\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003cp style=\"text-align: left\"\u003e（文/陈济深 编辑/张广凯） \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003c!--AIPOS_0--\u003e被称为科技春晚的国际消费电子产品展览会（CES）𱆍񀙖日正式开幕。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t作为英伟达新年战略和新品发布的重要窗口，本次英伟达CEO依然身着去年同款亮面鳄鱼皮衣登场，发表了他�年的首场演讲。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t在CES开始前，英伟达在社交媒体发布称“（CES2026）不会发布新款GPU?！?#36825也是英伟达五年来首次不在CES发布新款GPU产品。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t相比去年CES官宣了RTX50系产品，本次演讲中，黄仁勋把重点放在了新一代计算平台和英伟达在物理AI领域的进展，包括自动驾驶和机器人，相关开源模型和工具等。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003c!--AIPOS_1--\u003e值得注意的是，在CES这个国际舞台上，老黄再次�年中国开源模型生态给予了积极评价，并提及了Kimi、\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003eDeepSeek\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e、Qwen三款国产模型。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003cstrong\u003e肯定中国开源生态\u003c/strong\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t演讲开始。\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_0--\u003e黄仁勋\u003c!--SECURE_LINK_END_0--\u003e表示过去十年投入的�万亿美元计算资源，正在被彻底现代化。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t但这不仅仅是硬件的升级，更多的是软件范式的转移。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t他特别提到了具备自主行为能力（Agentic）的智能体模型，并点名了 \u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_1--\u003eCursor\u003c!--VERTICAL_CARD_END_1--\u003e，彻底改变了\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_1--\u003e英伟达\u003c!--SECURE_LINK_END_1--\u003e内部的编程方式。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t随后，黄仁勋�年开源社区给予了高度评价。他表示，去年DeepSeek的突破让全世界感到意外，它作为第一个开源推理系统，直接激发了整个行业的发展浪潮。 \u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: center\"\u003e \t\u003c!--IMG_0--\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t而在介绍开源生态时，黄仁勋的PPT后出现了三家中国模型的名字，分别是月之暗面的Kimi K2，深度求索的DeepSeek V3.2和阿里的Qwen模型，他们和\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_2--\u003eOpenAI\u003c!--SECURE_LINK_END_2--\u003e的开源模型GPT-OSS占据了开源生态的第一梯队，其中Kimi K2和DeepSeekV3.2分别是开源第一和第二。 \u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003cp\u003e \t随后黄仁勋直言，虽然开源模型目前可能落后最顶尖模型约六个月，但每隔六个月就会出现一个新模型。这种迭代速度让初创公司、巨头、研究人员都不愿错过，包括英伟达在内。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t所以，在本次发布会上，英伟达也公布了自身的开源模型生态系统，涵盖了生物医药、物理 AI、智能体模型、机器人以及自动驾驶，通过价值数十亿美元的DGXCloud超级计算机，英伟达开发了像LaProteina（蛋白质合成）和OpenFold3这样的前沿模型。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003cstrong\u003e发布新一代计算平台\u003c/strong\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003c!--AIPOS_2--\u003e尽管今年不像去年有RTX 50系显卡发布环节，但黄仁勋这次直接把一𴝢.5吨重的AI服务器机架搬上了舞台，也因此引出了本次发布会的重点：Vera Rubin计算平台。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \tVera Rubin名称取自已故美国天文学家，其生前提出了暗物质的存在，而黄仁勋以此命名则代表英伟达将加快AI训练的速度，让下一代模型提前到来。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t作为协同设计的一体化AI超算平台，英伟达本次一口气重新设计𱅂款芯片，Rubin包含Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9超级网卡、BlueField-4 DPU及Spectrum-6以太网交换机六款新型芯片，其中，Rubin GPU芯片搭载第三代Transformer引擎，NVFP4推理算力�PFLOPS，是Blackwell񊄭倍，目前已经进入量产。 \u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003cp\u003e \t比起传统的挤牙膏式升级，本次英伟达升级不仅在各个芯片上做了重大升级，也在整体上实现了极致协同设计，从而满足AI时代模型能力动�倍的增长速度。