電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/梁浩斌）在拉斯維加斯當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月5日，英偉達(dá)CEO黃仁勛身穿標(biāo)志性皮衣亮相CES展會前的英偉達(dá)特別演講會場。作為2026年的第一場公開活動，黃仁勛在這場演講中帶來了相當(dāng)多“猛料”，宣布了Blackwell 、Rubin架構(gòu)芯片的最新進(jìn)展，以及首次公開了 Rubin平臺六款芯片，以及詳細(xì)性能參數(shù)。

除了硬件之外，物理AI也被重點(diǎn)提及，黃仁勛在演講中宣布開源分別面向自動駕駛和機(jī)器人的兩款VLA模型，加速推動自動駕駛、機(jī)器人等應(yīng)用的物理AI落地。

Vera Rubin平臺量產(chǎn)，推理性能實(shí)現(xiàn) 5 倍飛躍

作為英偉達(dá)下一代GPU架構(gòu)，Rubin GPU的量產(chǎn)進(jìn)展一直備受關(guān)注。去年10月，英偉達(dá)在秋季GTC大會上首次展示了Vera Rubin超級計(jì)算平臺，而這個平臺不是單一的芯片升級，而是一套涵蓋六大核心芯片的全棧協(xié)同架構(gòu)，包括 Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 交換機(jī)、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU 及 Spectrum-6 以太網(wǎng)交換機(jī)，從計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)到存儲安全實(shí)現(xiàn)全層級革新。

Vera CPU基于定制化 Arm v9.2 架構(gòu)（代號 Olympus）打造，專為超大規(guī)模 AI 場景設(shè)計(jì)。其搭載 88 個高性能定制核心，支持 NVIDIA Spatial Multi-Threading 技術(shù)，可提供 176 個線程，配合 162MB L3 緩存，在數(shù)據(jù)處理、壓縮及 CI/CD 任務(wù)中性能較前代 Grace CPU 提升 2 倍。該芯片集成 2270 億晶體管，采用 3NP 先進(jìn)制程，配備 1.5TB LPDDR5X 系統(tǒng)內(nèi)存，通過 SOCAMM 技術(shù)實(shí)現(xiàn) 1.2TB/s 的內(nèi)存帶寬，是上一代Grace平臺的 3 倍之多。

在異構(gòu)協(xié)同能力上，Vera CPU搭載1.8TB/s NVLink-C2C一致性內(nèi)存互聯(lián)通道，可與Rubin GPU實(shí)現(xiàn)低延遲數(shù)據(jù)交互，單芯片最多能驅(qū)動4顆Rubin GPU高效運(yùn)行。同時(shí)，其內(nèi)置機(jī)架級機(jī)密計(jì)算功能，為多租戶 AI 云服務(wù)提供硬件級安全隔離，核心應(yīng)用覆蓋 AI 推理任務(wù)調(diào)度、GPU 數(shù)據(jù)投喂、多節(jié)點(diǎn)協(xié)同管理等關(guān)鍵場景，能效比較前代提升 40%，推理任務(wù)響應(yīng)速度加快 50%。

Rubin GPU 作為平臺的算力核心，集成 3360 億晶體管，采用兩顆 Reticle 尺寸芯片設(shè)計(jì)，配備 224 個 SM 單元與第六代 Tensor Core，第三代 Transformer 引擎為其賦予了強(qiáng)大的 AI 處理能力。在性能表現(xiàn)上，該 GPU 在 NVFP4 精度下的推理算力達(dá)到 50 PFLOPS，是上一代 Blackwell GPU 的 5 倍；FP8 精度訓(xùn)練算力達(dá) 17.5 PFLOPS，較前代提升 250%，可輕松支撐萬億參數(shù)大模型與混合專家（MoE）模型的訓(xùn)練推理。

顯存配置方面，Rubin GPU 標(biāo)配 288GB HBM4 顯存，Ultra 版本更支持 1025GB HBM4E 顯存，顯存帶寬高達(dá) 22TB/s，較 Blackwell 的 8TB/s 提升 175%，配合硬件加速自適應(yīng)壓縮技術(shù)，可使顯存占用降低 30%。其單 GPU NVLink 帶寬達(dá) 3.6TB/s，支持全對全拓?fù)浠ヂ?lián)，能滿足大規(guī)模模型并行計(jì)算需求。在功耗控制上，該 GPU TDP 為 1800W（Ultra 版 3600W），支持 45℃溫水液冷技術(shù)，散熱效率提升 60%，單位算力功耗降低 40%，每 PFLOPS 功耗僅 42W，為超大規(guī)模 AI 集群部署提供了能效保障。

