
英偉達不僅是AI芯片巨頭,更是定義行業標準的全棧平臺領導者。
2025年1月6日,身穿標志性皮衣的英偉達創始人兼CEO黃仁勛在拉斯維加斯CES 2026現場發表2026年首場演講,不僅總結稱“2025年,開源模型引發了人工智能革命”,更拋出了“Physical AI(物理AI)的ChatGPT時刻已至”的觀點!
![]()
演講中,黃仁勛集中釋放五大核心信號——雙重平臺轉移開啟AI新紀元、開源與智能體推動全民創新、物理AI規模化落地、Rubin全棧計算平臺量產、AI生態閉環加速行業滲透,為2026年及未來全球AI發展定下清晰基調。
信號一:雙重平臺轉移,十萬億基建迎升級潮
黃仁勛在演講中指出,計算機行業正經歷每十到十五年一次的根本性重置,而當前全球正同時發生兩大平臺轉移:一是應用程序全面構建于AI之上,軟件開發從“編程”轉向“訓練”,運行載體從CPU遷移至GPU;二是軟件的開發與運行邏輯徹底革新,AI應用不再是預編譯的固定程序,而是能理解上下文、實時生成內容的智能系統。
這一變革正驅動全球價值約十萬億美元的計算機基礎設施進行現代化改造,每年數千億甚至上萬億美元的風險投資涌入AI領域,各行業研發預算持續向人工智能傾斜。黃仁勛強調:“計算已被加速計算和人工智能徹底重塑,技術棧的每一層都在被重新發明,這正是英偉達持續高速發展的核心動力。”
從2015年BERT模型問世、2017年Transformer架構誕生,到2022年“ChatGPT時刻”喚醒全球對AI的認知,再到2024年"測試時縮放"概念出現,AI的進化每一步都伴隨著計算需求的爆炸式增長。如今,AI已進入多階段學習時代,預訓練、后訓練與實時思考相結合,推動大語言模型持續突破性能邊界。
信號二:開源+智能體爆發,AI邁入全民創新階段
2024—2025年,AI領域迎來兩大關鍵突破:智能體系統全面普及與開源模型實現前沿跨越。黃仁勛介紹,具備推理、信息檢索、工具使用、規劃模擬能力的智能體已開始解決核心行業問題,英偉達內部廣泛使用的Cursor智能體已徹底改變軟件開發模式。
開源模型領域更是呈現爆發式增長,2025年DeepSeek R1等開源推理系統的出現,使開源模型達到前沿水平,雖與頂尖模型仍有六個月差距,但迭代速度持續加快。目前,開源模型下載量呈指數級增長,初創公司、大企業、研究員、學生等全球創新力量紛紛參與,推動AI技術走向全民普及。
作為開源生態的核心推動者,英偉達不僅開放Nemotron、Cosmos、Groot等前沿模型,更開源訓練數據與NeMo系列生命周期管理庫,涵蓋物理AI、生物醫療等多個領域。從蛋白質合成、蛋白質結構解析的OpenFold 3,到改變天氣預報方式的ForecastNet,再到開放世界基礎模型Cosmos,英偉達正以開源模式激活全行業創新。
信號三:物理AI突圍落地,重構物理世界交互
物理AI(Physical AI)是當前人工智能領域的核心前沿方向,其本質是讓AI從“數字世界”走向“物理世界”,賦能自主系統(如機器人、自動駕駛汽車、智能設備)具備感知、理解物理規律并與真實世界交互的能力,填補了傳統AI“懂數據卻不懂現實”的“物理盲”短板。
歷經八年研發,英偉達物理AI技術正式迎來規模化落地。黃仁勛解釋,物理AI的核心是教會機器理解物理世界的常識與規律,包括物體恒存性、因果關系、重力、摩擦力等,同時具備與真實世界交互的能力。這一技術的實現依賴三大核心計算機:訓練AI的超級計算機、邊緣端推理計算機,以及用于環境模擬的專用計算機。
此次演講中,英偉達正式宣布開源全球首個會思考、會推理的自動駕駛AI模型Alpamayo。該模型采用端到端訓練,整合真實道路行駛數據、人類駕駛示范與Cosmos生成的合成數據,不僅能接收傳感器輸入并控制車輛,還能推理行動邏輯與軌跡。依托英偉達雙Thor處理器的高安全設計,搭載Alpamayo的梅賽德斯-奔馳自動駕駛汽車將于2026年第一季度在美國上路,隨后逐步登陸歐洲與亞洲市場。
