今年英偉達(dá) GTC 主題演講，應(yīng)該是史上懸念最少的一屆。

2022 年說元宇宙，2023-2024 年說生成式 AI，2025 年說物理 AI。但今年不一樣，即便臺(tái)上英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛的演講還沒有開始，但臺(tái)下所有人已經(jīng)知道答案了——Agent。

包括英偉達(dá)也悄悄在 GTC 園區(qū)里開設(shè)了「Build-a-Claw」互動(dòng)專區(qū)，讓與會(huì)者現(xiàn)場搭建自己的AI Agent。 從芯片到模型，從英偉達(dá)版龍蝦到數(shù)據(jù)中心，今年主題演講的潛臺(tái)詞只有一句話：

一切都要為 Agent 讓路。

專為 Agentic AI 打造的 Vera Rubin 正式發(fā)布

如果說 Hopper 架構(gòu)開啟了生成式 AI（Generative AI）的時(shí)代，讓機(jī)器學(xué)會(huì)了「說話」；那么 Vera Rubin 的使命，就是開啟智能體（Agentic AI）時(shí)代，讓機(jī)器學(xué)會(huì)「干活」。

英偉達(dá) Vera Rubin 架構(gòu)包含七款芯片、五套機(jī)架系統(tǒng)，以及一臺(tái)用于 AI Agent 的超級(jí)計(jì)算機(jī)

七款芯片分別是 NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink? 6 交換機(jī)、NVIDIA ConnectX-9 超級(jí)網(wǎng)卡、NVIDIA BlueField-4 DPU 和 NVIDIA Spectrum?-6 以太網(wǎng)交換機(jī)，以及新集成的 NVIDIA Groq 3 LPU

五個(gè)機(jī)架分別是 NVIDIA Vera Rubin NVL72 機(jī)架、NVIDIA Vera CPU 機(jī)架、NVIDIA Groq 3 LPX 機(jī)架、NVIDIA BlueField-4 STX 存儲(chǔ)機(jī)架，以及 NVIDIA Spectrum-6 SPX 以太網(wǎng)機(jī)架。

過去的 AI 像是一個(gè)極其聰明的圖書館管理員，我們問一個(gè)問題，它慢條斯理地翻書，然后把答案整理出來。我們對(duì)這種速度是寬容的，因?yàn)槲覀冏约捍蜃挚磿猜?/p>

但 Agent 完全不同。它不僅要用大模型思考，還要瘋狂地調(diào)用工具——比如打開瀏覽器、控制云端的虛擬 PC、在無數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)庫里來回比對(duì)。更要命的是，AI 對(duì)工具的容忍度極低，它要求一切操作都在毫秒級(jí)完成。

「它會(huì)狠狠地捶打內(nèi)存。」黃仁勛在臺(tái)上這樣形容。

當(dāng)模型越來越大，上下文長度從十萬 Token 飆升到數(shù)百萬，還要同時(shí)處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的算力架構(gòu)開始喘不過氣了。為了應(yīng)對(duì)這種「捶打」，英偉達(dá)交出了第一份答卷，全新的 Vera CPU。

這顆芯片特立獨(dú)行，它是世界上首款專為智能體 AI 和強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí)代打造的處理器，其效率是傳統(tǒng)機(jī)架式 CPU 的兩倍，速度提升 50%，采用 LPDDR5X 內(nèi)存，能實(shí)現(xiàn)極高的單線程性能、大型的數(shù)據(jù)吞吐量和極致的能效。

黃仁勛甚至毫不掩飾他的驕傲：「我們從沒想過會(huì)單獨(dú)賣 CPU，但現(xiàn)在，這絕對(duì)是一個(gè)價(jià)值數(shù)十億美元的業(yè)務(wù)?！?/strong>

緊隨其后的是 Rubin GPU，單片芯片直接塞進(jìn)了高達(dá) 288 GB 的海量內(nèi)存。它就像是一個(gè)擁有無限腦容量的思考者，專門用來裝載那些體積越來越龐大的超大語言模型，以及處理成百上千萬的上下文 KV 緩存。

