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作者｜梁昌均

編輯| 楊 錦

1月6日，被譽(yù)為“科技春晚”的國際消費(fèi)電子展（CES 2026）在美國拉斯維加斯啟幕。英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)表首場重磅演講，披露在AI上的最新布局。

老黃這次再次穿上了亮颯颯的鱷魚皮皮衣，重頭戲是介紹最新“算力核彈”——新一代Vera Rubin平臺(tái)的進(jìn)展。

作為英偉達(dá)新一代超級(jí)計(jì)算機(jī)平臺(tái)，Vera Rubin整體AI性能達(dá)100 PetaFLOPS，推理性能是前代產(chǎn)品的5倍，目前已投產(chǎn)。

他還宣布了英偉達(dá)在物理AI、開源等方面的布局，推出世界上首個(gè)會(huì)思考、會(huì)推理的自動(dòng)駕駛模型Alpamayo。他判斷，物理AI的ChatGPT時(shí)刻會(huì)很快到來。

最新架構(gòu)芯片Vera Rubin進(jìn)入量產(chǎn)

推理性能是前代五倍

在一個(gè)半小時(shí)的演講中，黃仁勛壓軸介紹了最新一代架構(gòu)芯片Vera Rubin的進(jìn)展。該命名來自美國天文學(xué)家薇拉·魯賓（Vera Rubin），是明確證實(shí)暗物質(zhì)存在的科學(xué)家。

“Vera和Rubin的設(shè)計(jì)正是為了應(yīng)對(duì)一個(gè)根本性挑戰(zhàn)：AI所需的計(jì)算量正在急劇飆升，因?yàn)槟Ｐ鸵?guī)模每年都在以大約10倍的數(shù)量級(jí)增長?！?/p>

黃仁勛認(rèn)為，目前AI領(lǐng)域的競爭依然異常激烈，大家都想達(dá)到更高的水平，而這歸根結(jié)底是計(jì)算問題。

“計(jì)算得越快，就能越早到達(dá)下一個(gè)前沿。因此，我們決定必須每年都將計(jì)算技術(shù)的前沿向前推進(jìn)。”

他透露，英偉達(dá)現(xiàn)在已全面投入GB300的大規(guī)模制造，而Vera Rubin架構(gòu)芯片已進(jìn)入量產(chǎn)階段，也是全球首款采用臺(tái)積電新工藝制造的芯片。

英偉達(dá)稱，這款產(chǎn)品將于今年下半年由合作伙伴推出，微軟Azure和CoreWeave等將率先部署。

據(jù)介紹，Vera Rubin超級(jí)計(jì)算機(jī)是一個(gè)由6顆不同芯片組成的系統(tǒng)，通過極致協(xié)同設(shè)計(jì)被整合為整體，包含Vera CPU、Rubin GPU等，整體AI性能可達(dá)100 PetaFLOPS，黃仁勛稱其為“邁向下一個(gè)前沿的巨大飛躍”。

他還解釋了Vera Rubin架構(gòu)的設(shè)計(jì)思路。摩爾定律的增長曲線已大幅放緩，每年所能獲得的晶體管數(shù)量，根本無法跟上模型每年10倍的增長速度，也無法跟上每年5倍的token生成量增長，更無法跟上token成本每年高達(dá)10倍的激進(jìn)下降趨勢。

“除非采用極致的協(xié)同設(shè)計(jì)，即同時(shí)在整個(gè)芯片棧的所有層面進(jìn)行創(chuàng)新，否則整個(gè)行業(yè)將無法繼續(xù)前進(jìn)。這就是為什么我們這一代別無選擇，只能重新設(shè)計(jì)每一顆芯片?！秉S仁勛表示。

從Vera Rubin平臺(tái)來看，Vera CPU采用全新Olympus架構(gòu)，擁有88個(gè)Arm核心，并以每秒1.8TB的速度連接Rubin GPU，訓(xùn)練和推理性能是前代Grace CPU的兩倍。

Rubin GPU則搭載第三代Transformer引擎，是首款集成HBM4內(nèi)存的GPU，推理性能高達(dá)50 PetaFLOPS，訓(xùn)練算力達(dá)35 PetaFLOPS，分別是Blackwell GPU的5倍、3.5倍，但其晶體管數(shù)量僅為前代產(chǎn)品的1.6倍。

同時(shí)借助最新的網(wǎng)絡(luò)和芯片互聯(lián)等技術(shù)，英偉達(dá)打造了最新的超級(jí)計(jì)算機(jī)機(jī)架Vera Rubin NVL72，創(chuàng)造出一個(gè)擁有220萬億晶體管和3.6 ExaFLOPS推理性能的單機(jī)架級(jí)處理器，同時(shí)存儲(chǔ)容量、帶寬內(nèi)存等實(shí)現(xiàn)了倍數(shù)提升，整體重量約兩噸。

