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　　“这意味着过去十年价值约10万亿美元的计较财产，正正在被现代化。”黄仁勋指出，来自全球研发预算向AI的转移以及海量的风险投资。

　　黄仁勋细致阐述了AI能力演进的下一个环节阶段：从狂言语模子的“回忆取生成”迈向智能体（Agent）的“推理取步履”。他注释，晚期模子会发生“”，是由于它们缺乏正在回覆前进行“根本研究”的能力。而现代智能体框架可以或许进行思维链推理，自动规划步调、挪用东西，从而处理从未被明白锻炼过的新问题。

　　正在这场消息密度极高的中，他不只宣布人工智能的成长沉心正从纯粹的“数字智能”迈向取物理世界交互的“物理AI”新，更以一系列开源沉器——从世界模子Cosmos、从动驾驶系统AlphaMio到新一代AI芯片架构Vera Rubin——展现了英伟达做为全栈巨头的野心：即为这个新时代建立从底层芯片、根本设备到顶层模子取使用的全数基石。

　　伊始，黄仁勋便以汗青性的视角定调感伤：“每隔10到15年，计较行业就会发生一次平台迁徙。”他强调，当前我们正同时履历两大迁徙：一是使用转向以AI为焦点建立；二是整个软件开辟和运转范式被沉塑——从“编程”转向“锻炼”，从CPU转向GPU，从施行预编译代码转向及时生成内容。

　　随后，黄仁勋隆沉引见了英伟达应对物理AI挑和的焦点谜底：NVIDIA Cosmos。这是一个开源的、“前沿级”的世界根本模子，它并非基于言语，而是基于对互联网规模视频、线D模仿的进修，从而成立起对世界运做体例的同一表征。Cosmos可以或许按照单张图片生成逼线D场景描述中生成物理合理的活动轨迹。更主要的是，它能正在交互式闭环模仿中响应AI的动做，并进行推理。

　　正在充满将来感的空气中竣事。黄仁勋总结道，从动驾驶汽车仅是物理AI的第一个支流市场，不异的手艺栈（三台计较机、合成数据生成、模仿）正催朝气器人的到来，从机械臂到人形机械人。他邀请多个机械人合做伙伴登场，并戏称：“机械人范畴的‘ChatGPT时辰’即将到来。”。

　　“Rubin 的到来恰逢当时，由于锻炼和推理的 AI 计较需求正正在激增”，黄仁勋暗示，他注释道，正在摩尔定律放缓的当下，仅靠晶体管数量微增（Rubin GPU晶体管数仅为Blackwell的1。6倍）无法实现机能飞跃。Vera Rubin的窍门正在于 “极端协同设想” ——对公司内部所有芯片进行完全从头设想，使其做为一个全体系统工做。并一次性展现了6款芯片！Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9（CX9）智能网卡、BlueField-4 DPU、Spectrum-X 102。4T CPO。黄仁勋评价其“每一颗都是性的”，都值得零丁开一场发布会。

　　面临AI模子规模每年增加10倍、计较需求爆炸的挑和，黄仁勋说他们不得不从头设想每一款芯片，并现场正式了英伟达的下一代AI芯片架构：NVIDIA Vera Rubin。其定名来历于发觉暗物质的天文学家薇拉鲁宾，寄意AI计较的未知范畴。

　　全栈改革：从集成硅光子的Spectrum-X以太网互换机（512个200Gb/s端口），到为AI工做负载沉塑的BlueField-4 DPU（用于办理爆炸式增加的KV缓存上下文内存），再到完全简化、无电缆的DGX机箱设想， Vera Rubin是一次从芯片到系统的全面沉构。

　　性NVFP4张量焦点：这是一个能动态自顺应调整精度以优化Transformer模子吞吐量的公用处置器，黄仁誉其为“冲破性工做”，并暗示可能成为将来行业尺度。

　　最初，黄仁勋将视角扩展至更广漠的财产。他颁布发表取西门子告竣沉磅合做，将英伟达的物理AI模子取Omniverse数字孪生平台深度集成到西门子的工业软件取从动化系统中，配合鞭策从芯片设想、工场规划到出产运维的全面数字化。

　　黄仁勋还暗示，“若是Vera Rubin要赶正在本年，现正在必需曾经正在出产中。今天我能够告诉大师，Vera Rubin正正在全力出产中。”。

　　“这为各类使用打开了大门。”黄仁勋说。这一智能体架构素质上是多模子、多云、夹杂式的，可以或许按照使命动态选择最佳模子，并连系企业私有的定制化模子，构成既前沿又专属的AI能力。

　　他出格用大量篇幅盛赞了开源模子的性感化，并再一次感慨了DeepSeek让世界，开源让AI敏捷扩散，“开源模子曾经触及手艺前沿，”黄仁勋暗示，虽然顶尖开源模子取最前沿专有模子之间仍有约6个月的差距，但这种快速迭代正激活全球立异。

　　时间1月6日早五点，英伟达CEO黄仁勋正在CES 2026揭幕前的 keynote 中，用90分钟为全球科技财产描画了一幅激进且完整的将来图景。

　　黄仁勋展现了一个包含1152个GPU的Vera Rubin POD，其机柜沉达约2吨，内部包含2英里长的铜缆。虽然机能巨幅提拔，其散热仍仅需45摄氏度温水，能效显著。他总结，Vera Rubin将使锻炼一个10万亿参数大模子所需的系统数量削减至Blackwell的四分之一，同时推理成本降低一个数量级，是“通往AI下一个前沿的庞大飞跃”。

　　当AI时代的算力需求正无限放大，英伟达仍正在通过对计较平台的极限升级，试图吃下这个复杂的数字世界算力基座。

　　然而，实正的挑和正在于让AI理解物理世界。“一个小孩都懂的常识——物体恒存、沉力、摩擦力——对AI来说完全目生。”黄仁勋指出，这引出了的焦点从题：物理AI。为此，需要建立一个由三台计较机构成的完整系统：一台用于锻炼AI模子，一台用于正在机械人或汽车上及时推理（“边缘计较”），而第三台则用于高精度物理模仿，以生成锻炼数据并评估AI行为的平安性。

　　“Cosmos将计较为数据。”黄仁勋强调，这处理了正在现实世界中收集海量、特别是稀有“长尾”场景数据的成本取效率瓶颈。英伟达锻炼并开源了其首个端到端从动驾驶系统——NVIDIA AlphaMio。黄仁勋，这是“世界上第一个具备思虑推理能力的从动驾驶汽车AI”。AlphaMio不只能处置传感器输入并节制车辆，更能向乘客注释它即将采纳的步履及其背后的推理过程。这种“可注释性”和应对未知场景的推理能力，是处置从动驾驶“长尾问题”的环节。他颁布发表，首款搭载AlphaMio的梅赛德斯-奔跑汽车将于2026年第一季度上。

　　“我们怎样可能让智能的数字形式拋下任何人？”他反问道。英伟达本身也投入了价值数十亿美元的DGX超等计较机集群来鞭策开源模子成长，并正在卵白质布局预测（Open Fold Three）、气候预测（Forecast Net）等多个科学范畴取得冲破。

　　“最后是他们（EDA和工业软件公司）创制了英伟达，现正在我们有幸用创制的手艺去变化他们的行业。”黄仁勋说。