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钠斯网络专注于直播系统源码开发，支持私有化部署与自建流媒体，产品涵盖短视频系统、语聊系统、教育直播、直播带货、体育赛事直播、IM即时通讯系统等，提供全套解决方案与源码交付，助力企业快速搭建稳定高效的直播平台。

导读

CES 2026最具热度的演讲，无疑属于英伟达独创东说念主兼CEO黄仁勋。这位被业界称为"黄衣教主"的业界首长抛出中枢判断："物理AI的‘ChatGPT时刻’，行将到来。"

作家 | 小小

来源 | 网易科技

CES 2026最具热度的演讲，无疑属于英伟达独创东说念主兼CEO黄仁勋。这位被业界称为"黄衣教主"的业界首长，定于好意思国期间1月5日下昼1点开讲，却让慕名而至的听众早早体验了"畴昔热度"——网易科技上昼11点到达时，场外列队队列已迂曲近500米。有前来参会的中国KOL惊奇："咱们等的不仅是黄仁勋，更是在等一个谜底：畴昔十年，东说念主与机器将怎么从头单干。而有些谜底，似乎只在现场能力听见。"

黄仁勋比预定期间晚了约十分钟登上舞台。他抛出中枢判断："物理AI的‘ChatGPT时刻’，行将到来。"

黄仁勋指出，计较机行业正资格十年一遇的"平台重置"：咱们正从"编程软件"时期跨入"探员软件"时期，计较的基础期间栈（所谓的"五层蛋糕"），每一层都在被从头发明。

2025年被黄仁勋界说为"智能体系统"普及的元年。AI不再只是是事前录制的标准，而是具备推理、筹谋、以致在实时运行中进行"念念考"的智能体。他特地致意了中国开源模子DeepSeek R1的糟蹋，觉得开源力量正让AI变得无处不在，使智能不再抛下任何东说念主。

黄仁勋演讲的重头戏在于"物理AI"。英伟达正致力于于让AI露出重力、惯性、因果联系等物理定律。为此，黄仁勋发布了宇宙首个会念念考、会推理的自动驾驶AI——Alpamayo。它不仅能开车，还能像东说念主类一样露出"为什么这样开"。这象征着AI认真从屏幕后的对话框，走向现实宇宙的自动驾驶汽车与东说念主形机器东说念主。

面对AI计较量每年10倍的暴增，黄仁勋祭出了新一代架构Rubin。这不仅是一颗芯片，而是包含Vera CPU、Rubin GPU、NVLink-6等六大中枢组件的全栈转换。

黄仁勋强调，英伟达的脚色已从芯片供应商调理为"全栈AI体系"的构建者。通过开源模子、数据及NeMo开垦库，英伟达正通过"三台计较机"（探员、推理、模拟）的架构，为全球提供构建物理AI的底座。这场竞赛不仅关乎速率，更关乎谁能以更低的本钱、更高的能效，将东说念主类好意思丽带入万物皆有智能的新时期。

以下为黄仁勋CES 2026演讲实录（经裁剪略有修改，小标题为后加）：

时期定调：两大"平台迁移"与AI的重塑之力

拉斯维加斯，新年欢叫！迎接来到CES。

约莫每十到十五年，计较机行业就会资格一次重置。平台会发生一次根人道的调理，从大型机到个东说念主电脑，再到互联网、云计较、迁移建立。每一次，应用生态都会对准一个新的平台，这便是所谓的"平台迁移"。每次，你都要为新的计较平台编写新的应用标准。但这一次，事实上，有两个平台迁移在同期发生。

当咱们迈向东说念主工智能时期时，应用标准将构建在AI之上。滥觞，东说念主们觉得AI自身便是应用，事实也如实如斯。但畴昔，你将要在AI之上构建应用标准。除此以外，软件的运行式样和开垦式样也发生了根人道篡改。

计较机工业的通盘基础期间栈正在被从头发明。你不再"编程"软件，而是"探员"软件；你不再在CPU上运行它，而是在GPU上运行它。畴前的应用标准是事前录制、事前编译并在你的建立上运行的，而现在的应用标准能够露出高下文，每一次、每一个像素、每一个token都是从零初始生成的。由于加快计较，由于东说念主工智能，计较已经被澈底重塑。阿谁"五层蛋糕"（指期间栈）的每一层如今都在被从头发明。

这意味着，畴前十年蕴蓄的价值约十万亿好意思元的计较机基础设施，现在正被当代化改良，以适宜这种新的计较式样。每年少见千亿以致上万亿好意思元的风险投资正在涌入，用于当代化改良和发明这个新宇宙。

