智東西
作者 ZeR0 陳駿達(dá)
編輯 漠影

芯東西拉斯維加斯1月5日?qǐng)?bào)道，剛剛，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在國(guó)際消費(fèi)電子展CES 2026上發(fā)表2026年首場(chǎng)主題演講。黃仁勛一如既往穿著皮衣，在1.5小時(shí)內(nèi)連宣8項(xiàng)重要發(fā)布，從芯片、機(jī)架到網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，對(duì)整個(gè)全新代際平臺(tái)進(jìn)行了深入介紹。

在加速計(jì)算和AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，英偉達(dá)發(fā)布NVIDIA Vera Rubin POD AI超級(jí)計(jì)算機(jī)、NVIDIA Spectrum-X以太網(wǎng)共封裝光學(xué)器件、NVIDIA推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)、基于DGX Vera Rubin NVL72的NVIDIA DGX SuperPOD。

NVIDIA Vera Rubin POD采用英偉達(dá)6大自研芯片，涵蓋CPU、GPU、Scale-up、Scale-out、存儲(chǔ)與處理能力，所有部分均為協(xié)同設(shè)計(jì)，可滿(mǎn)足先進(jìn)模型需求并降低計(jì)算成本。

其中，Vera CPU采用定制Olympus核心架構(gòu)，Rubin GPU引入Transformer引擎后NBFP4推理性能高達(dá)50PFLOPS，每GPU NVLink帶寬快至3.6TB/s，支持第三代通用機(jī)密計(jì)算（第一個(gè)機(jī)架級(jí)TEE），實(shí)現(xiàn)CPU與GPU跨域的完整可信執(zhí)行環(huán)境。

這些芯片均已回片，英偉達(dá)已對(duì)整個(gè)NVIDIA Vera Rubin NVL72系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證，合作伙伴也已開(kāi)始運(yùn)行其內(nèi)部集成的AI模型和算法，整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)都在為Vera Rubin做部署準(zhǔn)備。

其他發(fā)布中，NVIDIA Spectrum-X以太網(wǎng)共封裝光學(xué)器件顯著優(yōu)化了電源效率和應(yīng)用正常運(yùn)行時(shí)間；NVIDIA推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)重新定義了存儲(chǔ)堆棧，以減少重復(fù)計(jì)算并提升推理效率；基于DGX Vera Rubin NVL72的NVIDIA DGX SuperPOD將大型MoE模型的token成本降低至1/10。

開(kāi)放模型方面，英偉達(dá)宣布擴(kuò)展開(kāi)源模型全家桶，發(fā)布新的模型、數(shù)據(jù)集和庫(kù)，包括NVIDIA Nemotron開(kāi)源模型系列新增Agentic RAG模型、安全模型、語(yǔ)音模型，還發(fā)布了適用于所有類(lèi)型機(jī)器人的全新開(kāi)放模型。不過(guò)，黃仁勛并未在演講中詳細(xì)介紹。

物理AI方面，物理AI的ChatGPT時(shí)刻已經(jīng)到來(lái)，英偉達(dá)全棧技術(shù)使全球生態(tài)系統(tǒng)能通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人技術(shù)改變行業(yè)；英偉達(dá)廣泛的AI工具庫(kù)，包括全新Alpamayo開(kāi)源模型組合，使全球交通行業(yè)能快速實(shí)現(xiàn)安全的L4駕駛；NVIDIA DRIVE自動(dòng)駕駛平臺(tái)現(xiàn)已投入生產(chǎn)，搭載于所有全新梅賽德斯-奔馳CLA，用于L2++ AI定義的駕駛。

一、全新AI超級(jí)計(jì)算機(jī)：6款自研芯片，單機(jī)架算力達(dá)3.6EFLOPS

黃仁勛認(rèn)為，每10到15年，計(jì)算機(jī)行業(yè)就會(huì)迎來(lái)一次全面的重塑，但這次，兩個(gè)平臺(tái)變革同時(shí)發(fā)生，從CPU到GPU，從“編程軟件”到“訓(xùn)練軟件”，加速計(jì)算與AI重構(gòu)了整個(gè)計(jì)算堆棧。過(guò)去十年價(jià)值10萬(wàn)億美元的計(jì)算產(chǎn)業(yè)，正在經(jīng)歷一場(chǎng)現(xiàn)代化改造。

