來(lái)源：新智元

【導(dǎo)讀】CES巨幕上，老黃的PPT已成中國(guó)AI的「封神榜」。DeepSeek與Kimi位列C位之時(shí)，算力新時(shí)代已至。

萬(wàn)眾矚目的2026 CES科技盛宴上，一張PPT瞬間燃爆AI圈。

老黃主旨演講上，中國(guó)大模型Kimi K2、DeepSeek V3.2，以及Qwen赫然上屏，位列全球開(kāi)源大模型前列，性能正在逼近閉源模型。

CES之夜無(wú)顯卡！老黃引爆Rubin時(shí)代，6顆芯狂飆5倍算力

天空一聲巨響，全新版本的「皮衣老黃」閃亮登場(chǎng)。

在本次CES演講中最為激動(dòng)人心的瞬間，就是英偉達(dá)全新一代芯片架構(gòu)——Vera Rubin正式登場(chǎng)！

全球AI算力告急？老黃霸氣回應(yīng)：Vera Rubin已全面投產(chǎn)。

這是新一代的算力怪獸，也是對(duì)上一代霸主Blackwell的降維打擊——

• 推理Token成本直接暴降10倍，算力性能狂飆5倍。

• 就連訓(xùn)練MoE模型所需的GPU數(shù)量，也直接減少了4倍。

曾經(jīng)，Blackwell終結(jié)了Hopper；如今，Rubin親手埋葬了Blackwell。

全程近兩小時(shí)演講，老黃提及重點(diǎn)包括——

• 下一代Rubin平臺(tái)亮相：六顆芯片，推理狂飆十倍

• 自動(dòng)駕駛端到端模型：AlphaMayo會(huì)思考、自主推理，全程0接管上路

• 物理AI全家桶開(kāi)源：基礎(chǔ)模型、框架

玩家徹夜難眠：CES 2026，沒(méi)有顯卡

至于游戲玩家？

對(duì)不起，這次真的沒(méi)有新顯卡。

英偉達(dá)在X上的一紙公告，徹底擊碎了「攢機(jī)黨」最后的幻想：CES 2026將沒(méi)有任何新GPU發(fā)布。

這意味著，英偉達(dá)自2021年以來(lái)連續(xù)五年在CES發(fā)布新硬件的傳統(tǒng)，就此終結(jié)。

傳聞已久的RTX 50 Super系列，受困于GDDR7顯存的「產(chǎn)能地獄」，大概率已經(jīng)胎死腹中。

Rubin炸裂登場(chǎng)

6顆芯片，10倍推理，AI超算變工廠

去年10月，老黃曾預(yù)計(jì)：未來(lái)五年，將有3到4萬(wàn)億美元砸向AI基礎(chǔ)設(shè)施。

Vera Rubin的大規(guī)模投產(chǎn)，可謂生逢其時(shí)。

如果說(shuō)Blackwell打破了單卡性能的極限，那么Rubin解決的則是系統(tǒng)規(guī)?；?/strong>的難題。

從此，算力將像電力一樣廉價(jià)，AI的大爆發(fā)已近在咫尺！

2024年，Vera Rubin架構(gòu)首次亮相。

等了兩年，現(xiàn)在它終于正式投產(chǎn)了！

Blackwell架構(gòu)，從此將退出歷史舞臺(tái)。

演講現(xiàn)場(chǎng)，老黃告訴大家：AI所需的計(jì)算量急劇飆升，怎么辦？不用怕，Vera Rubin，將解決我們面臨的根本性挑戰(zhàn)！

這套為萬(wàn)億參數(shù)模型的海量推理而生的平臺(tái)，會(huì)徹底讓算力低成本、規(guī)?；?、工業(yè)化生產(chǎn)。

Rubin架構(gòu)，以天文學(xué)家Vera Florence Cooper Rubin而命名。

可以說(shuō)，Rubin是英偉達(dá)第一次把CPU、GPU、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、安全，當(dāng)成一個(gè)整體來(lái)設(shè)計(jì)。