除了堆疊 CPU 和 GPU，英偉達(dá)這次發(fā)布的 Vera Rubin 架構(gòu)，直接把 NVLink 的帶寬翻了一倍——260 TB/s 的全互聯(lián)帶寬。

十年前，DGX-1 用第一代 NVLink 把 8 張卡連在一起，那是專為 AI 研究員打造的奇跡；到了 Hopper 時(shí)代，是 NVLink 4；而前不久的 Blackwell 架構(gòu)，用 NVLink 72 實(shí)現(xiàn)了 72 張 GPU 的全互聯(lián)，帶寬達(dá)到 130 TB/s。

為了配合 Vera Rubin，黃仁勛甚至掏出了被稱為 Kyber 的全新機(jī)架。在這個(gè)機(jī)架里，計(jì)算節(jié)點(diǎn)垂直插入，背后是第六代 NVLink 交換機(jī)。完全拋棄了傳統(tǒng)的以太網(wǎng)或 InfiniBand 限制，在一個(gè) NVLink 域內(nèi)直接打通 144 張 GPU。

即便強(qiáng)如 Vera Rubin，在面對(duì)「無限生成 Token」的極端需求時(shí)，也會(huì)感到吃力。

在算力世界里，吞吐量（Throughput，同時(shí)處理巨量任務(wù)的能力）和延遲（Latency，單次任務(wù)的極速響應(yīng)）是一對(duì)物理學(xué)上的死敵。英偉達(dá)是吞吐量的絕對(duì)霸主，但在極致低延遲的 Token 生成上，傳統(tǒng) GPU 架構(gòu)顯得過于笨重。

這時(shí)候，Groq 出場了。英偉達(dá)早在之前就「收購」并授權(quán)了 Groq 團(tuán)隊(duì)的技術(shù)，在今天正式推出了Groq LPU（語言處理單元）。

黃仁勛用一款名為 Dynamo 的軟件，把這兩者完美捏合，首創(chuàng)了「解耦推理（Disaggregated Inference）」。

AI 推理前半段的 Prefill（預(yù)填充）和極其耗費(fèi)算力的 Attention（注意力機(jī)制），全部交給 Vera Rubin 這個(gè)性能王者來處理；

后半段的 Decode（解碼），也就是生成 Token 的瞬間，直接卸載給 Groq LPU 來降低延遲。

結(jié)果顯示，在最具商業(yè)價(jià)值的高端推理層級(jí)，這種組合讓性能直接飆漲了 35 倍，且每兆瓦的吞吐量同樣提升了 35 倍。

一個(gè)開源項(xiàng)目，讓所有 CEO 都睡不著覺

主題演講的后半部分，黃仁勛拋出了一個(gè)讓全場屏息的判斷：OpenClaw，將堪比這個(gè)時(shí)代的 Linux，是這個(gè)時(shí)代的 HTML。

OpenClaw 上線僅數(shù)周，下載量和影響力已經(jīng)超過了 Linux 三十年的積累，其本質(zhì)上是一套智能體操作系統(tǒng)。它能調(diào)用大模型、管理文件、拆解任務(wù)、協(xié)調(diào)子智能體，還能發(fā)郵件、發(fā)短信，以任何模態(tài)與人溝通。

在黃仁勛看來，每一家 SaaS 公司，遲早都會(huì)變成 AgaaS 公司，也就是「Agent-as-a-Service（智能體即服務(wù)）」公司。而每一位 CEO 現(xiàn)在都必須回答同一個(gè)問題：你的 OpenClaw 戰(zhàn)略是什么？

當(dāng)然，開源意味著自由，但企業(yè)更需要的是安全。這也是 OpenClaw 規(guī)?；涞厍白畲蟮恼系K。

為此，英偉達(dá)聯(lián)合以 OpenClaw 創(chuàng)始人 Peter Steinberger 為代表的團(tuán)隊(duì)，召集了一批頂級(jí)安全與計(jì)算專家，推出 NeMoClaw 參考架構(gòu)。

