在最新的CES 2026上,英偉達(NVIDIA)首席執行官黃仁勛發表了主題演講。這次發布會被業界視為從“生成式AI”轉向“物理AI”與“推理型AI”的歷史性節點。
在本地發布會上,黃仁勛宣布Vera Rubin平臺全面量產:作為Blackwell 的繼任者,Rubin架構正式亮相并宣布已進入全面投產階段,預計2026年下半年交付。其推理性能是前一代Blackwell的5倍,訓練性能是Blackwell的3.5倍,生成AI Token的成本直接降低至原來的1/10。
最關鍵的是,黃仁勛在演講中強調,AI的下個階段是物理AI,不僅要懂語言,也要懂物理世界,并發布了三款平臺或應用模型:
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1. Cosmos物理AI平臺:英偉達發布了Cosmos系列基礎模型(包括 Reason2、Predict2.5等)。它能通過視頻和遙測數據學習物理規律,在虛擬的 Omniverse 空間中生成大規模合成數據。這意味著 AI 不再只是“猜下一個詞”,而是能理解重力、碰撞和物體的物理屬性。
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2. Alpamayo推理型智駕模型:這是首個具備“思考”能力的自動駕駛模型。它不再僅僅依賴預設規則,而是能像人類一樣對復雜長尾場景進行邏輯推理。黃仁勛宣布,首款搭載該全棧系統的梅賽德斯-奔馳CLA將于 2026 年第一季度在美上路。
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3. Project GR00T 進階:黃仁勛現場展示了十余臺人形機器人。英偉達的目標是成為通用機器人的“安卓”,通過提供 Isaac 平臺和開源模型,降低機器人研發門檻。
這些都意味著,物理AI迎來了“ChatGPT”時刻,當AI能夠理解物理世界并具備推理能力時,具身智能(Embodied AI)將迎來爆發,機器人可能將像智能手機一樣普及。
而Alpamayo則意味著智駕有了一條新路。過去自動駕駛依賴于海量數據“喂養”,而現在通過推理模型,車輛可以處理從未見過的極端情況。這標志著全自動駕駛真正具備了商用落地的可能性。
此外,黃仁勛在會上多次點名表揚了包括中國DeepSeek R1在內的開源模型。他認為開源模型與閉源模型的差距正在縮短,英偉達通過開源 Alpamayo和Cosmos平臺,試圖構建一個由其芯片驅動的全球開放生態。
2026年的英偉達已經不再只是一家芯片公司,它正試圖通過整合Rubin硬件、Cosmos物理大腦和Alpamayo推理系統,定義未來十年“物理智能”的底座。
英偉達的物理AI,和李飛飛的“世界模型”有什么聯系?
一些朋友可能會問,英偉達的物理AI和李飛飛提出的世界模型有什么關系?是一樣的原理嗎?是否是競爭對手?
我個人認為,他們在底層邏輯上是同源的,但在實現路徑和商業生態位上有不同。
他們都認為,AI必須從“文字的符號世界”進化到“三維的物理世界”。
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李飛飛的World Lab目的應該是建立一套理解現實世界的模型架構,兼具學術與實用目的,而英偉達的目的是實現物理AI世界的操作系統。
World Lab應該更聚焦在算法突破,而英偉達則聚焦在建立開源標準和打造工具鏈。

它們會競爭“物理AI”的定義權,但在硬件上也有合作與互補的一面,畢竟英偉達有芯片和開源系統。
相比李飛飛更偏學術和通用性的“世界模型”,英偉達在2026CES發布的Cosmos和Alpamayo更偏工程落地。
總之,一個偏抽象化,讓AI看懂世界,另外一個偏具象化,教AI開始玩轉世界。
但他們的目標,都想要AI落地現實世界,而不僅是動嘴,只是從產學研不同角度切入。
比起競爭,更重要的是,物理AI正在把世界模型從“AI的一種研究方向”,升級為“下一代AI的核心基礎設施”。
未來人類除了靠自己,還會有更厲害的幫手,而決定一切的方向,也是在人類手中。
參考資料:英偉達官網、鈦媒體。
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