NVLink 6 交換機(jī)是 Rubin 平臺機(jī)架內(nèi) GPU 互聯(lián)的核心樞紐，專為低延遲、高帶寬通信設(shè)計(jì)，單 GPU 雙向互聯(lián)帶寬達(dá) 3.6TB/s，較前代提升 100%，是 PCIe Gen 6 帶寬的 14 倍以上。在 Vera Rubin NVL72 機(jī)架配置中，該交換機(jī)可實(shí)現(xiàn) 72 顆 GPU 的全對全無阻塞互聯(lián)，總帶寬高達(dá) 260TB/s，較前代機(jī)架提升 73%。

ConnectX-9 SuperNIC 作為智能網(wǎng)卡，兼具 InfiniBand 與以太網(wǎng)雙模支持能力，每端口速率達(dá) 800Gb/s，支持 200G PAM4 串并轉(zhuǎn)換，單卡總吞吐量高達(dá) 1.6Tb/s，較前代 ConnectX-8 提升 100%。其兼容 InfiniBand HDR200 與以太網(wǎng) 400G 協(xié)議，支持 RDMA over Converged Ethernet（RoCE v3）技術(shù)，RDMA 延遲降低至 0.8μs，較前代減少 20%，為跨節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸提供低延遲保障。

ConnectX-9 SuperNIC集成 230 億晶體管，內(nèi)置可編程 IO、基于遙測的擁塞控制、線速加密（AES-256）及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮等硬件加速功能，新增 AI 任務(wù)優(yōu)先級調(diào)度機(jī)制，擁塞控制效率提升 40%。其與 NVIDIA Spectrum-X 以太網(wǎng)和 Quantum-X800 網(wǎng)絡(luò)平臺無縫集成，能為 Rubin GPU 提供穩(wěn)定高速的網(wǎng)絡(luò)連接，每 Gb/s 功耗僅 0.3W，能效比提升 50%，平均無故障時(shí)間達(dá) 200 萬小時(shí)，可滿足 AI 工廠與云平臺超大規(guī)模部署的網(wǎng)絡(luò)需求。

BlueField-4 DPU 整合了計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲三大核心功能，是平臺的安全與存儲中樞，集成 64 核 Grace CPU（Neoverse V2 架構(gòu)），F(xiàn)P8 算力達(dá) 8 TFLOPS，較前代 BlueField-3 提升 500%，網(wǎng)絡(luò)傳輸能力提升 2 倍。其支持 800Gb/s 端口速率，兼容 InfiniBand 與以太網(wǎng)雙模，網(wǎng)絡(luò)延遲降低至 1.5μs，較前代減少 30%，可高效卸載 90% 的存儲與網(wǎng)絡(luò)任務(wù)，大幅降低 CPU 負(fù)載。該 DPU 支持 1.5TB LPDDR5X 內(nèi)存，內(nèi)存帶寬達(dá) 250GB/s，較前代提升 233%，兼容 NVMe-oF 與 SATA 協(xié)議，存儲 IOPS 提升 3 倍。

Spectrum-6 以太網(wǎng)交換機(jī)是 Rubin 平臺跨機(jī)架互聯(lián)的核心設(shè)備，采用共封裝光學(xué)（CPO）技術(shù)，支持 200G 硅光模塊，單芯片交換容量達(dá) 102.4 Tb/s，較前代提升 100%。其端口密度顯著提升，可支持 128 個 800Gb/s 端口或 512 個 200Gb/s 端口，較前代端口密度翻倍，能滿足超大規(guī)模 AI 集群的橫向擴(kuò)展需求。

該交換機(jī)實(shí)現(xiàn)機(jī)架間互聯(lián)帶寬 260 TB/s（NVL72 配置），端到端延遲降低至 2.5μs，較前代減少 30%，有效帶寬利用率達(dá) 95%。其集成 AI 流量調(diào)度引擎與動態(tài)負(fù)載均衡功能，可使 AI 任務(wù)網(wǎng)絡(luò)抖動降低 40%，應(yīng)用程序運(yùn)行效率提高 5 倍。

六款核心芯片的協(xié)同設(shè)計(jì)構(gòu)成了 Rubin 平臺的核心競爭力，從計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)到存儲的全棧優(yōu)化，不僅將 AI 推理 Token 成本降低 10 倍，更使 MoE 模型訓(xùn)練所需 GPU 數(shù)量減少 75%，為代理式 AI、物理 AI 的規(guī)?；涞氐於藞?jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

黃仁勛強(qiáng)調(diào)，Vera Rubin 的設(shè)計(jì)初衷是應(yīng)對 AI 計(jì)算量“每年 10 倍增長”的核心挑戰(zhàn)：“摩爾定律已無法跟上模型規(guī)模擴(kuò)張速度，唯有通過全棧協(xié)同設(shè)計(jì)，重構(gòu)每一層基礎(chǔ)設(shè)施，才能讓 AI‘多想一會兒’變得經(jīng)濟(jì)可行?！?據(jù)透露，全部六款Vera Rubin平臺芯片均已從制造合作伙伴處取回并進(jìn)行測試，而該平臺產(chǎn)品將在2026年下半年，在微軟 Azure、CoreWeave 、AWS等云服務(wù)商率先部署。