它內(nèi)置 OpenShell 技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)防護(hù)機(jī)制和隱私路由能力，可以讓企業(yè)可以在自己的私有環(huán)境中安全運(yùn)行智能體系統(tǒng)。

而支撐這套智能體生態(tài)的，是英偉達(dá)一整條開源模型產(chǎn)品線。

比如 Nemotron 主攻語言推理，Cosmos 聚焦世界建模，Groot 面向通用機(jī)器人，Alpha Mayo 服務(wù)自動(dòng)駕駛，BioNeMo 深耕數(shù)字生物學(xué)，Earth-2 則專注 AI 物理仿真。

黃仁勛特別強(qiáng)調(diào)，這些模型不只是排行榜上的名字。英偉達(dá)會(huì)持續(xù)投入推進(jìn)，Nemotron 3 之后有 Nemotron 4，Cosmos 1 之后有 Cosmos 2，每一代都會(huì)更強(qiáng)。

更重要的是，這些模型全部以基礎(chǔ)模型形式開放，任何企業(yè)都可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)微調(diào)和后訓(xùn)練，打造專屬于自己業(yè)務(wù)場景的定制化智能。英偉達(dá)還宣布將與各地區(qū)合作伙伴協(xié)作，幫助不同國家和市場孵化本土化 AI 能力。

在臺(tái)上，黃仁勛還宣布了一份讓人眼前一亮的合作名單。Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral、Perplexity、Sarvam，以及 Mira Murati 創(chuàng)立的 Thinking Machines，悉數(shù)加入，共同推進(jìn) Nemotron 4 的研發(fā)。

劃重點(diǎn)，英偉達(dá)不甘心只做賣鏟人，更要親自下場帶頭挖金礦，更重要的是，英偉達(dá)也是在構(gòu)建一個(gè)生態(tài)，一個(gè)圍繞智能體時(shí)代的完整體系。

玩家的顯卡錢，是一場長達(dá) 25 年的「眾籌」

要理解英偉達(dá)今天的恐怖統(tǒng)治力，黃仁勛首先把時(shí)鐘撥回了 25 年前。

那時(shí)候沒有 ChatGPT，沒有大模型，只有一群為了讓游戲畫面更流暢而瘋狂攢機(jī)的年輕人?！?strong>GeForce 是英偉達(dá)有史以來最偉大的營銷活動(dòng)」，黃仁勛在臺(tái)上笑著說。

黃仁勛非常直白地承認(rèn)，GeForce 就是用來吸引未來客戶的。他們?cè)谖覀冞€買不起企業(yè)級(jí)產(chǎn)品的時(shí)候，通過游戲顯卡潛伏進(jìn)我們的電腦。日復(fù)一日，年復(fù)一年。

也正是依靠一代代游戲玩家的「供養(yǎng)」，英偉達(dá)在 20 年前做出了一個(gè)當(dāng)時(shí)看來堪稱瘋狂、甚至差點(diǎn)拖垮公司利潤的決定——研發(fā) CUDA，并將它送到了全世界每一個(gè)開發(fā)者的桌面上。

這可以說是一個(gè)在黑暗中蟄伏的故事。連續(xù) 13 代架構(gòu)，長達(dá) 20 年的死磕，英偉達(dá)徹底把 CUDA 變成了一個(gè)裝機(jī)量過億的龐然大物。

這也解釋了為什么當(dāng)深度學(xué)習(xí)的「宇宙大爆炸」來臨時(shí)，Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 們環(huán)顧四周，發(fā)現(xiàn)除了英偉達(dá)的 GPU，他們別無他選。