核心思路就是：不再「堆卡」，而是把整個(gè)數(shù)據(jù)中心變成一臺(tái)AI超算。

整個(gè)Rubin平臺(tái)，由這6個(gè)關(guān)鍵組件構(gòu)成。

其中，Rubin GPU是整個(gè)平臺(tái)的核心。它搭載第三代Transformer引擎，為AI推理提供50 PFLOPS的NVFP4算力。

之所以能達(dá)到Blackwell GPU性能的5倍，是因?yàn)樗腘VFP4張量核心，后者能分析Transformer各層的計(jì)算特性，動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)精度與計(jì)算路徑。

另外，該架構(gòu)還引入一顆全新的Vera CPU，專(zhuān)為智能體推理而設(shè)計(jì)。

它采用88個(gè)英偉達(dá)自研Olympus核心，完全兼容Armv9.2，并具備超快的NVLink-C2C 連接，能實(shí)現(xiàn)176個(gè)線程的全性能執(zhí)行，I/O帶寬和能效比直接翻倍。

當(dāng)我們?cè)贏gentic AI或長(zhǎng)期任務(wù)中啟用全新的工作流時(shí)，會(huì)對(duì)KV cache造成很大壓力。

為了解決存儲(chǔ)和互聯(lián)的瓶頸，Rubin架構(gòu)特別改進(jìn)了Bluefield和NVLink系統(tǒng)。它通過(guò)外部方式和計(jì)算設(shè)備相連，這樣就能更高效地?cái)U(kuò)展整體存儲(chǔ)池的規(guī)模。

BlueField-4 DPU是一個(gè)數(shù)據(jù)處理單元，它能卸載網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)和安全任務(wù)，還能管理AI的上下文記憶系統(tǒng)。

NVLink 6中，單芯片就能提供每秒400Gb的交換能力。每塊GPU提供3.6TB/s 的帶寬，而Rubin NVL72機(jī)架提供260TB/s，帶寬超過(guò)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)。

通過(guò)3.6 TB/s的帶寬和網(wǎng)絡(luò)內(nèi)計(jì)算能力，它能讓Rubin中的72個(gè)GPU像一個(gè)超級(jí)GPU一樣協(xié)同工作，直接把推理成本打至1/7。

現(xiàn)場(chǎng)，老黃給我們展示了Vera Rubin的托盤(pán)。小小的托盤(pán)上集成了2顆Vera CPU、4顆Rubin GPU、1顆BlueField-4 DPU和8顆ConnectX-9網(wǎng)卡，整個(gè)計(jì)算單元算力達(dá)到100 PetaFLOPS。

Rubin的目標(biāo)，是解決MoE和萬(wàn)億參數(shù)模型的訓(xùn)練成本，它做到了嗎？顯然，成果是顯著的。

訓(xùn)練、推理效率暴增

測(cè)試結(jié)果顯示，Rubin架構(gòu)訓(xùn)練模型時(shí)的運(yùn)行速度，直接達(dá)到上一代Blackwell架構(gòu)的3.5倍（35 petaflops），推理任務(wù)的速度則高達(dá)5倍，最高可達(dá)50 petaflops！

同時(shí)，它的HBM4內(nèi)存帶寬提升至22 TB/s，達(dá)到2.8倍，單GPU的NVLink互連帶寬則翻倍到3.6 TB/s。

在超大規(guī)模MoE訓(xùn)練中，Rubin所需的GPU數(shù)量相比Blackwell可減少至1/4，同時(shí)整體能耗顯著下降。

這背后，就有三大功臣。

NVLink 6，讓GPU間互聯(lián)帶寬再次大幅提升，多卡訓(xùn)練不再被通信拖慢；Vera CPU與Rubin GPU的協(xié)同調(diào)度，可以減少「GPU等數(shù)據(jù)」的空轉(zhuǎn)時(shí)間；而ConnectX-9與Spectrum-6的深度協(xié)同，也讓大模型訓(xùn)練不會(huì)再被集群規(guī)模限制。