黃仁勛：AI重心從“生成”到“推理+物理AI”，機(jī)器人的ChatGPT時(shí)刻已至

演講中，黃仁勛明確指出 AI 產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷兩大關(guān)鍵轉(zhuǎn)型：一是從“生成式 AI”轉(zhuǎn)向“代理式AI（Agentic AI）”，模型具備自主推理、規(guī)劃任務(wù)、使用工具的能力；二是從 “數(shù)字 A”走向“物理AI”，讓 AI 理解重力、慣性等自然法則，實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)實(shí)世界的交互。

“AI發(fā)展的下一站就是進(jìn)入物理世界，英偉達(dá)為此已經(jīng)進(jìn)行了8年的工作”。而在這次演講中，英偉達(dá)發(fā)布了多款開源模型，涵蓋不同領(lǐng)域。

其中面向自動駕駛，英偉達(dá)發(fā)布全球首個開源視覺-語言-行動（VLA）推理模型 Alpamayo，打破傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)被動響應(yīng)的局限。該模型具備鏈?zhǔn)酵评砟芰Γ衫斫鈴?fù)雜場景中的因果關(guān)系，如突發(fā)路況下的避險(xiǎn)邏輯，并解釋決策過程，搭配AlpaSim高保真仿真框架及 1700 小時(shí)開源駕駛數(shù)據(jù)集，形成從訓(xùn)練到驗(yàn)證的完整閉環(huán)。

同時(shí)，黃仁勛宣布首款搭載英偉達(dá)全棧自動駕駛技術(shù)的梅賽德斯-奔馳 CLA 車型，將于 2026 年第一季度在美國上路，標(biāo)志著推理型AI正式從實(shí)驗(yàn)室走向消費(fèi)級出行場景。

另外還有專注邏輯推理與任務(wù)執(zhí)行的Agent模型Nemotron、理解物理規(guī)律和環(huán)境交互的Cosmos物理AI模型、用于生物醫(yī)藥研發(fā)和醫(yī)療影像的Clara。

英偉達(dá)認(rèn)為，機(jī)器人是物理AI的最大應(yīng)用場景，而針對機(jī)器人領(lǐng)域，英偉達(dá)推出了兩大關(guān)鍵技術(shù)：開源基礎(chǔ)模型GR00T N1和物理引擎Newton。

GR00T N1是面向人形機(jī)器人的VLA模型，支持全身控制與多步驟協(xié)作，可通過模仿學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)掌握物體抓取、環(huán)境導(dǎo)航等技能。物理引擎 Newton是英偉達(dá)聯(lián)合DeepMind、迪士尼研究院研發(fā)，支持剛性/軟體模擬、觸覺反饋訓(xùn)練，能以超實(shí)時(shí)速度生成海量合成數(shù)據(jù)，解決機(jī)器人“訓(xùn)練數(shù)據(jù)稀缺”難題。

黃仁勛表示，機(jī)器人的 ChatGPT 時(shí)刻已至，通過 Omniverse 仿真平臺與 Cosmos物理模型，開發(fā)者可快速訓(xùn)練適配工業(yè)、家庭等多場景的機(jī)器人系統(tǒng)。

除此之外，黃仁勛也在演講中多次強(qiáng)調(diào)生態(tài)開放的重要性，認(rèn)為開源模型是AI普及的核心驅(qū)動力，他特別提及到中國開源模型 DeepSeek R1 的突破：“它讓行業(yè)意識到，開放創(chuàng)新能激活全球力量，盡管開源模型仍落后前沿閉源模型約 6 個月，但差距正不斷縮小。”

未來五年AI產(chǎn)業(yè)預(yù)判：機(jī)器人成最大產(chǎn)業(yè)；推理算力、上下文管理能力成關(guān)鍵

在演講最后，黃仁勛對AI產(chǎn)業(yè)未來五年的趨勢做出了三大預(yù)判：

一是編程軟件將全面讓位于訓(xùn)練軟件，CPU 主導(dǎo)的通用計(jì)算轉(zhuǎn)向 GPU 加速計(jì)算，全球價(jià)值 10 萬億美元的傳統(tǒng)計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施將完成 AI 現(xiàn)代化改造；

二是隨著 AI 從 “一次性問答” 轉(zhuǎn)向 “長期協(xié)作智能體”，未來推理算力、上下文管理能力將成為企業(yè)競爭關(guān)鍵，Vera Rubin 這類全棧平臺將成為行業(yè)標(biāo)配；

三是機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)，到2030年，全球勞動力缺口將達(dá) 5000 萬，人形機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人需求將爆發(fā)，成為比云計(jì)算更大的產(chǎn)業(yè)，而物理 AI 與仿真技術(shù)將是核心驅(qū)動力。