这也意味着，一个百万亿好意思元界限的产业，其研发预算中有几个百分点正在转向东说念主工智能。东说念主们问钱从那里来？这便是来源。从传统AI到当代AI的当代化改良，研发预算从经典方法转向现在的东说念主工智能方法，海量投资正涌入这个行业，这露出了为什么咱们如斯勤恳。

畴前这一年也不例外。2025年是不可念念议的一年。看起来似乎系数事情都在磨灭期间发生，事实上可能也如实如斯。第一件事天然是膨胀定律（Scaling Laws）。2015年，我觉得第一个真实会产生影响的模子BERT出现了，它如实带来了巨大影响。

2017年，Transformer架构问世。直到五年后的2022年，"ChatGPT时刻"才发生，它叫醒了宇宙对东说念主工智能可能性的露出。那之后一年发生了一件相等遑急的事。ChatGPT的第一个推理模子o1面世，"测试时缩放"这个办法也随之产生。

咱们不仅预探员让模子学习，还在后探员阶段通过强化学习让它学习新的手段。现在咱们还有了测试时缩放，这实践上是"念念考"的另一种说法，包括实时进行念念考。东说念主工智能的每一个阶段都需要巨大的计较量，而计较定律仍在抓续膨胀，大谈话模子抓续变得更好。

开源转换：前沿模子与智能体普及

与此同期，另一个糟蹋发生了，这个糟蹋发生在2024年：智能体系统初始出现。到2025年，它初始普及，扩散到简直每个边际。具备推理才略、能查找信息、进行不断、使用用具、筹谋畴昔、模拟末端的智能体模子，倏地初始贬责相等遑急的问题。我最心爱的智能体模子之一叫作念Cursor，它澈底篡改了英伟达里面的软件开垦式样。智能体系统将真实从这里升起。

天然，还有其他类型的AI。咱们知说念大谈话模子并不是唯一的信息类型。寰宇中凡有信息之处、凡有结构之处，咱们都能教一种谈话模子去露出那种信息，露出其表征，并将其调理为一种AI。其中最遑急的一种是物理AI，即能够露出天然定律的AI。天然，物理AI也触及AI与宇宙交互。但宇宙自身蕴含着被编码的信息，这便是"AI物理"。在物理AI的语境下，你有与物理宇宙交互的AI，也有露出物理定律物理AI。

临了，旧年发生的最遑急事情之一是开源模子的跨越。咱们现在可以知说念，当开源、当敞开创新、当全宇宙每个行业、每家公司的创新同期被激活时，AI将无处不在。与此同期，开源模子在2025年真实升起了。

事实上，旧年咱们看到了DeepSeek R1的跨越，这是第一个开源推理系统。它让宇宙大吃一惊，现活着界各地有各式不同类型的开源模子系统。开源模子已经达到了前沿水平，天然仍过期前沿模子约莫六个月，但每六个月就有新模子出现，而且这些模子越来越贤惠。

正因为如斯，你可以看到开源模子的下载量呈现爆炸式增长，因为初创公司、大公司、不断员、学生，简直每个国度都想参与AI转换。

智能——数字体式的智能——怎么可能抛下任何东说念主呢？因此，开源模子旧年真的澈底篡改了东说念主工智能，通盘行业将因此被重塑。

其实咱们对此早有益料。你可能外传过，几年前，咱们初始建造和运营我方的AI超等计较机——DGX Cloud。好多东说念主问，你们要报复云计较业务吗？谜底是抵赖的。咱们建造这些DGX超等计较机是供我方使用的。末端是，咱们少见十亿好意思元的超算在运行，以便开垦咱们的开源模子。

它初始诱骗全球九行八业的关心，因为咱们在广大不同领域进行着前沿的AI模子做事：咱们在卵白质、数字生物学（La Proteina）方面的做事，用于合成和生成卵白质；OpenFold 3，用于露出卵白质结构；EVO 2，用于露出和生成多种卵白质；以及开源的细胞表征模子的来源。

Earth-2 AI，露出物理定律的AI；咱们在ForecastNet方面的做事；咱们在Cordiff方面的做事，真的澈底篡改了东说念主们进行天气预告的式样。Nemotron，咱们现在正在那里进行草创性的做事。第一个羼杂Transformer SSM模子，速率快得惊东说念主，因此可以进行持久间念念考，或者快速念念考（不那么持久间）并产生相等相等智能的谜底。你们可以期待，咱们在不久的将来发布Nemotron 3的其他版块。

Cosmos，一个前沿的敞开宇宙基础模子，露出宇宙怎么运作。Groot，一个东说念主形机器东说念主系统，触及关节限制、迁移性、通顺。这些模子，这些期间现在正在被集成，况兼在每一种情况下，都对宇宙开源。今天，咱们也将谈谈Alpamayo，咱们在自动驾驶汽车方面所作念的做事。