從此，訓(xùn)練萬(wàn)億模型，不再是「堆錢(qián)」，只會(huì)是工程問(wèn)題。

訓(xùn)練解決了，那推理呢？

結(jié)果顯示，在推理側(cè)，Rubin平臺(tái)單位token的推理效率提升最高可達(dá)10倍！同樣的模型和響應(yīng)延遲，算力成本可以直接下降到原來(lái)的1/10。

所以，模型可以跑得起百萬(wàn)token的長(zhǎng)下文，企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用也可以部署了。

存儲(chǔ)瓶頸解決

如上文所言，讓AI模型多跑一會(huì)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，就在于上下文數(shù)據(jù)。

大量KV Cache該如何處理？英偉達(dá)推出了由BlueField-4驅(qū)動(dòng)的推理上下文內(nèi)存存儲(chǔ)平臺(tái)。

這個(gè)平臺(tái)在GPU內(nèi)存和傳統(tǒng)存儲(chǔ)之間創(chuàng)建了「第三層」，直接讓每秒處理的 token數(shù)提升高達(dá)5倍。

DGX Super POD

本次CES上，英偉達(dá)還推出了新一代DGX SuperPOD。

它把多個(gè)裝有72個(gè)GPU的Rubin NVL72連接起來(lái)，形成了更大的AI計(jì)算集群。

在這次的DGX SuperPOD中，共有8個(gè)Rubin NVL72機(jī)架，相當(dāng)于有576個(gè)GPU。

NVIDIA Vera Rubin NVL72 提供統(tǒng)一、安全的系統(tǒng)，集成了72 塊Rubin GPU、36塊Vera CPU、NVLink 6、ConnectX-9 SuperNICs和BlueField-4 DPUs

這樣，SuperPOD就可以處理數(shù)千個(gè)Agentic AI智能體，以及數(shù)百萬(wàn)token上下文。

可以說(shuō)，英偉達(dá)一次性解決了數(shù)百個(gè)GPU相連、管理存儲(chǔ)的問(wèn)題，直接給我們提供了開(kāi)箱即用的AI基礎(chǔ)設(shè)施。

第三代機(jī)密計(jì)算平臺(tái)

更為重要的是，Rubin是首個(gè)支持第三代機(jī)密計(jì)算（Confidential Computing）的AI超算平臺(tái)。

模型參數(shù)、推理數(shù)據(jù)、用戶請(qǐng)求都會(huì)被全鏈路加密，即使的云廠商，也無(wú)法直接訪問(wèn)明文數(shù)據(jù)。

這就解決了「敢不敢把核心AI放到云上」的問(wèn)題，對(duì)于金融、醫(yī)療、政府、企業(yè)私有模型都非常重要。

這些大廠，第一批用上Rubin

老黃介紹說(shuō)，Rubin會(huì)由AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Meta、OpenAI這些頭部廠商先部署。

而到2026年下半年，Rubin平臺(tái)就會(huì)進(jìn)入大規(guī)模商用階段。

所以，下一代GPT、Gemini、Claude模型，大概率都會(huì)運(yùn)行在Rubin架構(gòu)上。

全程0接管，自動(dòng)駕駛AI「會(huì)思考」

如何教會(huì)AI物理學(xué)的基礎(chǔ)事實(shí)？

英偉達(dá)給出的答案是，把算力變成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)（Compute is Data）。

在這一體系中，「世界基礎(chǔ)模型」Cosmos扮演著重要的角色。

交通模擬器輸出的信號(hào)，被送入Cosmos再生成合理、運(yùn)動(dòng)上連貫的環(huán)繞視頻，讓AI學(xué)習(xí)其中真實(shí)世界的行為模式。

如今，Cosmos已被全球下載數(shù)百萬(wàn)次，成為物理AI時(shí)代的重要基礎(chǔ)設(shè)施。在英偉達(dá)，內(nèi)部也在用其做自動(dòng)駕駛研究。