在性能方面，黃仁勛對(duì)比了Rubin NVL72相較BlackwellNVL72在訓(xùn)練效率、工廠吞吐量、推理成本三個(gè)維度的提升。

以拓展到10萬億參數(shù)的模型DeepSeek++和Kimi k2-Think為例，Rubin NVL72僅使用1/4 GPU就完成相同訓(xùn)練任務(wù)，吞吐量提升 10倍，token成本降至 1/10。

“這是新一代機(jī)柜，這正是真正開啟MGX系統(tǒng)的革命?！秉S仁勛提到，英偉達(dá)推動(dòng)了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)化，以便整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)和供應(yīng)鏈都能圍繞高達(dá)8萬個(gè)組件實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，使得組裝時(shí)間從原來的兩個(gè)小時(shí)縮短到5分鐘。

“英偉達(dá)現(xiàn)在構(gòu)建的是完整的系統(tǒng)，正在從芯片到基礎(chǔ)設(shè)施，再到模型和應(yīng)用，全面重塑AI?！彼硎尽?/p>

開源模型規(guī)模將超閉源模型

物理AI的ChatGPT時(shí)刻即將到來

在演講中，黃仁勛還分享了他對(duì)AI和計(jì)算的最新觀點(diǎn)。他認(rèn)為，應(yīng)用程序?qū)?gòu)建在AI之上。“起初人們認(rèn)為AI本身就是應(yīng)用程序，事實(shí)上AI確實(shí)是應(yīng)用程序，但也將會(huì)在AI的基礎(chǔ)上構(gòu)建應(yīng)用程序?！?/p>

同時(shí)，運(yùn)行軟件、開發(fā)軟件的方式也發(fā)生了根本性的改變，不再“編程”軟件，而是“訓(xùn)練”軟件。

“這意味著，過去十年價(jià)值約10萬億美元的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，正在被現(xiàn)代化改造。這種全新的計(jì)算方式，意味著每年有數(shù)千億美元的風(fēng)險(xiǎn)投資涌入。人們會(huì)問，錢從哪里來？答案就在這里：通過將研發(fā)預(yù)算從傳統(tǒng)方法轉(zhuǎn)向人工智能方法，以及涌入的巨額投資?！?/p>

他回顧稱，2025年確實(shí)是非凡的一年。第一個(gè)有影響力的語言模型BERT，到Transformer架構(gòu)問世，再到2022年底ChatGPT時(shí)刻到來，以及OpenAI推出首個(gè)推理模型o1，發(fā)現(xiàn)了測試時(shí)擴(kuò)展定律，和預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練推動(dòng)著算力的持續(xù)激增。

“人工智能的每一個(gè)階段都需要海量的算力，而計(jì)算定律仍在持續(xù)擴(kuò)展，大型語言模型也在不斷變得更好。同時(shí)，智能體模型也在2025年開始涌現(xiàn)?！?/p>

黃仁勛還提到，自己最喜歡的一個(gè)智能體模型是Cursor，它徹底改變了英偉達(dá)進(jìn)行軟件編程的方式，AI系統(tǒng)將從此真正起飛。

“去年發(fā)生的另一件最重要的事情，就是開源模型的進(jìn)步，真正地革新了人工智能。當(dāng)開源、開放式創(chuàng)新在全球每一家公司、每一個(gè)行業(yè)被激活時(shí)，AI將無處不在?！?/p>

黃仁勛再次提到了DeepSeek-R1，稱“它令世界感到驚訝，并激發(fā)了整個(gè)AI浪潮”。

他表示，當(dāng)今世界的大模型格局，OpenAI是領(lǐng)先的token生成者，第二大陣營則是開源模型?！伴_源模型也已達(dá)到前沿水平，盡管仍比最前沿的閉源模型落后大約六個(gè)月，但每隔六個(gè)月就會(huì)有新模型涌現(xiàn)?！?/p>

同時(shí)，他預(yù)測，隨著時(shí)間推移，由于有如此多的公司、研究人員以及各種不同領(lǐng)域的模態(tài)，開源模型的規(guī)模將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他所有模型。

英偉達(dá)同樣在開源領(lǐng)域持續(xù)布局。“我們構(gòu)建了自己的DGX云，很多人問，你們是要進(jìn)入云計(jì)算業(yè)務(wù)嗎？答案是否定的，我們構(gòu)建這些DGX超級(jí)計(jì)算機(jī)是為了自用，是為了開發(fā)我們的開源模型。”黃仁勛提到。