![]()
黃仁勛強調,自動駕駛技術棧采用雙重冗余設計,Alpamayo策略系統與經典自動駕駛防護欄系統相互印證,確保行駛安全。這一技術架構同樣適用于各類機器人系統,目前英偉達已與卡特彼勒、波士頓動力、Universal Robots等企業合作,通過Isaac Sim等模擬器與Jetson嵌入式計算機,推動工業機械臂、移動機器人、人形機器人等產品的智能化升級。
信號四:Rubin平臺量產,全棧芯片突破計算極限
面對AI計算量每年10倍增長、token生成量5倍增長的需求,英偉達正式宣布新一代Rubin計算平臺進入全面生產階段。該平臺通過極致協同設計,重構了從芯片到系統的全技術棧,推出Vera CPU、Rubin GPU、NVFP4 Tensor Core等八大核心組件,實現性能與能效的跨越式提升。
![]()
Rubin平臺搭載的Vera CPU,單線程性能、內存容量大幅提升,每瓦性能達到業界領先水平;Rubin GPU以1.6倍的晶體管數量實現數倍于前代的浮點性能;創新的NVFP4 Tensor Core采用動態精度調整技術,可在保證精度的同時提升吞吐量。基于該平臺的DGX SuperPOD集群,包含1152個Rubin GPU,分布于16個機架,峰值推理性能達到前代的5倍,峰值訓練性能提升3.5倍。
在系統設計上,Rubin平臺實現重大突破:HGX機箱取消所有電纜與水管,組裝時間從2小時縮短至5分鐘,支持100%液冷;采用45℃熱水冷卻技術,無需冷水機,能效驚人;通過Spectrum-X以太網交換機與NVLink-6交換機,實現每秒240太字節的數據傳輸速率,相當于全球互聯網帶寬的2倍。此外,平臺支持機密計算,所有數據在傳輸、存儲與計算過程中全程加密,保障模型與數據安全。
針對AI上下文內存不足的痛點,英偉達引入BlueField-4處理器構建全新KV緩存存儲系統,每個機架可提供150太字節上下文內存,使單個GPU額外獲得16太字節內存擴展,有效解決大規模AI交互中的網絡流量瓶頸。
信號五:生態閉環成型,全行業加速AI落地
目前,英偉達全棧AI體系已實現廣泛行業滲透。在企業級市場,Palantir、ServiceNow、Snowflake等平臺均已集成英偉達AI技術,智能體系統成為全新用戶交互界面,替代傳統的表格輸入與命令行操作,使多模態信息交互更自然高效。
在芯片設計領域,Synopsys、Cadence將CUDA-X物理AI集成至設計工具,實現芯片與系統的模擬仿真革新;西門子則深度整合英偉達智能體AI與NeMo庫,推動工業制造的智能化升級。黃仁勛表示,英偉達構建的全棧技術體系不僅服務于自身產品,更向整個生態開放,從富士康、廣達到惠普、戴爾、聯想等硬件廠商,均已實現相關系統的標準化生產。
黃仁勛在演講結尾強調:“今天的英偉達早已超越芯片公司的定位,我們構建的是從芯片、系統、基礎設施到模型、應用的完整全棧AI體系。我們的使命是讓每一家企業、每一個行業、每一個國家都能參與到AI革命中,共同創造令人驚嘆的AI應用,重塑世界的未來。”
隨著Rubin平臺的量產、Alpamayo的開源與物理AI的落地,英偉達正引領全球AI產業從數字智能走向物理世界交互,一個百萬億美元規模的AI新生態將加速成型。
責編/版式:孫天
審校:梅雅鑫 王 濤
監制:劉啟誠
【通信世界新媒體矩陣】
央視頻 | 微軟MSN | 視頻號 | 微博 | 今日頭條 | 百家號 | 網易號 | 人民號 | 騰訊新聞
搜狐 | 新浪看點 | 雪球號 | 抖音 | 快手 | 愛奇藝 | 知乎 | 嗶哩嗶哩 | 咪咕視頻 |CSDN
【新媒體團隊】
監制|劉啟誠
審校|王濤 梅雅鑫
編輯|梅雅鑫 孫天 朱文鳳
視頻制作|蔣雅麗 黃楊洋
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.