咱们不仅开源模子，还开源用于探员这些模子的数据，因为唯独这样，你能力真实信任模子的产生历程。咱们开源系数模子，咱们匡助你基于它们进行孳生开垦。咱们有一整套库，称为NeMo库：物理NeMo库、Clara NeMo库、BioNeMo库。每一个都是AI的生命周期照料系统，让你能够处理数据、生成数据、探员模子、创建模子、评估模子、为模子诞生驻防栏，一直到部署模子。每一个库都极其复杂，而且全部开源。

因此，在这个平台之上，英伟达亦然一个前沿AI模子构建者，咱们以一种相等特殊的式样构建：咱们完全以敞开的式样构建，以便让每家公司、每个行业、每个国度都能成为这场AI转换的一部分。

这些模子不仅具备前沿才略、是开源的，它们还在万般排名榜上名列三甲。咱们有露出多模态文档（即PDF）的遑急模子。宇宙上最有价值的内容都存储在PDF中，但需要东说念主工智能来发现里面有什么、解读内容并匡助你阅读。

因此，咱们的PDF检索器、PDF解析器是宇宙级的。咱们的语音识别模子十足是宇宙级的。咱们的检索模子，实践上是当代AI时期的搜索、语义搜索、AI搜索、数据库引擎，亦然宇宙一流的。是以咱们频繁占据榜首。

系数这些都是为了服务于你构建AI智能体的才略。这简直一个草创性的发展领域。当ChatGPT刚出刻下，东说念主们觉得其产生的末端很真谛真谛，但幻觉也很严重。产生幻觉的原因在于，它可以记取畴前的一切，但无法记取畴昔和当前的一切。是以它需要基于不断来"接地气"。

在复兴问题之前，它必须进行基础不断。能够推理是否需要不断、是否需要使用用具、怎么将问题判辨成更多门径。ChatGPT能够将这些门径组合成一个序列，来完成它从未作念过、从未被探员过的事情。这便是推理的魅力所在。咱们可以遭逢从未见过的情况，并将其判辨成咱们畴前资格过、知说念怎么处理的情况、知识或规矩。

因此，AI模子现在具备的推理才略极其强劲。智能体的推理才略为系数这些不同的应用大开了大门。咱们不再需要在第一天就探员AI模子知说念一切，就像咱们不需要在第一天就知说念一切一样。咱们应该能够在职何情况下，推理出怎么贬责某个问题。大谈话模子现在已经结束了根人道的飞跃。

使用强化学习、念念维链、搜索、筹谋等不同期间和强化学习的才略，使咱们具备了这种基本才略，况兼现在也完全开源了。

但真实了不得的是，另一个糟蹋发生了，我第一次看到它是在Perplexity（AI搜索公司）那里。我第一次闭塞到他们同期使用多个模子。我觉得这完全是天才之举。AI在推理链的任何要害，能调用宇宙上系数优秀的AI来贬责它想贬责的问题。这便是为什么AI实践上是多模态的，它们露出语音、图像、文本、视频、3D图形、卵白质。

它亦然"多模子"的，意味着它们应该能够使用最妥贴任务的任何模子。因此，它实践上是"多云"的，因为这些AI模子位于系数这些不同的地点。它照旧"羼杂云"的，因为要是你是一家企业公司，或者你构建了一个机器东说念主或任何建立，有时它在边缘，有时在无线基站，有时在企业里面，或者是在病院等需要实时处理数据的地点。换言之，由于畴昔的应用构建在AI之上，这便是畴昔应用的基本框架。

这个基本框架，这种能够完成我所描写的、具备多模子才略的智能体AI的基本结构，现在已经极地面推动了万般AI初创公司的发展。

通过咱们开源的模子和用具，现在你也可以粗略定制我方的AI，教它那些唯一无二的手段。这恰是咱们开垦Nemotron、NeMo等开源模子的方针。你只需要在AI前边加一个智能路由照料器，它会凭据你的辅导，自动采纳最合适的模子来贬抑制题。

这样的架构带来什么？你得到的AI既能完全按你的需求定制，可以教它公司特有的手段，这些可能恰是你的中枢上风，而且你也有对应的数据和专科知识去探员它；同期，它又能弥远保抓期间最初，随时用上最新的才略。

简便来说，你的AI既能高度个性化，又能即开即用，弥远保抓在前沿。

为此，咱们作念了一个最简便的示例框架，叫"AI Route Blueprint"，已经集成到全球多家企业的SaaS平台中，恶果很可以。

这是不是很不可念念议？使用谈话模子。使用事前探员好的、专有的、前沿的谈话模子，与定制的谈话模子结合到一个智能体框架、一个推理框架中，允许你探听用具和文献，以致可能勾通到其他智能体。这基本上便是AI应用或当代应用的基本架构，而咱们创建这些应用的才略相等快。