與此同時(shí)，對(duì)算力的需求也急劇飆升。模型的尺寸每年增長(zhǎng)10倍，模型用于思考的token數(shù)量每年增長(zhǎng)5倍，而每個(gè)token的價(jià)格每年降低10倍。

為了應(yīng)對(duì)這一需求，英偉達(dá)決定每年都發(fā)布新的計(jì)算硬件。黃仁勛透露，目前Vera Rubin也已經(jīng)全面開(kāi)啟生產(chǎn)。

英偉達(dá)全新AI超級(jí)計(jì)算機(jī)NVIDIA Vera Rubin POD采用了6款自研芯片：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9（CX9）智能網(wǎng)卡、BlueField-4 DPU、Spectrum-X 102.4T CPO。

（1）Vera CPU：為數(shù)據(jù)移動(dòng)和智能體處理而設(shè)計(jì)，擁有88個(gè)英偉達(dá)定制Olympus核心、176線(xiàn)程的英偉達(dá)空間多線(xiàn)程，1.8TB/sNVLink-C2C支持CPU:GPU統(tǒng)一內(nèi)存，系統(tǒng)內(nèi)存達(dá)1.5TB（是Grace CPU的3倍），SOCAMM LPDDR5X內(nèi)存帶寬為1.2TB/s，并支持機(jī)架級(jí)機(jī)密計(jì)算，數(shù)據(jù)處理性能翻倍提升。

（2）Rubin GPU：引入Transformer引擎，NVFP4推理性能高達(dá)50PFLOPS，是Blackwell GPU的5倍，向后兼容，在保持推理精度的同時(shí)提升BF16/FP4級(jí)別的性能；NVFP4訓(xùn)練性能達(dá)到35PFLOPS，是Blackwell的3.5倍。

Rubin也是首個(gè)支持HBM4的平臺(tái)，HBM4帶寬達(dá)22TB/s，是上一代的2.8倍，能夠?yàn)榭量痰腗oE模型和AI工作負(fù)載提供所需性能。

（3）NVLink 6 Switch：單lane速率提升至400Gbps，采用SerDes技術(shù)實(shí)現(xiàn)高速信號(hào)傳輸；每顆GPU可實(shí)現(xiàn)3.6TB/s的全互連通信帶寬，是上一代的2倍，總帶寬為28.8TB/s，F(xiàn)P8精度下in-network計(jì)算性能達(dá)到14.4TFLOPS，支持100%液冷。

（4）NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC：每顆GPU提供1.6Tb/s帶寬，針對(duì)大規(guī)模AI進(jìn)行了優(yōu)化，具備完全軟件定義、可編程、加速的數(shù)據(jù)路徑。

（5）NVIDIA BlueField-4：800Gbps DPU， 用于智能網(wǎng)卡和存儲(chǔ)處理器，配備64核Grace CPU，結(jié)合ConnectX-9 SuperNIC，用于卸載網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)相關(guān)的計(jì)算任務(wù)，同時(shí)增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)安全能力，計(jì)算性能是上一代的6倍，內(nèi)存帶寬達(dá)3倍，GPU訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的速度提升至2倍。

（6）NVIDIA Vera Rubin NVL72：在系統(tǒng)層面將上述所有組件整合成單機(jī)架處理系統(tǒng)，擁有2萬(wàn)億顆晶體管，NVFP4推理性能達(dá)3.6EFLOPS，NVFP4訓(xùn)練性能達(dá)2.5EFLOPS。

該系統(tǒng)LPDDR5X內(nèi)存容量達(dá)54TB，是上一代的2.5倍；總HBM4內(nèi)存達(dá)20.7TB，是上一代的1.5倍；HBM4帶寬是1.6PB/s，是上一代的2.8倍；總縱向擴(kuò)展帶寬達(dá)到260TB/s，超過(guò)全球互聯(lián)網(wǎng)的總帶寬規(guī)模。