Nvidia 不是碰巧站在了風(fēng)口上，而是花了 20 年時(shí)間，自己造了一臺(tái)造風(fēng)機(jī)。

飛輪一旦轉(zhuǎn)動(dòng)，就再也停不下來了。因?yàn)樵谶@個(gè)飛輪里，硬件只是載體，真正黏住開發(fā)者的是那成千上萬個(gè)工具、框架和開源項(xiàng)目。

既然當(dāng)年是 GeForce 游戲顯卡把 AI 算力（CUDA）帶給了這個(gè)世界，那么十年后的今天，是時(shí)候讓徹底長大的 AI，反哺它最初的「老家」了。

黃仁勛在臺(tái)上甩出了驚艷全場的 DLSS 5。簡單來說，英偉達(dá)正在用 AI 重新發(fā)明計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。傳統(tǒng)的 3D 渲染是「結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)」，它是死板的、百分百可控的；而生成式 AI 是「概率性計(jì)算」，它是天馬行空、極其逼真的。

以前這兩派路線完全不同，但在 DLSS 5 里，英偉達(dá)硬是把它們?nèi)嘣诹艘黄?，用可控?3D 數(shù)據(jù)打底，用生成式 AI 去腦補(bǔ)和渲染細(xì)節(jié)。我們看到的畫面，既不會(huì)出現(xiàn) AI 經(jīng)常犯的幻覺錯(cuò)位，又擁有近乎現(xiàn)實(shí)的驚人質(zhì)感。

「生成出來的世界，變得極其美麗，同時(shí)又完全受控?！?/p>

但這也不只是一幫極客為了高幀率打游戲搞出來的炫技。黃仁勛說，這種將「結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)」與「生成式 AI」融合的邏輯，將會(huì)在每一個(gè)行業(yè)里一遍遍重演。

「這是我最喜歡的一頁 PPT」

在演講的高潮，黃仁勛放出了一張極其復(fù)雜的架構(gòu)圖，說這是他最喜歡的一頁 PPT。接著，他又半開玩笑地說，團(tuán)隊(duì)屢次勸他別放這張圖，但他偏要放，「反正你們有些人也是免費(fèi)進(jìn)來的，這就是門票錢」。

這張「最不聽勸的 PPT」，真正揭示了英偉達(dá)接下來要吞噬的真正獵物，全球企業(yè)的數(shù)據(jù)中心。

過去，企業(yè)的數(shù)據(jù)分為兩類。

一類是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也就是常見的數(shù)據(jù)庫 SQL、Pandas 里的那些龐大表格，它們是商業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的地基。另一類是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，比如海量的 PDF、視頻、語音，占據(jù)了世界 90% 的信息，卻因?yàn)殡y以檢索而如同廢紙。

過去幾十年來，處理這些巨型 Excel 表格一直是 CPU 的絕對(duì)領(lǐng)地。當(dāng)人類去查詢這些表格時(shí)，CPU 的速度勉強(qiáng)夠用。但黃仁勛一針見血地指出了未來的趨勢，「未來，使用這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫的，將是 AI Agents」。

當(dāng)成千上萬個(gè)不知疲倦的 AI Agent，以遠(yuǎn)超人類百萬倍的速度同時(shí)向數(shù)據(jù)庫發(fā)起查詢時(shí)，傳統(tǒng)的 CPU 計(jì)算系統(tǒng)連喘息的機(jī)會(huì)都沒有，只會(huì)被瞬間壓垮。

為了處理這個(gè)問題，英偉達(dá)掏出了第一把底層殺器：cuDF。它直接越過 CPU，用 GPU 的恐怖并行算力，把這群數(shù)據(jù)的處理速度拉爆。

而針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，英偉達(dá)掏出了第二把殺器，針對(duì)向量數(shù)據(jù)庫和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 cuVS。有了這兩個(gè)底層庫，英偉達(dá)實(shí)際上是捏住了全球數(shù)據(jù)處理的咽喉，它正在用 AI 的方式，重新定義企業(yè)到底該怎么處理數(shù)據(jù)。