谛视，即使你给它从未见过的应用标准信息，或者以一种并非完全如你所想的结构呈现，它仍然能进行推理，并尽最大勤恳通过数据和信息去尝试露出怎么贬抑制题。这便是东说念主工智能。

这个基本框架现在正在被整合，而我刚才描写的一切，咱们有幸与一些宇宙最初的企业平台公司互助。例如Palantir，他们通盘AI和数据处理平台正在集成，并由英伟达加快。还有宇宙最初的客户服务和职工服务平台ServiceNow、全球顶级的云表数据平台Snowflake。CodeRabbit，咱们在英伟达里面平庸使用。CrowdStrike，正在创建AI来检测和发现AI胁迫。NetApp，他们的数据平台现在上头有英伟达的语义AI，以及智能体系统，用于客户服务。

但遑急的是：这不仅是你现在开垦应用的式样，它还将成为你平台的用户界面。是以，无论是Palantir、ServiceNow照旧Snowflake，以及咱们正在互助的许多其他公司，智能体系统便是界面。它不再是在方格里输入信息的Excel，也许也不再只是是号召行。现在，系数这些多模态信拒却互都成为可能。你与平台交互的式样变得愈加简便，就像你在与东说念主交互一样。因此，企业AI正在被智能体系统澈底篡改。

物理AI解围：教学机器露出与交互真实宇宙

下一件事是物理AI。这是你们听我驳斥了好几年的领域。事实上，咱们已经为此做事了八年。问题是：怎么将计较机内通过屏幕和扬声器与你交互的智能体，酿成能与宇宙交互的智能体？这意味着它能露出宇宙运作的知识：物体恒存性（我移开视野再记忆，物体还在那里）、因果联系（我推它，它会倒下）。

它露出摩擦力、重力以及惯性，知说念一辆重型卡车在路上行驶需要更多期间能力停驻，一个球会连续滚动。这些想法对小孩来说都是知识，但对AI来说完全是未知的。因此，咱们必须创建一个系统，让AI能够学习物理宇宙的知识、学习其国法，天然也能从数据中学习。而数据特地稀缺。况兼需要能够评估AI是否有用，这意味着它必须在环境中进行模拟。要是AI莫得才略模拟物理宇宙对其算作的反映，它怎么知说念我方实践的算作是否适宜预期？

这个基本系统需要三台计较机：一台是咱们熟知的、英伟达制造的用于探员AI模子的计较机；第二台是用于推理模子的计较机。推理模子实践上是在汽车、机器东说念主、工场或任何边缘地点运行的机器东说念主计较机；但必须有另一台为模拟设计的计较机，因为模拟是英伟达简直系数事情的中枢，这是咱们最轻车熟路的地点。模拟如实是咱们所作念的一切物理AI做事的基础。

是以咱们有三台计较机，以及运行在这些计较机上、让它们变得有用的多个期间栈和库。Omniverse是咱们的数字孪生、基于物理的模拟宇宙。Cosmos是咱们的基础模子，不是谈话基础模子，而是宇宙基础模子，况兼也与谈话对都。你可以问"球怎么样了？"，它会告诉你球正在街上滚动。天然，还有机器东说念主模子，咱们有两个：一个叫Groot，另一个叫Alpamayo。

对于物理AI，咱们必须作念的最遑急的事情之一便是创建数据来探员AI。这些数据从何而来？不像谈话那样，因为咱们创造了一堆被觉得是"真实情况"的文本，AI可以从中学习。咱们怎么教学AI物理宇宙的"真实情况"？尽管有无数的视频，但远远不及以捕捉咱们需要的交互的万般性和类型。

因此，一些伟大的头脑辘集在沿路，将正本用于计较的资源调理为数据。现在，诳骗以物理定律为基础和要求、以真实情况为基础和要求的合成数据生成期间，咱们可以有采纳地、巧妙地生成数据，然后用来探员AI。例如，咱们可以诳骗Cosmos基础模子，生成基于物理、物理上合理的环绕视频，AI现在可以从中学习。

我知说念这很不可念念议。Cosmos是宇宙最初的基础模子、宇宙基础模子。它已被下载数百万次，活着界各地使用，让宇宙为这个物理AI的新时期作念好准备。咱们我方也在使用它，用它来创建咱们的自动驾驶汽车系统，用于场景生成和评估。通过计较机模拟，咱们能够有用地行驶数十亿、数万亿公里。