該系統(tǒng)基于第三代MGX機(jī)架設(shè)計(jì)，計(jì)算托盤(pán)采用模塊化、無(wú)主機(jī)、無(wú)纜化、無(wú)風(fēng)扇設(shè)計(jì)，使組裝和維護(hù)速度比GB200快18倍。原本需要2小時(shí)的組裝工作，現(xiàn)在只需5分鐘左右，而原本系統(tǒng)使用約80%的液冷，目前已經(jīng)100%使用液冷。

NVLink Switch托盤(pán)顆實(shí)現(xiàn)零停機(jī)維護(hù)與容錯(cuò)，在托盤(pán)被移除或部分部署時(shí)機(jī)架仍可運(yùn)行。第二代RAS引擎可進(jìn)行零停機(jī)運(yùn)行狀況檢查。

這些特性提升了系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間與吞吐率，進(jìn)一步降低訓(xùn)練與推理成本，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)中心對(duì)高可靠性、高可維護(hù)性的要求。

已有超過(guò)80家MGX合作伙伴準(zhǔn)備好支持Rubin NVL72在超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的部署。

二、三大新品爆改AI推理效率：新CPO器件、新上下文存儲(chǔ)層、新DGX SuperPOD

同時(shí)，英偉達(dá)發(fā)布了3款重要新品：NVIDIA Spectrum-X以太網(wǎng)共封裝光學(xué)器件、NVIDIA推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)、基于DGX Vera Rubin NVL72的NVIDIA DGX SuperPOD。

1、NVIDIA Spectrum-X以太網(wǎng)共封裝光學(xué)器件

NVIDIA Spectrum-X以太網(wǎng)共封裝光學(xué)器件基于Spectrum-X架構(gòu)，采用2顆芯片設(shè)計(jì)，采用200Gbps SerDes，每顆ASIC顆可提供102.4Tb/s帶寬。

該交換平臺(tái)包括一個(gè)512端口高密度系統(tǒng)，以及一個(gè)128端口緊湊系統(tǒng)，每個(gè)端口的速率均為800Gb/s。

CPO（共封裝光學(xué)）交換系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)5倍的能效提升、10倍的可靠性提升、5倍的應(yīng)用程序正常運(yùn)行時(shí)間提升。

這意味著每天可以處理更多token，從而進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)中心的總擁有成本（TCO）。

2、NVIDIA推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)

NVIDIA推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)是一個(gè)POD級(jí)AI原生存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，用于存儲(chǔ)KV Cache，基于BlueField-4與Spectrum-X Ethernet加速，與NVIDIA Dynamo和NVLink緊密耦合，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)同上下文調(diào)度。

該平臺(tái)將上下文作為一等數(shù)據(jù)類(lèi)型處理，可實(shí)現(xiàn)5倍的推理性能、5倍的更優(yōu)能效。

這對(duì)改進(jìn)多輪對(duì)話(huà)、RAG、Agentic多步推理等長(zhǎng)上下文應(yīng)用至關(guān)重要，這些工作負(fù)載高度依賴(lài)上下文在整個(gè)系統(tǒng)中被高效存儲(chǔ)、復(fù)用與共享的能力。

AI正在從聊天機(jī)器人演進(jìn)為Agentic AI（智能體），會(huì)推理、調(diào)用工具并長(zhǎng)期維護(hù)狀態(tài)，上下文窗口已擴(kuò)展到數(shù)百萬(wàn)個(gè)token。這些上下文保存在KV Cache中，每一步都重新計(jì)算會(huì)浪費(fèi)GPU時(shí)間并帶來(lái)巨大延遲，因此需要存儲(chǔ)。

但GPU顯存雖快卻稀缺，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)對(duì)短期上下文而言效率過(guò)低。AI推理瓶頸正從計(jì)算轉(zhuǎn)向上下文存儲(chǔ)。所以需要一個(gè)介于GPU與存儲(chǔ)之間、專(zhuān)為推理優(yōu)化的新型內(nèi)存層。

這一層不再是事后補(bǔ)丁，而必須與網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)協(xié)同設(shè)計(jì)，以最低的開(kāi)銷(xiāo)移動(dòng)上下文數(shù)據(jù)。