在此基礎(chǔ)上，今天，英偉達(dá)正式發(fā)布了「端到端」自動(dòng)駕駛AI——AlphaMayo。

它是一個(gè)會(huì)思考、會(huì)推理的自動(dòng)駕駛AI。從攝像頭輸入到車(chē)輛執(zhí)行動(dòng)作，全流程由模型完成。

AlphaMayo獨(dú)特之處，在于它具備了顯式推理能力。

系統(tǒng)不僅執(zhí)行轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、加速動(dòng)作，還會(huì)給出即將采取行動(dòng)的理由，以及對(duì)應(yīng)的形式軌跡。

自動(dòng)駕駛最大挑戰(zhàn)，來(lái)自于「長(zhǎng)尾場(chǎng)景」，幾乎不可能覆蓋所有國(guó)家、所有道路的數(shù)據(jù)。

AlphaMayo的策略是將復(fù)雜場(chǎng)景，拆解為多個(gè)熟悉的物理與交通子問(wèn)題，通過(guò)推理將罕見(jiàn)情況分解為常見(jiàn)組合，完成應(yīng)對(duì)。

在演示中，車(chē)輛可以在全程0接管狀態(tài)下，完成路徑規(guī)劃與行駛，順利抵達(dá)目的地。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，英偉達(dá)投入持續(xù)了八年，如今第一次把AI「五層架構(gòu)」完整跑通。

由下到上：實(shí)體本身、芯片體系、模型層、基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用層，構(gòu)成了一套完全貫通的AI系統(tǒng)棧。

AlphaMayo構(gòu)成模型層，梅賽德斯-奔馳汽車(chē)構(gòu)成應(yīng)用層。

這一次，老黃還官宣了，NVIDIA DRIVE AV軟件首次搭載全新梅賽德斯-奔馳 CLA，提供L2級(jí)端到端駕駛。

更重磅的是，Alpamayo家族全部開(kāi)源。這一整套方法論，并不只適用于汽車(chē)，同樣適用于機(jī)器人、機(jī)械臂等各類(lèi)系統(tǒng)。

全家桶開(kāi)源，機(jī)器人ChatGPT時(shí)刻

下一階段，機(jī)器人將以各種形態(tài)進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界，前提是，它們首先在Omniverse中學(xué)會(huì)如何行動(dòng)。

現(xiàn)場(chǎng)，老黃又召喚來(lái)了機(jī)器人瓦力登臺(tái)配合演出，這里他講了一句意味深長(zhǎng)的話：

未來(lái)的系統(tǒng)，都誕生在計(jì)算機(jī)里。

英偉達(dá)正把自身能力嵌入到，計(jì)算密度最高、最復(fù)雜的工業(yè)體系統(tǒng)，就像此前與Palantir、ServiceNow的集成一樣。

如今，這一模式正被復(fù)制到了工業(yè)仿真與設(shè)計(jì)領(lǐng)域。

在具身智能領(lǐng)域，老黃直接扔下了一套針對(duì)物理AI（Physical AI）的「開(kāi)源全家桶」——模型、框架及基礎(chǔ)設(shè)施，應(yīng)有盡有。

機(jī)器人的ChatGPT時(shí)刻已經(jīng)到來(lái)！

目前，所有新模型均已上線Hugging Face，拿來(lái)即用：

• NVIDIA Cosmos Transfer/Predict 2.5，這是完全可定制的世界模型，專(zhuān)門(mén)在虛擬世界里生成符合物理規(guī)律的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器人的大腦。

• NVIDIA Cosmos Reason 2，讓機(jī)器像人一樣「看懂」世界并進(jìn)行邏輯推理。

• NVIDIA Isaac GR00T N1.6，專(zhuān)為人形機(jī)器人打造，解鎖全身控制，讓機(jī)器人不再四肢僵硬。

為了解決機(jī)器人開(kāi)發(fā)中「各自為戰(zhàn)」的痛點(diǎn)，英偉達(dá)發(fā)布了兩大神器：

• Isaac Lab-Arena：這是GitHub上的開(kāi)源框架，連接了主流基準(zhǔn)測(cè)試，確保機(jī)器人在進(jìn)廠打工前，已經(jīng)在虛擬世界里經(jīng)過(guò)了千錘百煉。