今天，咱们文牍推出Alpamayo，宇宙上首个会念念考、会推理的自动驾驶汽车AI。Alpamayo是端到端探员的，从录像头输入到驱动输出。探员数据包括它我方行驶的无数里程、东说念主类驾驶示范，以及由Cosmos生成的无数里程。除此以外，还少见十万个相等仔细符号的例子，以便咱们教汽车怎么驾驶。

Alpamayo独到之处在于。它不仅采纳传感器输入并驱动办法盘、刹车和加快器，还会推理它行将采用什么行为。它会告诉你它将采用什么行为，采用该行为的原因，天然还有轨迹。系数这些都顺利耦合，并通过东说念主类探员数据和Cosmos生成数据的巨大组合进行特意探员。末端视等不可念念议。

不仅汽车能像你盼望的那样驾驶，而且驾驶得相等天然，因为它顺利从东说念主类示范中学习。但在每一个场景中，当它遭逢某个场景时，它会进行推理，告诉你它将作念什么，并推理它为什么要作念。这之是以如斯遑急，是因为驾驶的"长尾"问题。

咱们不可能简便地采集宇宙上每个国度、每种情况、系数东说念主口可能遭逢的系数可能的场景。然则，每个场景要是被判辨成一系列更小的场景，很可能都是特地常见的、你能露出的。因此，这些长尾场景将被判辨成汽车知说念怎么处理的特地常见的情况，它只需要进行推理。

咱们八年前就初始研发自动驾驶汽车了。原因在于咱们很早就露出到，深度学习和东说念主工智能将澈底重塑通盘计较期间栈。要是咱们想要露出怎么引颈我方、怎么引导行业走向这个新畴昔，就必须醒目构建通盘期间栈。

计较跃进：Rubin平台与全栈芯片的终高深构

正如我之前提到的，AI是一个"五层蛋糕"。最底层是地皮、电力和外壳。在机器东说念主领域，最底层便是汽车自身。往上一层是芯片：GPU、汇注芯片、CPU等等。再往上是基础设施层。在物理AI这个具体案例中，基础设施便是Omniverse和Cosmos。然后在表层是模子层。我刚才展示的模子就属于这一层，这个模子叫作念Alpamayo。今天，Alpamayo认真开源了。

咱们设计有一天，说念路上的十亿辆汽车都将结束自动驾驶。你可以采纳租用别东说念主运营的自动驾驶出租车，也可以领有我方的车让它为你驾驶，或者采纳我方驾驶。但每一辆车都将具备自动驾驶才略。每一辆车都将由AI驱动。是以在这个案例中，模子层是Alpamayo，而应用层之上便是梅赛德斯-疾驰汽车。

一言以蔽之，这个期间栈是英伟达初次尝试构建的齐备期间栈。咱们一直为此勤恳，相等知足英伟达的首款自动驾驶汽车将于第一季度在好意思国出发，然后欧洲是第二季度，亚洲约略是第三、第四季度。强劲之处在于，咱们将不断用Alpamayo的后续版块进行更新。

毫无疑问，在我看来，这将成为最大的机器东说念主产业之一。它教学了咱们无数对于怎么匡助宇宙其他地区构建机器东说念主系统的深远露出。通过我方构建通盘基础设施，咱们知说念了机器东说念主系统需要什么样的芯片。

在这个具体案例中，是下一代双Thor处理器。这些处理器专为机器东说念主系统设计，具备最高档别的安全才略。梅赛德斯-疾驰CLA刚刚被NCAP评为宇宙上最安全的汽车。

据我所知，这是唯逐个个每一滑代码、芯片、系统都经过安全认证的系统。通盘模子系统基于此，传感器是万般且冗余的，自动驾驶汽车期间栈亦然如斯。Alpamayo期间栈是端到端探员的，领有惊东说念主的手段。然则，除非无尽期地驾驶，不然没东说念主知说念它是否十足安全。

因此，咱们通过另一个软件期间栈、一个齐备的自动驾驶期间栈来为其诞生驻防栏。阿谁齐备的期间栈被构建为完全可追想的。咱们花了约莫五年（实践上是六七年）来构建阿谁第二期间栈。这两个软件期间栈互相照耀。

然后咱们诳骗Alpamayo进行策略和安全评估。要是是一个我不太自信的情况，安全策略评估器决定咱们将反璧到一个更简便、更安全的驻防栏系统，那么就回到经典的自动驾驶期间栈。这是宇宙上唯一同期运行这两个自动驾驶期间栈的汽车。系数安全系统都应该具备万般性和冗余性。