作為一種新型存儲(chǔ)層級(jí)，NVIDIA推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)并不直接存在于主機(jī)系統(tǒng)中，而是通過(guò)BlueField-4連接到計(jì)算設(shè)備之外。其關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)在于，可以更高效地?cái)U(kuò)展存儲(chǔ)池規(guī)模，從而避免重復(fù)計(jì)算KV Cache。

英偉達(dá)正與存儲(chǔ)合作伙伴緊密合作，將NVIDIA推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)引入Rubin平臺(tái)，使客戶(hù)能夠?qū)⑵渥鳛橥暾葾I基礎(chǔ)設(shè)施的一部分進(jìn)行部署。

3、基于Vera Rubin構(gòu)建的NVIDIA DGX SuperPOD

在系統(tǒng)層面，NVIDIA DGX SuperPOD作為大規(guī)模AI工廠(chǎng)部署藍(lán)圖，采用8套DGX Vera Rubin NVL72系統(tǒng)，用NVLink 6縱向擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)，用Spectrum-X Ethernet橫向擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)，內(nèi)置NVIDIA推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)，并經(jīng)過(guò)工程化驗(yàn)證。

整個(gè)系統(tǒng)由NVIDIA Mission Control軟件管理，實(shí)現(xiàn)極致效率?？蛻?hù)可將其作為交鑰匙平臺(tái)部署，用更少GPU完成訓(xùn)練與推理任務(wù)。

由于在6款芯片、托盤(pán)、機(jī)架、Pod、數(shù)據(jù)中心與軟件層面實(shí)現(xiàn)了極致協(xié)同設(shè)計(jì)，Rubin平臺(tái)在訓(xùn)練與推理成本上實(shí)現(xiàn)了大幅下降。與上一代Blackwell相比，訓(xùn)練相同規(guī)模的MoE模型，僅需1/4的GPU數(shù)量；在相同延遲下，大型MoE模型的token成本降低至1/10。

采用DGX Rubin NVL8系統(tǒng)的NVIDIA DGX SuperPOD也一并發(fā)布。

借助Vera Rubin架構(gòu)，英偉達(dá)正與合作伙伴和客戶(hù)一起，構(gòu)建世界上規(guī)模最大、最先進(jìn)、成本最低的AI系統(tǒng)，加速AI的主流化落地。

Rubin基礎(chǔ)設(shè)施將于今年下半年通過(guò)CSP與系統(tǒng)集成商提供，微軟等將成為首批部署者。

三、開(kāi)放模型宇宙再擴(kuò)展：新模型、數(shù)據(jù)、開(kāi)源生態(tài)的重要貢獻(xiàn)者

在軟件與模型層面，英偉達(dá)繼續(xù)加大開(kāi)源投入。

OpenRouter等主流開(kāi)發(fā)平臺(tái)顯示，過(guò)去一年，AI模型使用量增長(zhǎng)20倍，其中約1/4的token來(lái)自開(kāi)源模型。

2025年，英偉達(dá)是Hugging Face上開(kāi)源模型、數(shù)據(jù)和配方的最大貢獻(xiàn)者，發(fā)布了650個(gè)開(kāi)源模型和250個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)集。

英偉達(dá)的開(kāi)源模型在多項(xiàng)排行榜中名列前茅。開(kāi)發(fā)者不僅可以使用這些開(kāi)源模型，還可以從中學(xué)習(xí)、持續(xù)訓(xùn)練、擴(kuò)展數(shù)據(jù)集，并使用開(kāi)源工具和文檔化技術(shù)來(lái)構(gòu)建AI系統(tǒng)。

受到Perplexity的啟發(fā)，黃仁勛觀察到，Agents應(yīng)該是多模型、多云和混合云的，這也是Agentic AI系統(tǒng)的基本架構(gòu)，幾乎所有的創(chuàng)企都在采用。

借助英偉達(dá)提供的開(kāi)源模型和工具，開(kāi)發(fā)者現(xiàn)在也可以定制AI系統(tǒng)，并使用最前沿的模型能力。目前，英偉達(dá)已經(jīng)將上述框架整合為“藍(lán)圖”，并集成到SaaS平臺(tái)中去。用戶(hù)可以借助藍(lán)圖實(shí)現(xiàn)快速部署。