• NVIDIA OSMO：無(wú)論是在工作站還是混合云，它都能統(tǒng)一調(diào)度數(shù)據(jù)生成、模型訓(xùn)練和測(cè)試，大幅縮短開(kāi)發(fā)周期。

機(jī)器人技術(shù)已是Hugging Face上增長(zhǎng)最快的領(lǐng)域。英偉達(dá)這次不僅是提供模型，更是深度集成：

• LeRobot集成：Isaac和GR00T技術(shù)直接通過(guò)LeRobot框架即可調(diào)用。

• 硬件互通：Hugging Face的開(kāi)源機(jī)器人Reachy 2和Reachy Mini現(xiàn)已完美適配英偉達(dá)的Jetson平臺(tái)，語(yǔ)音、視覺(jué)、大模型能力瞬間拉滿。

軟件強(qiáng)還不夠，硬件必須硬。如今，全新的Jetson T4000模組，直接將Blackwell架構(gòu)帶到了邊緣端：

• 算力高達(dá)1200 FP4 TFLOPS，是上一代的4倍。

• 1000臺(tái)起訂單價(jià)僅1999美元。

• 70瓦功耗，簡(jiǎn)直是為能源受限的自主設(shè)備量身定做。

老黃震撼預(yù)言

未來(lái)所有應(yīng)用，建在AI之上

每隔10-15年，計(jì)算產(chǎn)業(yè)就會(huì)重來(lái)一次。

演講伊始，老黃還回顧了計(jì)算產(chǎn)業(yè)過(guò)去數(shù)十年的演進(jìn)路徑——

從大型機(jī)到CP，到互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算，再到移動(dòng)計(jì)算，每一次平臺(tái)級(jí)躍遷，都會(huì)催生一整套全新的應(yīng)用生態(tài)，軟件開(kāi)發(fā)方式也隨之重構(gòu)。

而這一次，變化來(lái)得更加猛烈。

他提到，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)正同時(shí)經(jīng)歷兩次平臺(tái)級(jí)轉(zhuǎn)變：一是從傳統(tǒng)計(jì)算走向AI，另一個(gè)是整個(gè)軟件、硬件棧的底層重塑。

AI正成為全新的「底座」，應(yīng)用開(kāi)始建立在AI之上。同時(shí)，軟件開(kāi)發(fā)與運(yùn)行方式、應(yīng)用生成方式發(fā)生了根本性變化。

這一切，共同推動(dòng)了「加速計(jì)算+AI」對(duì)整個(gè)計(jì)算體系的重塑，五個(gè)層級(jí)正在同時(shí)被重新發(fā)明。

2022年ChatGPT爆發(fā)后，AI才真正走進(jìn)大眾視野。一年之后，推理模型首次登場(chǎng)，引入了「測(cè)試時(shí)Scaling」這一概念。

模型不僅在訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)，還在推理階段實(shí)時(shí)計(jì)算和推演。預(yù)訓(xùn)練、RL、推理這些階段，都需要機(jī)器龐大的計(jì)算資源，也同時(shí)推動(dòng)模型能力持續(xù)提升。

2024年，另一項(xiàng)突破開(kāi)始顯現(xiàn)，直到2025年，智能體系統(tǒng)（Agentic AI）才迅速擴(kuò)散開(kāi)來(lái)。

老黃再次提及，在英偉達(dá)內(nèi)部，像Cursor這樣的Agentic工具已深刻改變了軟件的開(kāi)發(fā)方式。

智能體AI之后，下一個(gè)前沿便是物理AI（Physical AI），理解自然規(guī)律和物理法則，為AI打開(kāi)了全新疆域。

除此之外，過(guò)去一年，另一個(gè)具有決定性意義的變化來(lái)自「開(kāi)源模型」。

DeepSeek R1的出現(xiàn)，作為首批開(kāi)源推理模型之一，給行業(yè)帶起來(lái)巨大震動(dòng)。

但不可否認(rèn)的是，其仍比前沿模型落后六個(gè)月。每隔半年，就有新模型涌現(xiàn)，而且越來(lái)越智能。

英偉達(dá)，正引領(lǐng)著開(kāi)源模型的生態(tài)，遍布多個(gè)領(lǐng)域。而且，在多個(gè)榜單上取得了亮眼的成績(jī)。

最具代表性的包括多模態(tài)Nemotron 3、世界模型Cosmos、機(jī)器人模型GR00T、蛋白預(yù)測(cè)模型OpenFold 3......