咱们的愿景是，有朝一日每一辆汽车、每一辆卡车都将是自动驾驶的。咱们一直执政着阿谁畴昔勤恳。这通盘期间栈是垂直集成的。天然，在梅赛德斯-疾驰的案例中，咱们沿路构建了通盘期间栈，咱们将部署汽车、运营期间栈，只须咱们还存在，就会养息这个期间栈。

然则，就像咱们公司所作念的其他一切一样，咱们构建通盘期间栈，但通盘期间栈对生态系统敞开。与咱们互助构建L4级和自动驾驶出租车的生态系统正在膨胀，无处不在。我完全信赖，这已经是咱们的一项巨伟业务，因为客户用它来探员、处理探员数据，以及探员他们的模子。在某些案例中，一些公司用它来生成合成数据。有些公司基本上只制造汽车里面的计较机和芯片，有些公司与咱们进行全栈互助，有些则互助部分要害。

通盘系统现在是敞开的。这将成为第一个大界限、主流的AI物理AI市集。从非自动驾驶汽车到自动驾驶汽车的转化点，很可能就在此时初始，并在畴昔十年内发生。我特地治服，宇宙上很大比例的汽车将是自动驾驶或高度自动驾驶的。

但是，我刚才描写的这个基本期间（使用三台计较机、诳骗合成数据生成和模拟），适用于系数体式的机器东说念主系统。可能只是一个关节、一个机械臂，可能是迁移机器东说念主，也可能是齐备的东说念主形机器东说念主。是以，下一个旅程将是机器东说念主。这些机器东说念主将会有各式不同的尺寸。

这些机器东说念主身上有袖珍Jetson计较机，它们是在Omniverse里面探员出来的。机器东说念主模拟器叫Isaac Sim和Isaac Lab。咱们有好多建造机器东说念主的一又友，包括New Robot、AG Bot、LG、卡特彼勒（他们有史上最大的机器东说念主）、Serve Robot、Agility、波士顿能源、Franka以及Universal Robots等。

例如来说，Cadence将CUDA-X集成到他们系数的模拟器和求解器中。他们将使用英伟达的物理AI来进行不同的物理安装和工场模拟。AI物理正被集成到这些系统中。是以，无论是电子设计自动化照旧系统设计自动化，以及畴昔的机器东说念主系统，咱们将领有基本上与创造你们交流的期间，现在将澈底革新这些设计期间栈。

在芯片设计领域，Synopsys和Cadence是完全不可或缺的。Synopsys在逻辑设计和IP领域最初，而Cadence在物理设计、布局布线、仿真和考据方面最初。Cadence在仿真和考据方面作念得相等出色。他们两家都正在进入系统设计和系统仿真的领域。是以畴昔，咱们将在Cadence和Synopsys里面设计芯片，并在这些用具里面模拟一切。

西门子也在作念相同的事情。咱们将把CUDA-X物理AI、智能体AI、NeMo、Nemotron深度集成到西门子的宇宙中。原因如下：滥觞，咱们设计芯片，畴昔这一切都将由英伟达加快。咱们将有智能体芯片设计师和系统设计师与咱们互助，他们匡助咱们进行设计，就像咱们今天有智能体软件工程师匡助咱们的软件工程师编码一样。

然后咱们必须能够制造机器东说念主。咱们必须建造坐褥它们的工场、设计拼装它们的坐褥线。而这些制造工场实践上将是巨型机器东说念主。是以，机器东说念主将在计较机中被设计，在计较机中被制造，在计较机中被测试和评估。咱们现在创造的期间已经达到了充足纯熟和强劲的水平，可以反过来匡助他们澈底革新它们所在的行业。

放眼全球的模子款式，毫无疑问，OpenAI是目下最初的token生成器。今天，OpenAI生成的token数目远超其他任何模子。第二大群体，可能便是开源模子了。我猜跟着期间的推移，因为有如斯多的公司、如斯多的不断东说念主员、如斯多不同类型的领域和模态，开源模子将成为界限最大的群体。

在此历程中，离不开Rubin。这个平台的出身，是为了搪塞咱们濒临的一个根人道挑战：AI所需的计较量正在飙升，对英伟达GPU的需求也在飙升。这种飙升是因为模子每年都在以10倍、一个数目级的界限增长。更无须说，o1模子的引入是AI的一个转化点。推理不再是一次性给出谜底，现在是一个念念考历程。为了教学AI怎么念念考，强化学习和极其无数的计较被引入了后探员阶段。它不再是监督式微调（也称为师法学习或监督探员），现在有了强化学习，实践上是计较机通过自我尝试不同迭代来学习怎么实践任务。末端，用于预探员、后探员、测试时缩放的计较量爆炸式增长。