現(xiàn)場(chǎng)演示的案例中，這一系統(tǒng)系統(tǒng)可以根據(jù)用戶(hù)意圖，自動(dòng)判斷任務(wù)應(yīng)由本地私有模型還是云前沿模型處理，也可調(diào)用外部工具（如郵件 API、機(jī)器人控制接口、日歷服務(wù)等），并實(shí)現(xiàn)多模態(tài)融合，統(tǒng)一處理文本、語(yǔ)音、圖像、機(jī)器人傳感信號(hào)等信息。

這些復(fù)雜的能力在過(guò)去是絕對(duì)無(wú)法想象的，但如今已經(jīng)變得微不足道。在ServiceNow、Snowflake等企業(yè)平臺(tái)上，都能使用到類(lèi)似的能力。

四、開(kāi)源Alpha-Mayo模型，讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)“思考”

英偉達(dá)相信物理AI和機(jī)器人最終將成為全球最大的消費(fèi)電子細(xì)分市場(chǎng)。所有能夠移動(dòng)的事物，最終都將實(shí)現(xiàn)完全自主，由物理AI驅(qū)動(dòng)。

AI已經(jīng)經(jīng)歷了感知AI、生成式AI、Agentic AI階段，現(xiàn)在正進(jìn)入物理AI時(shí)代，智能走入真實(shí)世界，這些模型能夠理解物理規(guī)律，并直接從物理世界的感知中生成行動(dòng)。

不要要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，物理AI必須學(xué)會(huì)世界的常識(shí)——物體恒存、重力、摩擦。這些能力的獲取將依賴(lài)三臺(tái)計(jì)算機(jī)：訓(xùn)練計(jì)算機(jī)（DGX）用于打造AI模型，推理計(jì)算機(jī)（機(jī)器人/車(chē)載芯片）用于實(shí)時(shí)執(zhí)行，仿真計(jì)算機(jī)（Omniverse）用于生成合成數(shù)據(jù)、驗(yàn)證物理邏輯。

而其中的核心模型是Cosmos世界基礎(chǔ)模型，將語(yǔ)言、圖像、3D與物理規(guī)律對(duì)齊，支撐從仿真生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的全鏈路。

物理AI將出現(xiàn)在三類(lèi)實(shí)體中：建筑（如工廠(chǎng)、倉(cāng)庫(kù)），機(jī)器人，自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

黃仁勛認(rèn)為，自動(dòng)駕駛將成為是物理AI的第一個(gè)大規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景。此類(lèi)系統(tǒng)需要理解現(xiàn)實(shí)世界、做出決策并執(zhí)行動(dòng)作，對(duì)安全性、仿真和數(shù)據(jù)要求極高。

對(duì)此，英偉達(dá)發(fā)布Alpha-Mayo，一個(gè)由開(kāi)源模型、仿真工具和物理AI數(shù)據(jù)集組成的完整體系，用于加速安全、基于推理的物理AI開(kāi)發(fā)。

其產(chǎn)品組合為全球車(chē)企、供應(yīng)商、創(chuàng)企和研究人員提供構(gòu)建L4級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)模塊。

Alpha-Mayo這是是業(yè)內(nèi)首個(gè)真正讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)“思考”的模型，這一模型已經(jīng)開(kāi)源。它通過(guò)將問(wèn)題拆解為步驟，對(duì)所有可能性進(jìn)行推理，并選擇最安全的路徑。

這種推理型任務(wù)-行動(dòng)模型使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠解決此前從未經(jīng)歷過(guò)的復(fù)雜邊緣場(chǎng)景，例如繁忙路口的交通燈失效。

Alpha-Mayo擁有100億個(gè)參數(shù)，規(guī)模足以處理自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，同時(shí)又足夠輕量，可運(yùn)行在為自動(dòng)駕駛研究人員打造的工作站上。

它能接收文本、環(huán)視攝像頭、車(chē)輛歷史狀態(tài)和導(dǎo)航輸入，并輸出行駛軌跡和推理過(guò)程，讓乘客理解車(chē)輛為何采取某個(gè)行動(dòng)。

