉達自身也投入了價值數十億美元的DGX超級計算機集群來推動開源模型發展，并在蛋白質結構預測（Open Fold Three）、天氣預測（Forecast Net）等多個科學領域取得突破。

智能體與物理AI——從理解語言到理解世界

黃仁勛詳細闡述了AI能力演進的下一個關鍵階段：從大語言模型的“記憶與生成”邁向智能體（Agent）的“推理與行動”。他解釋，早期模型會產生“幻覺”，是因為它們缺乏在回答前進行“基礎研究”的能力。而現代智能體框架能夠進行思維鏈推理，主動規劃步驟、調用工具，從而解決從未被明確訓練過的新問題。

“這為各種應用打開了大門。我們不再需要在第一天就訓練AI懂得一切。”黃仁勛說。這一智能體架構本質上是多模型、多云、混合式的，能夠根據任務動態選擇最佳模型，并結合企業私有的定制化模型，形成既前沿又專屬的AI能力。

然而，真正的挑戰在于讓AI理解物理世界。“一個小孩都懂的常識——物體恒存、重力、摩擦力——對AI來說完全陌生。”黃仁勛指出，這引出了演講的核心主題：物理AI。為此，需要構建一個由三臺計算機組成的完整系統：一臺用于訓練AI模型，一臺用于在機器人或汽車上實時推理（“邊緣計算”），而第三臺則用于高精度物理模擬，以生成訓練數據并評估AI行為的安全性。

世界模型Cosmos與自動駕駛系統AlphaMio

隨后，黃仁勛隆重介紹了英偉達應對物理AI挑戰的核心答案：NVIDIA Cosmos。這是一個開源的、“前沿級”的世界基礎模型，它并非基于語言，而是基于對互聯網規模視頻、真實駕駛數據和3D模擬的學習，從而建立起對世界運作方式的統一表征。Cosmos能夠根據單張圖片生成逼真視頻，或從3D場景描述中生成物理合理的運動軌跡。更重要的是，它能在交互式閉環模擬中響應AI的動作，并進行因果推理。

“Cosmos將計算轉化為數據。”黃仁勛強調，這解決了在現實世界中收集海量、尤其是罕見“長尾”場景數據的成本與效率瓶頸。

基于Cosmos生成的海量合成數據與真實數據，英偉達訓練并開源了其首個端到端自動駕駛系統——NVIDIA AlphaMio。黃仁勛宣稱，這是“世界上第一個具備思考推理能力的自動駕駛汽車AI”。AlphaMio不僅能處理傳感器輸入并控制車輛，更能向乘客解釋它即將采取的行動及其背后的推理過程。這種“可解釋性”和應對未知場景的推理能力，是處理自動駕駛“長尾問題”的關鍵。他宣布，首款搭載AlphaMio的梅賽德斯-奔馳汽車將于2026年第一季度上路。

算力需求激增，生逢其時的Vera Rubin

演講到后半程，黃仁勛終于拿出了主菜，重磅芯片新架構。

面對AI模型規模每年增長10倍、計算需求爆炸的挑戰，黃仁勛說他們不得不重新設計每一款芯片，并現場正式揭示了英偉達的下一代AI芯片架構：NVIDIA Vera Rubin。其命名來源于發現暗物質的天文學家薇拉·魯賓，寓意照亮AI計算的未知領域。

“Rubin 的到來恰逢其時，因為訓練和推理的 AI 計算需求正在激增”，黃仁勛表示，他解釋道，在摩爾定律放緩的當下，僅靠晶體管數量微增（Rubin GPU晶體管數僅為Blackwell的1.6倍）無法實現性能飛躍。Vera Rubin的秘訣在于 “極端協同設計” ——對公司內部所有芯片進行徹底重新設計，使其作為一個整體系統工作。并一次性展示了6款芯片:Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9（CX9）智能網卡、BlueField-4 DPU、Spectrum-X 102.4T CPO。黃仁勛評價其“每一顆都是革命性的”，都值得單獨開一場發布會。

Vera CPU與Rubin GPU：新一代CPU性能功耗比提升2倍，GPU的AI浮點性能達到Blackwell的5倍。

革命性NVFP4張量核心：這是一個能動態自適應調整精度以優化Transformer模型吞吐量的專用處理器，黃仁譽其為“突破性工作”，并暗示可能成為未來行業標準。

全棧革新：從集成硅光子的Spectrum-X以太網交換機（512個200Gb/s端口），到為AI工作負載重塑的BlueField-4 DPU（用于管理爆炸式增長的KV緩存上下文內存），再到徹底簡化、無電纜的DGX機箱設計， Vera Rubin是一次從芯片到系統的全面重構。

黃仁勛展示了一個包含1152個GPU的Vera Rubin POD，其機柜重達約2噸，內部包含2英里長的銅纜。盡管性能巨幅提升，其散熱仍僅需45攝氏度溫水，能效顯著。他總結，Vera Rubin將使訓練一個10萬億參數大模型所需的系統數量減少至Blackwell的四分之一，同時推理成本降低一個數量級，是“通往AI下一個前沿的巨大飛躍”。

黃仁勛還表示，“如果Vera Rubin要趕在今年，現在必須已經在生產中。今天我可以告訴大家，Vera Rubin正在全力生產中。”

生態與未來——機器人普及與工業數字化

最后，黃仁勛將視角擴展至更廣闊的產業。他宣布與西門子達成重磅合作，將英偉達的物理AI模型與Omniverse數字孿生平臺深度集成到西門子的工業軟件與自動化系統中，共同推動從芯片設計、工廠規劃到生產運維的全面數字化革命。

“最初是他們（EDA和工業軟件公司）創造了英偉達，現在我們有幸用創造的技術去變革他們的行業。”黃仁勛說。

演講在充滿未來感的氛圍中結束。黃仁勛總結道，自動駕駛汽車僅是物理AI的第一個主流市場，相同的技術棧（三臺計算機、合成數據生成、模擬）正催生機器人革命的到來，從機械臂到人形機器人。他邀請多個機器人合作伙伴登場，并戲稱：“機器人領域的‘ChatGPT時刻’即將到來。”

黃仁勛此次演講已遠超單一產品發布的范疇，而是一次對AI及計算產業未來十年的系統性宣言。通過開源關鍵模型（Cosmos， AlphaMio）與發布顛覆性硬件（Vera Rubin），英偉達正強勢定義“物理AI”時代的技術標準與基礎設施。其戰略核心清晰無比：以全棧式的開放生態，牢牢占據從數據中心到機器人指尖的每一個計算節點。一個由AI驅動、虛實交融的物理世界，其基石正在今夜被英偉達一塊塊奠定。