老黃現(xiàn)場(chǎng)表示，以上一切成果，都為構(gòu)建AI智能體服務(wù)，這是真正突破性的發(fā)展領(lǐng)域。

當(dāng)前AI模型已變得極其強(qiáng)大，智能體的推理能力為各類(lèi)應(yīng)用開(kāi)啟了大門(mén)。

令老黃深感震驚的是，首次在Perplexity見(jiàn)證了其同時(shí)調(diào)用多個(gè)模型——AI在推理任何環(huán)節(jié)，直接調(diào)用最頂尖的模型。

這背后本質(zhì)上是「多云協(xié)同」，同時(shí)還具備了混合云特性。

老黃明確地表示，這就是未來(lái)AI應(yīng)用的基本形態(tài)?；蛘哒f(shuō)，因?yàn)槲磥?lái)應(yīng)用都構(gòu)建在AI之上，這就是未來(lái)應(yīng)用的基礎(chǔ)框架。

一方面，AI可以被深度定制。另一方面，系統(tǒng)始終保持最前沿。「定制+前沿」能力在同一架構(gòu)中同時(shí)存在。

在軟件世界之外，更大挑戰(zhàn)來(lái)自于現(xiàn)實(shí)世界。為此，物理AI需要三臺(tái)計(jì)算機(jī)——

• 第一臺(tái)計(jì)算機(jī)：用于訓(xùn)練模型

• 第二臺(tái)計(jì)算機(jī)：用于推理，運(yùn)行咋i汽車(chē)、機(jī)器人、工廠等邊緣環(huán)境

• 第三臺(tái)計(jì)算機(jī)：專(zhuān)門(mén)用于仿真、模擬

老黃提到，仿真是整個(gè)體系的核心，只有在可控的數(shù)字環(huán)境中，AI才能反復(fù)嘗試、評(píng)估行為后果，并逐步建立對(duì)世界的理解。

彩蛋

演講最后還有一個(gè)幕后花絮，DGX Station臺(tái)式AI超算將在2026年春季上線。

屆時(shí)，英偉達(dá)還將同步推出更多針對(duì)GB300系統(tǒng)的實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)（Playbooks）。

如果說(shuō)DGX Spark是開(kāi)發(fā)者的入門(mén)首選，那么DGX Station就是一臺(tái)放在你辦公桌上的微型數(shù)據(jù)中心：

• 搭載GB300 Grace Blackwell Ultra超級(jí)芯片。

• 配備高達(dá)775GB的FP4精度一致性?xún)?nèi)存（Coherent Memory）。

• 擁有Petaflop級(jí)AI算力，支持在本地運(yùn)行高達(dá)1萬(wàn)億（1T）參數(shù)的超大規(guī)模模型。

得益于強(qiáng)大的硬件基礎(chǔ)，DGX Station實(shí)測(cè)威力驚人：

• LLM預(yù)訓(xùn)練速度高達(dá)250,000 Token/秒。

• 支持對(duì)數(shù)百萬(wàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)和大型可視化。

從DeepSeek R1的開(kāi)源震動(dòng)，到Agentic AI的全面爆發(fā)，計(jì)算產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的重塑。

在這個(gè)只有玩家落淚的早上，一個(gè)由物理AI驅(qū)動(dòng)的全新世界，正在Vera Rubin的轟鳴聲中，加速向我們走來(lái)。

參考資料：HYZ

https://nvidianews.nvidia.com/news/rubin-platform-ai-supercomputer

https://www.nvidia.com/en-gb/data-center/vera-rubin-nvl72/

https://blogs.nvidia.com/blog/dgx-superpod-rubin/

https://www.nvidia.com/en-us/events/ces/

https://youtu.be/0NBILspM4c4

老黃開(kāi)年演講「含華量」爆表！直接拿DeepSeek、Kimi驗(yàn)貨下一代芯片

這一刻，是屬于中國(guó)AI的高光時(shí)刻。

另外，OpenAI的GPT-OSS和老黃自家的Nemotron，也做了標(biāo)注。

而且，DeepSeek-R1、Qwen3 和 Kimi K2 代表著MoE路線下頂級(jí)規(guī)模的嘗試，僅需激活少量參數(shù)，大幅減少計(jì)算量和HBM顯存帶寬的壓力。