兩個(gè)工具庫的效果也是相當(dāng)明顯。黃仁勛舉了非常多合作伙伴的例子，其中提到雀巢公司每天要處理覆蓋 185 個(gè)國家的龐大供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，在換上英偉達(dá)加速的 IBM Watsonx.data 后，速度飆升了 5 倍，成本卻驟降了 83%。

這就是「加速計(jì)算」的恐怖之處。當(dāng)速度實(shí)現(xiàn)了幾個(gè)數(shù)量級(jí)的躍升，成本就會(huì)呈斷崖式下跌，新的商業(yè)模式就會(huì)在此刻涌現(xiàn)。

黃仁勛的演講進(jìn)行到這里，滿嘴都還是「算法」、「庫（Libraries）」和「數(shù)據(jù)幀」，他直言「英偉達(dá)是一家算法公司。」

英偉達(dá)將自己的算法庫深度嵌入每一家云端，客戶為了用 Nvidia 的算力和框架，才會(huì)去購買云服務(wù)。這也是為什么幾乎世界上所有的云服務(wù)巨頭——Google Cloud、AWS、微軟 Azure、Oracle，都得排著隊(duì)，把英偉達(dá)的服務(wù)請(qǐng)進(jìn)自己的機(jī)房。

曾經(jīng)呼風(fēng)喚雨的云廠商，在加速計(jì)算時(shí)代，似乎都正悄然淪為英偉達(dá)龐大生態(tài)的「底層基礎(chǔ)設(shè)施」和「分銷渠道」。

英偉達(dá)為什么能做到這一切？黃仁勛給出了一個(gè)極度反常識(shí)的定義，英偉達(dá)是世界上第一家「垂直整合，卻又水平開放」的公司。

向下，它自己造芯片、造系統(tǒng)；向上，它懂每一個(gè)行業(yè)的應(yīng)用場景。

金融界的量化交易員在用它，醫(yī)療行業(yè)的醫(yī)藥研發(fā)在用它，連電信行業(yè)那個(gè)只會(huì)發(fā)射信號(hào)的基站，在未來也會(huì)變成運(yùn)行 AI 算法的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

英偉達(dá)甚至還推出了機(jī)密計(jì)算（Confidential Computing），讓極其敏感的企業(yè)數(shù)據(jù)和模型可以在完全隔離的環(huán)境下運(yùn)行，連操作員都看不到。這直接打消了巨頭們擁抱 AI 的最后一點(diǎn)顧慮。

它把自己封裝成一個(gè)個(gè)底層算法庫，然后像水和電一樣，悄無聲息地接入了所有人的基礎(chǔ)設(shè)施；看似把所有的利潤都分給了生態(tài)伙伴，但實(shí)際上，英偉達(dá)已經(jīng)牢牢掌握了整個(gè) AI 時(shí)代的命脈。

1 萬億美元，而且還會(huì)供不應(yīng)求

根據(jù)黃仁勛的判斷，到 2027 年底，其 Blackwell 和 Rubin 芯片將至少創(chuàng)造 1 萬億美元收入。，而且這還是保守估計(jì)，實(shí)際計(jì)算需求會(huì)遠(yuǎn)超這個(gè)數(shù)字。

這個(gè)數(shù)字從何而來？答案藏在過去一年英偉達(dá)做的那件最重要的事里——AI 推理。

黃仁勛直言，很多人覺得推理很容易，但事實(shí)恰恰相反。

高難度推理是 AI 領(lǐng)域最難的事，也是最重要的事，因?yàn)樗苯訋硎杖氲脑鲩L。為此，英偉達(dá)在 Hopper 架構(gòu)巔峰期做出大膽決定，徹底改變架構(gòu)，打造出 NVLink 72，引入 NVFP4 精度格式，配合 Dynamo、TensorRT-LLM 及全套新算法，還專門建造了超級(jí)計(jì)算機(jī)來優(yōu)化整套技術(shù)棧。

