北京
作者 | Talk君
大家好，我是talk君
拉斯維加斯CES 2026主會場，數千名觀眾提前兩小時排起長隊，英偉達CEO黃仁勛遲到十幾分鐘后，身著閃亮黑色皮衣登場。這件Tom Ford 2024秋冬系列鱷魚皮夾克，海外定價約8900美元，在燈光下格外醒目。
但臺下的幾千名觀眾明白，今晚的主角不是這位科技領袖本人和他昂貴的皮衣，而是他帶來的那個即將從虛擬滲透進現實的未來。
家好，拉斯維加斯！新年快樂！歡迎來到CES！”
黃仁勛以他標志性的沉穩語調開篇：
“計算行業每10-15年一次的平臺遷移正在發生，但這次不同——
我們正在經歷的不是一次，而是兩場同時進行的革命
。”
雙重平臺轉移：AI正在重構計算產業底層邏輯
黃仁勛洞察到，當下同時發生著兩個根本性轉變。一方面，未來的應用程序將構建在AI之上，而不僅僅是集成AI功能；另一方面，軟件的開發方式也從編寫代碼轉變為訓練模型。
“你不再‘編程’軟件，而是‘訓練’軟件；你不再在CPU上運行它，而是在GPU上運行它。”
黃仁勛指出。這一轉變意味著傳統計算棧的每一層都在被重新發明，催生了數萬億美元的基礎設施更新需求。
全球計算基礎設施規模約十萬億美元，其現代化改造已拉開序幕。數千億美元的風險投資正在涌入這一領域，推動從傳統AI向現代AI的轉型。
黃仁勛強調：
“研發預算從經典方法轉向現在的人工智能方法，海量投資正涌入這個行業，這解釋了為什么我們如此忙碌。”
開源革命：從DeepSeek R1到產業新生態
2025年，開源模型迎來爆發式增長，成為推動AI普及的關鍵力量。黃仁勛特別提到DeepSeek R1的開源推動了整個行業的變革。
“當開源、當開放創新、當全世界每個行業、每家公司的創新同時被激活時，AI將無處不在。”
黃仁勛在演講中如此評價開源模型的意義。開源模型雖然仍落后前沿模型約六個月，但進步神速，已成為不可忽視的力量。
這一開源生態的戰略價值在于，它使得全球每個行業、每個公司都能參與AI革命。
開源AI的本質是“知識的民主化”。當模型、訓練數據、乃至整個訓練過程都開放時，創新的門檻被徹底打破。
從初創公司到大型企業，從研究人員到學生，都能基于這些開源模型構建自己的AI應用。
黃仁勛展示了英偉達在多個領域的開源貢獻，包括蛋白質設計、天氣預報、物理模擬等，彰顯了其構建完整開源生態的雄心。
在他看來，這不僅是為了建立生態，更是一種對未來競爭形態的重新定義——競爭不再是誰擁有最強的單一模型，而是誰的模型能與最廣泛的創新結合，催生出最有價值的應用。
物理AI突圍：世界模型與自動駕駛的里程碑
在黃仁勛的敘述中，物理AI面臨著一個看似簡單卻極為棘手的難題：如何讓AI獲得人類孩童時期就能自然習得的“常識”？
他舉了一個深刻的例子：一個嬰兒在抓取物品時，能憑直覺理解物體的重量、表面的摩擦力、松手的瞬間重力會將其拉向地面。
這些對我們而言無需思考的經驗，對AI來說卻是一塊“認知的黑暗大陸”。
因此，我們必須創建一個系統黃仁勛指出，
“讓 AI 能夠學習物理世界的常識、學習其規律，當然也能從數據中學習。而數據相當稀缺。并且需要能夠評估 AI 是否有效，這意味著它必須在環境中進行模擬。”
語言的、文本的、圖片的、視頻的數據充斥于網絡，但關于“重力如何讓物體墜落”“摩擦力如何讓汽車減速”這類物理本質的數據，在現實世界中既難以捕捉，也極少被系統化記錄。
英偉達給出的答案是構建一套前所未有的三重系統架構。
黃仁勛將其簡潔地稱為“訓練、推理、仿真”三臺計算機的協同。其中，仿真計算機或許是最具革命性的——它不只是模擬，而是在數字世界中創造一個遵循物理定律的平行宇宙。
通過Omniverse數字孿生平臺和Cosmos世界基礎模型，英偉達正在創建能夠理解物理定律的AI系統。