在下一代Rubin架構(gòu)亮相的核心環(huán)節(jié)上，老黃還選用了DeepSeek和Kimi K2 Thinking來(lái)秀性能。

在Rubin暴力加成下，Kimi K2 Thinking推理吞吐量直接飆了10倍。更夸張的是，token成本暴降到原來(lái)的1/10。

這種「指數(shù)級(jí)」的降本增效，等于宣告了：AI推理即將進(jìn)入真正的「平價(jià)時(shí)代」。

另外，在計(jì)算需求暴漲這頁(yè)P(yáng)PT上，480B的Qwen3和1TB的Kimi K2成為代表性模型，驗(yàn)證了參數(shù)規(guī)模每年以十倍量級(jí)scaling。

不得不說(shuō)，老黃整場(chǎng)發(fā)布會(huì)上，中國(guó)AI模型的含量超標(biāo)了。

推理狂飆十倍

中國(guó)模型成老黃「御用」AI？

無(wú)獨(dú)有偶，英偉達(dá)去年12月的一篇博客中，也將DeepSeek R1和Kimi K2 Thinking作為評(píng)判性能的標(biāo)桿。

實(shí)測(cè)顯示，Kimi K2 Thinking在GB200 NVL72上性能可以暴增10倍。

另外，在SemiAnalysis InferenceMax測(cè)試中，DeepSeek-R1將每百萬(wàn)token的成本降低10倍以上。包括Mistral Large 3在內(nèi)同樣獲得了十倍加速。

這意味著，復(fù)雜的「思考型」MoE部署到日常應(yīng)用，成為了現(xiàn)實(shí)。

如今，隨便拎出一款前沿模型，只要深入其內(nèi)部結(jié)構(gòu)，便會(huì)發(fā)現(xiàn)MoE（混合專(zhuān)家）成為了主流的選擇。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2025年以來(lái)，超60%開(kāi)源AI采用了MoE架構(gòu)，從2023年初，這一架構(gòu)推動(dòng)LLM智能水平提升近70倍。

此外，在權(quán)威機(jī)構(gòu)Artificial Analysis（AA）排行榜上，最智能的TOP 10開(kāi)源模型，也全都用的是MoE結(jié)構(gòu)。

如此巨大規(guī)模的MoE，單GPU必然無(wú)法部署，英偉達(dá)GB200 NVL72卻能破解這一難題。

DeepSeek R1和Kimi K2 Thinking實(shí)測(cè)結(jié)果，恰恰證明了英偉達(dá)Blackwell超算性能的強(qiáng)大所在。

如今，中國(guó)大模型閃耀全球舞臺(tái)，它們令人驚嘆的表現(xiàn)，開(kāi)啟了AI推理高效的新時(shí)代。

開(kāi)源AI扛把子，震驚歪果仁

去年底，Anthropic發(fā)布了一項(xiàng)針對(duì)全球16個(gè)前沿模型的嚴(yán)苛行為基準(zhǔn)測(cè)試。

在這一眾頂尖高手中，DeepSeek與Kimi不僅是唯二入局的中國(guó)面孔，更交出了驚艷的答卷——

Kimi K2 Thinking憑借極低的被誤導(dǎo)率，一舉摘得「表現(xiàn)最佳的非美國(guó)模型」桂冠。

注：得分越低性能越強(qiáng)，越不容易被誤導(dǎo)

這種技術(shù)實(shí)力也迅速轉(zhuǎn)化為國(guó)際影響力和落地應(yīng)用。

從「硅谷風(fēng)投教父」Marc Andreessen的公開(kāi)盛贊，到OpenAI前CTO的新產(chǎn)品Thinker上月官宣接入Kimi K2 Thinking，中國(guó)AI的硬實(shí)力正在被全球核心圈層接納。