英偉達(dá)押注的結(jié)果，遠(yuǎn)超所有人的預(yù)期。

黃仁勛曾宣稱 Grace Blackwell NVLink 72 每瓦性能提升 35 倍，當(dāng)時(shí)沒人相信他。后來 SemiAnalysis 發(fā)布評(píng)測報(bào)告，分析師 Dylan Patel 說黃仁勛說得太保守了，實(shí)際提升是 50 倍。

黃仁勛打趣道「Monkey King」「Token King」。

按摩爾定律，一代產(chǎn)品通常只能帶來約 1.5 倍提升，沒人預(yù)料到這次會(huì)是 50 倍。

性能提升之后，擺在面前的是另一個(gè)問題。一座 1 吉瓦數(shù)據(jù)中心，按 15 年攤銷，建造成本就高達(dá) 400 億美元，設(shè)備還沒放進(jìn)去。在這樣的投入規(guī)模下，放進(jìn)工廠里的計(jì)算系統(tǒng)必須是全球最好的，否則每一瓦浪費(fèi)的電力都是真實(shí)流失的收入。

黃仁勛坦言，全球 AI 工廠里正有大量電力被白白浪費(fèi)。

為此，英偉達(dá)發(fā)布了 NVIDIA DSX 平臺(tái)，基于 Omniverse 數(shù)字孿生技術(shù)，讓工程師在真正動(dòng)工之前，先在虛擬空間里把整座 AI 工廠仿真一遍，從散熱到電網(wǎng)，全部模擬清楚。

配合 Max-Q 技術(shù)，系統(tǒng)可以在功耗與算力之間實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。

黃仁勛說，這里面至少還藏著兩倍的優(yōu)化空間。同一套硬件，英偉達(dá)更新算法與軟件后，F(xiàn)ireworks 等服務(wù)商的 token 生成速度從每秒 700 個(gè)躍升至接近 5000 個(gè)，提升 7 倍。這就是「極致協(xié)同設(shè)計(jì)」的真實(shí)含義。

過去數(shù)據(jù)中心存放文件，現(xiàn)在它生產(chǎn) token。土地、電力、機(jī)房空間決定了工廠上限，而架構(gòu)優(yōu)劣決定了產(chǎn)出多少。黃仁勛說，未來每一家公司都會(huì)認(rèn)真思考自己 token 工廠的效率問題，因?yàn)樗懔?，就是收入本身?/p>

更重要的是，地球上的 AI 工廠還沒建完，英偉達(dá)已經(jīng)把目光投向了太空。

英偉達(dá) Thor 芯片已通過抗輻射認(rèn)證，率先應(yīng)用于衛(wèi)星之上。英偉達(dá)正與合作伙伴聯(lián)合研發(fā)名為NVIDIA Space-1 Vera Rubin的新型計(jì)算機(jī)，目標(biāo)是直接在太空中建設(shè)數(shù)據(jù)中心。

太空沒有空氣，無法對(duì)流散熱，散熱是一道極其棘手的工程難題。黃仁勛坦承這件事非常復(fù)雜，但他相信英偉達(dá)有足夠優(yōu)秀的工程師來攻克它。從地面到軌道，英偉達(dá)算力擴(kuò)張的路線，仍在持續(xù)。

自動(dòng)駕駛的 ChatGPT 時(shí)刻，已經(jīng)到來

物理 AI 是未來十年最重要的課題，而黃仁勛用一句話宣告，自動(dòng)駕駛的 ChatGPT 時(shí)刻，已經(jīng)到來。

英偉達(dá) RoboTaxi Ready 平臺(tái)此次新增四位重量級(jí)伙伴：比亞迪、吉利、五十鈴、日產(chǎn)，攜手打造 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛汽車。

這四家車企每年合計(jì)生產(chǎn)約 1800 萬輛汽車，體量驚人。加上此前已加入的梅賽德斯、豐田和通用，英偉達(dá)的自動(dòng)駕駛版圖已覆蓋全球最重要的一批整車制造商。