現(xiàn)場(chǎng)播放的宣傳片中，在Alpha-Mayo的驅(qū)動(dòng)下，自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以在0介入的情況下自主完成行人避讓、預(yù)判左轉(zhuǎn)車(chē)輛并變道繞開(kāi)等操作。

黃仁勛稱(chēng)，搭載Alpha-Mayo的梅賽德斯奔馳CLA已經(jīng)投產(chǎn)，還剛剛被NCAP評(píng)為世界上最安全的汽車(chē)。每條代碼、芯片、系統(tǒng)都經(jīng)過(guò)安全認(rèn)證。該系統(tǒng)將在美國(guó)市場(chǎng)上線(xiàn)，并將在今年晚些時(shí)候推出更強(qiáng)駕駛能力，包括高速公路脫手駕駛，以及城市環(huán)境下的端到端自動(dòng)駕駛。

英偉達(dá)亦發(fā)布了用于訓(xùn)練Alpha-Mayo的部分?jǐn)?shù)據(jù)集、開(kāi)源推理模型評(píng)估仿真框架Alpha-Sim。開(kāi)發(fā)者可以使用自有數(shù)據(jù)對(duì)Alpha-Mayo進(jìn)行微調(diào)，也可以使用Cosmos生成合成數(shù)據(jù)，并在真實(shí)數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)結(jié)合的基礎(chǔ)上訓(xùn)練和測(cè)試自動(dòng)駕駛應(yīng)用。除此之外，英偉達(dá)宣布NVIDIA DRIVE平臺(tái)現(xiàn)已投入生產(chǎn)。

英偉達(dá)宣布，波士頓動(dòng)力、Franka Robotics、Surgical手術(shù)機(jī)器人、LG電子、NEURA、XRLabs、智元機(jī)器人等全球機(jī)器人領(lǐng)先企業(yè)均基于NVIDIA Isaac和GR00T構(gòu)建。

黃仁勛還官宣了與西門(mén)子的最新合作。西門(mén)子正將英偉達(dá)CUDA-X、AI模型和Omniverse集成到其EDA、CAE和數(shù)字孿生工具與平臺(tái)組合中。物理AI將被廣泛用于設(shè)計(jì)、仿真到生產(chǎn)制造和運(yùn)營(yíng)的全流程。

結(jié)語(yǔ)：左手擁抱開(kāi)源，右手將硬件系統(tǒng)做到不可替代

隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施的重心正從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向大規(guī)模推理，平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)已從單點(diǎn)算力，演進(jìn)為覆蓋芯片、機(jī)架、網(wǎng)絡(luò)與軟件的系統(tǒng)工程，目標(biāo)轉(zhuǎn)向以最低TCO交付最大推理吞吐，AI正進(jìn)入“工廠(chǎng)化運(yùn)行”的新階段。

英偉達(dá)非常注重系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)，Rubin同時(shí)在訓(xùn)練和推理上實(shí)現(xiàn)了性能與經(jīng)濟(jì)性的提升，并能作為Blackwell的即插即用替代方案，可從Blackwell無(wú)縫過(guò)渡。

在平臺(tái)定位上，英偉達(dá)依然認(rèn)為訓(xùn)練至關(guān)重要，因?yàn)橹挥锌焖儆?xùn)練出最先進(jìn)模型，推理平臺(tái)才能真正受益，因此在Rubin GPU中引入NVFP4訓(xùn)練，進(jìn)一步提升性能、降低TCO。

同時(shí)，這家AI計(jì)算巨頭也持續(xù)在縱向擴(kuò)展和橫向擴(kuò)展架構(gòu)上大幅強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)通信能力，并將上下文視作關(guān)鍵瓶頸，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算的協(xié)同設(shè)計(jì)。

英偉達(dá)一邊大舉開(kāi)源，另一邊正將硬件、互連、系統(tǒng)設(shè)計(jì)做得越來(lái)越“不可替代”，這種持續(xù)擴(kuò)大需求、激勵(lì)token消耗、推動(dòng)推理規(guī)?；?、提供高性?xún)r(jià)比基礎(chǔ)設(shè)施的策略閉環(huán)，正為英偉達(dá)構(gòu)筑更加堅(jiān)不可摧的護(hù)城河。