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t工程设计上，Vera Rubin同样带来了技术突破。以前的超算节点要�根线缆，组装񕼌小时，还容易装错。现在Vera Rubin节点采񉎐根线缆，只񀙠根液冷管线，5 分钟搞定。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t在现场黄仁勋使用了中国的DeepSeek和Kimi K2模型进行了展示举例。 \u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: center\"\u003e \t\u003c!--IMG_1--\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t在Rubin架构的加持下，DeepSeek的模型训练时间被压缩到了原来񊄩/4，而Kimi K2 Thinking的推理吞吐量惊人地提升�倍，与此同时，Token成本却被削减到了原来񊄩/10。这种“指数级”的降本增效，预示着 AI 推理即将进入真正的“平价时代” \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003cstrong\u003e英伟达押宝物理AI\u003c/strong\u003e \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t“\u003c!--AIPOS_3--\u003e物理AI的ChatGPT 时刻已然到来，机器开始具备理解真实世界、推理并付诸行动的能力。无人驾驶出租车将是最早受益的应用之一?！?#40644仁勋说。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003c!--AIPOS_4--\u003e在CES上，黄仁勋推出了名为Alpamayo的开源AI模型、仿真工具及数据集，目的是推动推理型辅助驾驶汽车开发。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t据介绍，\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_3--\u003e智能汽车\u003c!--SECURE_LINK_END_3--\u003e要在复杂多变的路况下安全跑起来，有个绕不开的难题——那些极少出现但又极其复杂的“长尾场景”。传统辅助驾驶系统把“感知环境”和“规划路线”拆成两个独立模块，遇到突发状况时，很容易因为衔接问题限制系统能力。虽然现在“端到端学习”技术有了大突破，但要应对这些没见过的极端场景，还得靠能像人一样分析因果、安全推理的AI模型。 \u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003cp\u003e \t而Alpamayo系列的核心，就是加入了基于“思维链”的VLA推理模型。它能让辅助驾驶系统像人思考一样，一步步分析罕见或全新的路况，不仅能提升驾驶能力，还能让决策过程清晰可解释。这对建立大家对智能汽车的信任至关重要，整套技术的安全核心则由英伟达的Halos安全系统提供支持。 \u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003cp\u003e \t黄仁勋称，首款搭载英伟达技术的汽车将于第一季度在美国上路，第二季度在欧洲上路，下半年在亚洲上路。据透露，目前捷豹路虎、Uber、Lucid等企业均对该技术方案表达了兴趣，并希望基于推理的自动驾驶堆栈，以实现L4级自动驾驶。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003c!--AIPOS_5--\u003e在机器人领域，英伟达发布了两款全新的开源模型和配套数据——NVIDIA Cosmos和GR00T，专门用于机器人的学习和推理；同时推出了用于机器人性能评估的Isaac Lab-Arena，以及一套从边缘设备到云端的计算框架 OSMO，这些工具的核心目的都是简化机器人的训练流程。同时，英伟达和 Hugging Face合作，把英伟达的 Isaac 开源模型和相关库整合到了LeRobot项目里，以加快开源机器人开发社区的发展速度。此外，由英伟达\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_2--\u003eBlackwell架构\u003c!--VERTICAL_CARD_END_2--\u003e驱动的Jetson T4000模组已经发售，这款模组能把设备的能效和AI算力提升到原来񊄬倍。 \u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003cp\u003e \t“机器人开发的ChatGPT时刻已然到来。物理 AI 领域取得了突破性进展，这类模型具备理解现实世界、推理和行动规划的能力，持续催生全新的应用场景?！?#36825是黄仁勋在演讲中提到的另一个“ChatGPT时刻”。 \u003c/p\u003e\u003cp\u003e \t\u003c!--AIPOS_6--\u003e据其透露，波士顿动力（Boston Dynamics）、卡特彼勒（Caterpillar）、Franka Robots、Humanoid、LG电子（LG Electronics）和 NEURA Robotics等企业，都推出了基于英伟达技术打造的新型机器人和自主运行设备。 \u003c/p\u003e\u003cdiv powered-by=\"qqnews_ex-editor\"\u003e\u003c/div\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:.5px;line-height:30px;margin-bottom:var(--news-bottom-distance);word-wrap:break-word}.rich_media_content .qn-editor-copy p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:unset;line-height:unset;margin-bottom:unset;word-wrap:unset}.rich_media_content{color:var(--news-font-day-color);font-size:18px}@media(prefers-color-scheme:dark){body:not([data-weui-theme=light]):not([dark-mode-disable=true]) .rich_media_content 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