英偉達(dá)還與 Uber 簽署合作協(xié)議，計(jì)劃將具備 RoboTaxi Ready（無人出租車就緒）能力的車輛部署至多個(gè)城市，并直接接入 Uber 的全球出行網(wǎng)絡(luò)。

在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，英偉達(dá)與 ABB、Universal Robots、庫卡等頭部企業(yè)展開合作，將物理 AI 模型集成至仿真系統(tǒng)，推動(dòng)機(jī)器人大規(guī)模進(jìn)入制造產(chǎn)線?？ㄌ乇死盏募尤?，意味著重型工程機(jī)械也開始走向智能化。

主題演講的最后，依舊是經(jīng)典的機(jī)器人環(huán)節(jié)。

近期，《冰雪奇緣》的雪寶機(jī)器人已經(jīng)現(xiàn)身迪士尼海外游樂園，而這一次，它也邁著憨態(tài)可掬的步伐登上 GTC 2026 的舞臺(tái)，和黃仁勛有來有往地對(duì)話，動(dòng)作自然，反應(yīng)流暢。

它的肚子里裝著英偉達(dá) Jetson 計(jì)算機(jī)，這是整套系統(tǒng)的大腦。它的步態(tài)和動(dòng)作，全部在 Omniverse 虛擬環(huán)境中完成訓(xùn)練，靠的是由英偉達(dá)、迪士尼和 Google DeepMind 三方聯(lián)合研發(fā)的 Newton 物理引擎，運(yùn)行于英偉達(dá) Warp 之上。

正是這套物理仿真系統(tǒng)，讓雪寶在進(jìn)入真實(shí)世界之前，就已經(jīng)充分適應(yīng)了現(xiàn)實(shí)物理規(guī)律。黃仁勛說，未來的迪士尼樂園所有角色都將擁有真正的智能，在園區(qū)里自由走動(dòng)，與每一位游客展開真實(shí)的互動(dòng)。

演講開始的時(shí)候，黃仁勛說，我要提醒你們，這是一個(gè)技術(shù)大會(huì)。我們將要談?wù)摷夹g(shù)，談?wù)撈脚_(tái)，最重要的是，我們要談?wù)撋鷳B(tài)系統(tǒng)。

生態(tài)系統(tǒng)？他實(shí)在太謙虛了，用生態(tài)帝國也不為過，黃仁勛曾經(jīng)用一塊五層蛋糕來描述 AI 產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)：最底層是能源和芯片，往上是基礎(chǔ)設(shè)施、模型，最頂層是應(yīng)用。

每一層都不可或缺。這個(gè)比喻聽起來像是在描述一個(gè)分工清晰、各司其職的產(chǎn)業(yè)格局。但當(dāng)你把這塊蛋糕從底看到頂，會(huì)發(fā)現(xiàn)每一層里都有英偉達(dá)的手筆。

從最早「潛伏」在玩家機(jī)箱里的顯卡，到主宰全球云廠商的底層框架；從太空里的抗輻射數(shù)據(jù)中心，到迪士尼樂園里和我們談笑風(fēng)生的機(jī)器玩偶。

英偉達(dá)用 20 年時(shí)間造了一臺(tái)造風(fēng)機(jī)，如今這臺(tái)機(jī)器已經(jīng)化身為一臺(tái)永不停歇的 Token 生產(chǎn)廠。在這個(gè)工廠里，算力即權(quán)力，生態(tài)即壁壘。

當(dāng)所有的企業(yè)、用戶都在為如何落地 AI 焦慮時(shí)，黃仁勛已經(jīng)悄悄把通往 Agent 時(shí)代的門票，塞進(jìn)了世界上每一臺(tái)服務(wù)器的咽喉。

這場關(guān)于未來 AI 的賭局，英偉達(dá)不僅既做莊家又做玩家，它甚至要把牌桌都買下來了。