黃仁勛CES 2026演講：押注物理AI，開啟自動駕駛新時代

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作為全球消費電子與科技產業的風向標，2026年國際消費電子產品展覽會（CES 2026）如期舉行，吸引了全球科技巨頭們踴躍參會。當地時間1月5日，英偉達CEO黃仁勛在CES 2026上發表了主題演講，吸引了眾多網友的關注。

在主題演講開始前幾小時，英偉達在X（原推特）平臺上發文稱，公司將不會在本次活動上推出新的GPU。這是5年以來英偉達首次打破該慣例。

這次演講中，黃仁勛以“物理AI”為核心，向資本市場與科技行業清晰展現了其未來發展的核心戰略重心。

“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經到來”

黃仁勛將“物理AI”置于演講的核心，并用一套清晰的演進邏輯詮釋其價值。

他認為，AI的演進可以分為四步：感知AI（Perception）、生成AI（Generation）、代理AI（Agentic）、物理AI（Physical）。“當模型能夠理解質量、摩擦、慣性、動量守恒，AI才能真正走出屏幕。”

如今，支撐英偉達物理AI戰略的三大技術支柱已全面成型：

Newton物理引擎：實現低于0.01秒的實時物理計算響應，適配機器人及自動駕駛場景。

Cosmos基礎模型平臺：以1000億參數達成1毫秒級推理延遲，支持多模態物理世界理解。

GPU+LPU混合架構：算力效率提升100倍，成本降低90%，2026 年第二季度全面供貨。

黃仁勛認為：物理AI的ChatGPT時刻近在咫尺，“AI的價值不再由算力決定，而由場景定義，物理世界是AI最大的應用場景”，這一判斷為整個科技行業指明了發展方向。

值得注意的是，開源模型的崛起正為物理AI的落地加速賦能。黃仁勛披露，當前開源模型與前沿閉源模型的差距已縮短至約6個月，且仍在持續縮小。這種技術民主化趨勢，讓更多開發者和企業能夠參與到物理AI的創新浪潮中，加速了技術落地的進程。

演講現場，英偉達還披露了下一代計算架構——NVIDIA Rubin平臺的技術細節。

“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，英偉達以每年一代AI超級計算機的節奏持續前進，而Rubin通過六款全新芯片的極致協同設計，向AI的下一個前沿邁出了關鍵一步。

這六款芯片包括：NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink 6 Switch、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA BlueField-4 DPU 和NVIDIA Spectrum-6 Ethernet Switch，極致的協同設計，將大幅縮短訓練時間，降低推理Token的成本。

“未來十年將有很大一部分汽車是自動駕駛的”

在物理AI的眾多應用場景中，自動駕駛被英偉達視為關鍵突破口。

“我想我們都同意，從非自動駕駛汽車到自動駕駛汽車的轉折點，可能就發生在這個時候。”黃仁勛表示，未來十年里，可以相當肯定，世界上很大一部分汽車將是自動駕駛或高度自動駕駛的。

他表示：“我們的愿景是，未來有一天，每一輛汽車、每一輛卡車都將實現自動駕駛。”他指出，自動駕駛汽車的時代已經“全面到來”，自動駕駛汽車將成為“首個大規模的、面向主流市場”的物理AI應用場景。

為推動這一愿景落地，黃仁勛在演講中正式介紹并推出了全新的Alpamayo 1——這是一款視覺-語言-動作模型（VLA），結合因果鏈推理與軌跡規劃，主要增強復雜駕駛場景中的決策能力。

更具體的落地計劃同步公布：黃仁勛官宣L4級Robotaxi測試計劃將于2027年啟動；而專為自動駕駛打造的Alpamayo模型，作為全球首個具備思考推理能力的開源端到端AI系統，已率先搭載于2025款梅賽德斯-奔馳CLA，今年將逐步登陸美、歐、亞市場。

除了自動駕駛，英偉達也在具身智能和機器人領域持續擴展物理AI版圖。公司披露，包括西門子在內的工業與工程企業，正在將英偉達CUDA-X、Omniverse等工具引入機器人仿真和工程設計流程中，以加快具身智能系統的開發和部署。

行業與網友熱議

黃仁勛此次CES演講引發了行業與網友的廣泛熱議，有行業觀察者精準點評：“這是英偉達將護城河從芯片層進一步拓展到全棧平臺層（模型+數據+工具）的體現，通過這種方式可以持續拉動更多GPU與基礎設施投入，并顯著增強用戶與生態的鎖定。”

也有網友關注到黃仁勛對AI行業趨勢的判斷：“雖然華爾街一直有人擔心AI泡沫，覺得各家公司燒錢太狠，但老黃表現得很淡定。他的邏輯很簡單：AI軟件越來越復雜，現有的算力根本不夠用。”

還有網友聚焦于本次演講的“接地氣”亮點：“除了數據中心這些龐然大物，這次英偉達還展示了點‘接地氣’的東西。比如那個叫Alpamayo的汽車平臺，想讓車學會像人一樣在復雜路況下推理，甚至能處理紅綠燈壞掉這種突發狀況。看老黃這股勁頭，他是想讓AI徹底鉆進我們的汽車、工廠甚至是家里的機器人里。”