现在，咱们进行的每一次推理，都可能生成2个token而不是1个，你可以看到AI在"念念考"。它念念考得越久，泛泛能给出更好的谜底。因此，测试时缩放导致生成的token数目每年加多5倍。

与此同期，AI的竞赛正在热烈进行。每个东说念主都在试图达到下一个水平，登上新的前沿。而每当他们到达新的前沿，上一代AI生成token的本钱就初始着落，降幅约莫是10倍。每年着落10倍这件事实践上证明了不同的情况：它标明竞赛如斯热烈，每个东说念主都在勤恳达到下一个水平，况兼如实有东说念主正在达到阿谁水平。

因此，系数这一切实践上都是一个计较问题。你计较得越快，就能越早达到下一个水温暖前沿。系数这些事情都在同期发生，是以咱们决定，必须每年都鼓动计较期间的水平，一年都不成过期。

咱们一年半前出货GB200。目下，咱们正在进行GB300的大界限坐褥。要是Rubin想要在本年实时推出，它现在就必须已经投产。是以今天，我可以告诉你们：Rubin已进入全面坐褥阶段。

咱们还推出了基于Rubin架构的新一代计较集群DGX SuperPOD，包含1152个GPU，差别在16个机架中，每个机架有72个Rubin GPU。

咱们设计了六种不同的芯片。滥觞，咱们公司里面有一个原则：每一代新平台不应该有卓越一两个芯片发生变动。但问题来了：咱们知说念摩尔定律已经基本放缓，因此咱们每年能赢得的晶体管数目，不可能跟上模子每年10倍的增长速率，不可能跟上每年生成的token数目5倍的增长，也不可能跟上令牌本钱如斯激进的着落速率。

要是行业要连续前进，要想跟上这样的速率是不可能的。除非咱们罗致激进的极致协同设计，基本上便是在系数芯片、通盘期间栈上同期进行创新。为此，咱们决定，在这一代平台上从头设计每一个芯片。

滥觞是Vera CPU。在一个受功率敛迹的宇宙里，它的性能是上一代的两倍，每瓦性能是宇宙上其他最先进CPU的两倍。它的数据速率是肆意的，专为处理超等计较机而设计。Grace曾是一款出色的CPU，而Vera则将单线程性能、内存容量和系数方面都显贵擢升了。这是一次巨大的飞跃。

Vera CPU勾通到Rubin GPU！这是一个巨大的芯片，有88个CPU中枢，这些中枢设计为支抓多线程。但Vera的多线程特质设计得让176个线程中的每一个都能赢得其齐备的性能，是以实践上就像有176个中枢，但唯独88个物理中枢。这些中枢罗致了一种叫作念空间多线程的期间设计，性能惊东说念主。

其次是Rubin GPU。它的浮点性能是Blackwell的5倍，但晶体管数目唯独Blackwell的1.6倍。这几许证明了目下半导体物理的水平。要是咱们不进行协同设计，不在通盘系统的每一个芯片层面进行极致的协同设计，咱们怎么可能结束这种性能水平？

第三，咱们作念的一件伟大的发明叫作念NVFP4 Tensor Core。咱们芯片中的Transformer引擎不单是是咱们放入数据通路的某种4位浮点数，它是一个齐备的处理器单位，懂得怎么动态、自适宜地调整其精度和结构，以处理Transformer的不同档次，从而在可以蚀本精度的地点结束更高的混沌量，在需要的时候收复到最高的可能精度。这种动态调整才略无法通过软件结束，因为它运行得太快了。是以必须在处理器里面自适宜地完成。这便是NVFP4的真谛。

咱们已经发表了对于NVFP4的论文。它所达到的混沌量和精度保抓水平是完全不可念念议的。这是草创性的做事。畴昔行业但愿咱们将这种格式和结构定为行业模范，我少量也不会感到偶然。这完全是转换性的。这便是为什么咱们能够在晶体管数目仅加多1.6倍的情况下，结束如斯巨大的性能飞跃。

第四，咱们革新了通盘HGX机箱。这个节点以前有43条电缆，现在0条；6根水管，现在0根。以前拼装这个需要两小时，现在则只须五分钟，而且100%液冷。

第五，将这些勾通到顶层机架交换机、处理东西向流量的，叫作念Spectrum-X网卡。这是宇宙上毫无疑问最好的网卡。Mellanox的算法、芯片设计、系数互连、其上运行的系数软件栈、RDMA，十足是无与伦比的宇宙最好。现在它还具有可编程的RDMA和数据旅途加快器功能，让咱们的互助伙伴（如AI实验室）可以创建我方的算法来决定如安在系统中迁移数据。