權(quán)威評(píng)測(cè)進(jìn)一步印證了這一趨勢(shì)。

在知名AI大佬Nathan Lambert與Florian Brand聯(lián)合發(fā)布的「2025年度開(kāi)源模型回顧」中，DeepSeek、Qwen和Kimi強(qiáng)勢(shì)包攬Top 3。

隨后，Lambert更在專(zhuān)文中深入分析，高度評(píng)價(jià)了中國(guó)開(kāi)源AI所具備的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

1. 開(kāi)源模型的「唯快不破」

盡管最強(qiáng)閉源模型與開(kāi)源之間仍存代差，但中國(guó)實(shí)驗(yàn)室正在以驚人的速度發(fā)布模型，大幅壓縮了這一差距。

在技術(shù)飛速迭代的當(dāng)下，「更早發(fā)布」本身就是一種巨大的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

2. 始于「沖榜」，終于「體驗(yàn)」

中國(guó)模型在基準(zhǔn)測(cè)試上的表現(xiàn)愈發(fā)生猛，但更關(guān)鍵的是從「分高」到「好用」的轉(zhuǎn)變。

我們見(jiàn)證了Qwen的進(jìn)化：最初以「沖榜」聞名，如今已成為名副其實(shí)的優(yōu)質(zhì)模型。

順著這一思路，K2 Thinking在后訓(xùn)練階段原生采用4bit精度，顯然是為了更高效地支持長(zhǎng)序列RL擴(kuò)展，使其更勝任實(shí)際的服務(wù)任務(wù)。

3. 中國(guó)力量的品牌崛起

年初，外國(guó)用戶可能叫不出任何一家中國(guó)AI實(shí)驗(yàn)室的名字；如今，DeepSeek、Qwen和Kimi已成為東方技術(shù)實(shí)力的代表。

它們各有高光時(shí)刻和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。重要的是，這份名單還在不斷變長(zhǎng)，中國(guó)AI正在世界舞臺(tái)占據(jù)一席之地。

4. 突破：海量工具調(diào)用與穿插思考

Kimi K2 Thinking支持「數(shù)百步穩(wěn)定工具調(diào)用」引發(fā)熱議。

雖然這在o3、Grok 4等閉源模型中已成標(biāo)配（RL訓(xùn)練中的自然涌現(xiàn)），但這通過(guò)開(kāi)源模型實(shí)現(xiàn)尚屬首批，這對(duì)托管服務(wù)商的精準(zhǔn)支持能力提出了極高要求。

此外，是「交錯(cuò)思考」（Interleaved thinking）——即模型在調(diào)用工具的間隙進(jìn)行思考。

這是繼Claude之后，強(qiáng)調(diào) agentic 能力的模型都在跟進(jìn)的新趨勢(shì)，標(biāo)志著模型邏輯鏈條的進(jìn)一步成熟。

5. 倒逼美國(guó)閉源巨頭

開(kāi)源的激增讓美國(guó)閉源實(shí)驗(yàn)室倍感壓力——僅僅依靠基準(zhǔn)測(cè)試分?jǐn)?shù)已無(wú)法解釋「為什么付費(fèi)更好」了。

相比之下，中國(guó)模型或許在收入上暫未占優(yōu)，但在全球市場(chǎng)的「心智份額」上，正在切走越來(lái)越大的一塊蛋糕。

回看CES 2026這場(chǎng)演講，老黃直接把「開(kāi)源」講成了全場(chǎng)最硬核的主線。

中國(guó)開(kāi)源AI的表現(xiàn)足以令世界驚嘆，隨著更多開(kāi)發(fā)者和企業(yè)擁抱這些模型，AI應(yīng)用的全面爆發(fā)指日可待。

參考資料：

https://blogs.nvidia.com/blog/mixture-of-experts-frontier-models/

https://www.interconnects.ai/p/kimi-k2-thinking-what-it-means

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