據(jù)介紹，英偉達(dá)2025年在Hugging Face上貢獻(xiàn)了650個(gè)開源模型和250個(gè)開源數(shù)據(jù)集，包括物理模型Earth-2、智能體模型Nemotron、世界模型Cosmos、機(jī)器人系統(tǒng)Isaac GR00T等多個(gè)領(lǐng)域。

“我們不僅開源模型，還開源用于訓(xùn)練這些模型的數(shù)據(jù)，因?yàn)橹挥羞@樣，你才能真正信任這些模型是如何誕生的?！秉S仁勛表示，未來英偉達(dá)將繼續(xù)這樣做，甚至加速推進(jìn)。

同時(shí)，他還認(rèn)為，智能體的發(fā)展應(yīng)該是多模態(tài)的，而且是多云和混合云的。使用預(yù)訓(xùn)練的、專有的前沿語言模型，將其與定制的語言模型結(jié)合到到智能體框架、推理框架中，從而能夠訪問工具和文件，甚至可能連接到其他智能體，這基本上就是開發(fā)現(xiàn)代AI應(yīng)用程序的架構(gòu)。

“我們將這個(gè)完整的框架稱為藍(lán)圖（Blueprint），并已經(jīng)將這些藍(lán)圖集成到全球各地的企業(yè)SaaS平臺(tái)中?！?/p>

黃仁勛表示，英偉達(dá)已與Palantir、Snowflake、CrowdStrike等企業(yè)合作。

他強(qiáng)調(diào)稱，這不僅僅是現(xiàn)在開發(fā)應(yīng)用程序的方式，還將成為企業(yè)平臺(tái)的用戶界面?！爸悄荏w系統(tǒng)就是界面，與平臺(tái)交互的方式變得更加簡單，就像你與人交流一樣?！?/p>

在智能體浪潮之后，黃仁勛一直將物理AI視為下一波浪潮。黃仁勛再次提到了經(jīng)典的三臺(tái)計(jì)算機(jī)：為了讓AI能夠?qū)W習(xí)物理世界的常識(shí)和規(guī)律，需要為訓(xùn)練AI模型而構(gòu)建的計(jì)算機(jī)、用于模型推理的計(jì)算機(jī)以及專門為仿真設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)。

“現(xiàn)在對(duì)于物理AI，我們必須做的最重要的一件事，就是創(chuàng)建用于訓(xùn)練AI的數(shù)據(jù)。但這些數(shù)據(jù)從何而來？”

黃仁勛認(rèn)為，物理AI的ChatGPT時(shí)刻即將到來，但挑戰(zhàn)顯而易見。

物理世界是多樣且不可預(yù)測的，收集現(xiàn)實(shí)世界的訓(xùn)練數(shù)據(jù)既緩慢又昂貴，而且永遠(yuǎn)不夠，因此答案就是合成數(shù)據(jù)。通過使用基于物理定律、基于真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行約束和引導(dǎo)的合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)，則可以有選擇地、巧妙地生成數(shù)據(jù)，然后用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI。

英偉達(dá)的Cosmos——一個(gè)面向物理AI的開放前沿世界基礎(chǔ)模型正是由此而生，已被下載數(shù)百萬次，英偉達(dá)自己也在用它來創(chuàng)建自動(dòng)駕駛汽車的場景生成和評(píng)估。

在此基礎(chǔ)上，黃仁勛還宣布推出世界上首個(gè)會(huì)思考、會(huì)推理的自動(dòng)駕駛模型Alpamayo，并對(duì)外開源。梅賽德斯-奔馳成為英偉達(dá)合作方，搭載該模型的自動(dòng)駕駛汽車今年將陸續(xù)上市。

該模型通過端到端訓(xùn)練，不僅能接收傳感器輸入并驅(qū)動(dòng)方向盤、剎車和油門，還能推理它即將采取的行動(dòng)，以及做出該決定的理由，從而解決自動(dòng)駕駛的“長尾”問題，并開發(fā)了兩個(gè)自動(dòng)駕駛棧，使得安全系統(tǒng)具備多樣性和冗余性。

“我們?cè)O(shè)想，未來道路上將有十億輛汽車實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。每一輛車都將具備自動(dòng)駕駛能力，每一輛車都將由AI驅(qū)動(dòng)。”

黃仁勛認(rèn)為，從非自動(dòng)駕駛汽車到自動(dòng)駕駛汽車的拐點(diǎn)，很可能就發(fā)生在接下來的十年左右，這將是首個(gè)大規(guī)模的主流AI物理AI市場。

物理AI另一個(gè)重要領(lǐng)域則是機(jī)器人。黃仁勛再次邀請(qǐng)了兩臺(tái)萌萌的瓦力機(jī)器人上臺(tái)，與其交流互動(dòng)，并表示英偉達(dá)已與波士頓動(dòng)力、Agility Robotics、Serve Robotics、LG等企業(yè)達(dá)成合作。

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