自動駕駛汽車系統Alpamayo的發布，展示了這一技術路徑的成果。這不僅是端到端訓練的自動駕駛AI，更是一個“會思考、會推理”的系統。
它的突破在于不僅告訴你“我要左轉”，還會解釋原因，比如前方有行人橫穿需要減速，左側車道有車輛變道選擇保持車道并調整速度。
這種可解釋的AI決策過程，是解決自動駕駛“長尾問題”的關鍵——通過將罕見場景分解為已知元素的組合，AI能夠處理從未直接訓練過的情況。
首款搭載Alpamayo技術的自動駕駛汽車將是2025款梅賽德斯-奔馳CLA，將于2026年第一季度在美國上市。
全棧重構，Rubin平臺的協同設計哲學
面對AI計算需求的指數級增長，英偉達拿出了新一代AI芯片架構：NVIDIA Vera Rubin。
它的命名來源于發現暗物質的天文學家薇拉·魯賓，寓意照亮AI計算的未知領域，這一平臺體現了英偉達從芯片到系統的全棧創新能力。
Vera Rubin平臺不是單個芯片的迭代，而是從晶體管到系統架構的全棧重新思考。黃仁勛展示了六顆全新的芯片，包括 Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9智能網卡、BlueField-4 DPU、Spectrum-X 102.4T CPO 。
“在摩爾定律放緩的時代，單純依靠制程進步帶來的性能提升是有限的。真正的突破來自于從系統層面重新思考每個組件的角色，以及它們如何協同工作。”
他舉了一個生動的例子：在傳統的計算架構中，數據傳輸往往成為瓶頸。而在Vera Rubin中，通過重新設計芯片間的高速互連，整個系統的通信帶寬達到了“全球互聯網總帶寬的兩倍”。
這意味著AI模型在進行大規模并行計算時，不再需要等待數據在芯片間緩慢移動。
“更關鍵的是效率”黃仁勛指出……
“雖然Vera Rubin的計算能力是上一代的數倍，但其散熱需求和能耗卻沒有線性增加。在數據中心電力成為稀缺資源的今天，這或許比單純的性能提升更為重要。”
他透露，新一代平臺在保持45攝氏度工作溫度的前提下，實現了性能的跨越式提升，這將幫助全球數據中心節省約6%的總電力消耗。
生態閉環，從芯片到行業滲透
“如大家所見，今天的英偉達早已不僅是芯片公司。”
演講結尾，黃仁勛明確了英偉達的新定位——構建完整的全棧AI體系，從芯片、系統、基礎設施，到模型和應用。
英偉達正在將其在自動駕駛領域驗證的垂直整合模式擴展到更廣泛的機器人產業。通過開源Alpamayo自動駕駛系統，他們不僅提供技術組件，更展示了一種全棧解決方案的藍圖。
這種全棧能力正在滲透到各個行業。在EDA（電子設計自動化）領域，英偉達與Cadence、Synopsys合作，將CUDA-X物理AI集成到芯片設計工具中。在工業領域，西門子正在其數字孿生平臺中深度集成英偉達的AI技術。
“未來，我們將在Cadence和Synopsys內部設計芯片，并在這些工具內部模擬一切。”
黃仁勛描述了一個AI賦能的芯片設計未來，智能體芯片設計師將與人類工程師并肩工作。
英偉達的生態策略具有明顯的網絡效應：更多行業采用其全棧方案，就會生成更多數據，訓練出更好的模型，反過來吸引更多行業加入。
這種正反饋循環一旦形成，將構成極高的競爭壁壘。
CES 2026的舞臺上，黃仁勛沒有展示任何酷炫的消費電子產品，而是描繪了一個被AI重塑的世界架構。
在這個新世界里，計算的基礎被重寫，智能被民主化，機器開始理解物理規律，而英偉達正在構建支撐這一切的全棧技術體系。
當被問及“錢從哪里來”時，黃仁勛的回答指向了一個更深層的趨勢：傳統行業的研發預算正大規模轉向AI，這是一場價值百萬億美元產業的技術再分配。
而英偉達，正通過從芯片到模型的全棧布局，將自己置于這場再分配的中心節點。
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