第六，ConnectX-9和Vera CPU是协同设计的。家喻户晓，ConnectX-8和Spectrum-X澈底篡改了用于东说念主工智能的以太网期间。AI的以太网流量要密集得多，要求更低的延伸，流量的瞬时激增是传统以太网从未见过的。是以咱们创建了Spectrum-X，即AI以太网。两年前咱们文牍了Spectrum-X。今天，英伟达已成为全球有史以来最大的汇注公司。

它相等奏凯，在各式设施中平庸使用，正在席卷通盘AI领域。其性能令东说念主难以置信，尤其是当你领有一个200兆瓦的数据中心，或者一个千兆瓦的数据中心（价值数百亿好意思元，一个千兆瓦数据中心约莫500亿好意思元）时。要是汇注性能能让你特等赢得10%的收益——以Spectrum-X为例，结束25%更高的混沌量并不荒废——只是是10%的擢升，就价值50亿好意思元。等于汇注本钱完全免费了。这便是为什么每个东说念主都在使用Spectrum-X的原因。

第七，现在，咱们发明了一种新式的数据处理式样，它的处理器叫作念BlueField-4，允许咱们照料一个相等庞大的数据中心，窒碍其不同部分，以便不同用户可以使用不同部分，确保系数资源在需要时都可以被假造化。这样，你就能卸载好多假造化软件、安全软件以及南北向流量的汇注软件。是以，BlueField-4是每个计较节点的模范成就。

第八是NVLink-6交换机。每个机架交换机里面有四个芯片，每颗芯片都有历史上最快的SerDes。宇宙才刚刚达到200Gb/s，而这是每秒400Gb/s的交换机。这之是以如斯遑急，是因为它能让每个GPU都能同期与其他系数GPU进行通讯。这个位于机架背板上的交换机，使咱们能够以特地于全球互联网数据总量两倍的速率迁移数据。全球互联网的横截面带宽约莫是每秒100太字节，而这个是每秒240太字节，让每个GPU都能同期与其他系数GPU协同做事。

背面是NVLink脊柱，基本上是两英里长的铜缆。铜是咱们所知的最好导体。这些都是屏蔽铜缆、结构铜缆，是计较系统中有史以来使用最多的。咱们的SerDes以每秒400Gb的速率驱动这些铜缆从机架顶部一直到机架底部。这里面所有有长3200米、5000根铜缆，这使NVLink脊柱成为可能。这项革新真实开启了咱们的HGX系统，咱们决定创建一个行业模范系统，让通盘生态系统、咱们系数的供应链都能基于这些组件进行模范化。组成这些HGX系统的组件约莫有8万个。

要是咱们每年都篡改它，那将是巨大的顿然。从富士康到广达、纬创，再到惠普、戴尔、逸想，系数主要的计较机制造商都知说念怎么构建这些系统。是以，尽管性能高得多，而且相等遑急的少量是，功耗是前代的两倍，Vera Rubin的功耗是Grace Blackwell的两倍——但咱们仍然能将Vera Rubin塞进这个框架里，这自身便是一个遗迹。

进入系统的空气流量大致交流。更遑急的是，进入的水温交流，45摄氏度。在45摄氏度下，数据中心不需要冷水机。咱们基本上是用沸水来冷却这台超等计较机，效用高得令东说念主难以置信。

是以，这是新的机架：晶体管数目是1.7倍，但峰值推感性能是5倍，峰值探员性能是3.5倍。它们通过顶部的Spectrum-X勾通起来。

这是宇宙上第一款罗致台积电新工艺制造的芯片，这个新工艺是咱们共同创新的，叫作念CoWoS，是一种硅光子集成工艺期间。这使咱们能够将硅光子顺利集成到芯片上。这里有512个端口，每个端口200Gb/s。这便是新的以太网AI交换机——Spectrum-X以太网交换机。

几年前咱们推出了Spectrum-X，以便澈底篡改汇注勾通的式样。以太网如实易于照料，每个东说念主都有以太网期间栈，宇宙上每个数据中心都知说念怎么处理以太网。而其时咱们使用的另一种期间叫作念InfiniBand，用于超等计较机。InfiniBand延伸相等低，但它的软件栈和通盘可照料性对使用以太网的东说念主来说相等生分。是以咱们决定初次进入以太网交换机市集。Spectrum-X还是推出就大得奏凯，使咱们成为宇宙上最大的汇注公司。

生态闭环：从基础设施到行业渗入的全栈布局

但就像我之前说的，AI已经重塑了通盘计较期间栈的每一层。同理可证，当AI初始活着界各地的企业部署时，它也必将重塑存储的式样。AI不使用SQL，AI使用语义信息。当AI被使用时，它会创建一种临时的知识、临时的牵挂，叫作念KV缓存（键值缓存）。但实践上，KV缓存便是AI的做事内存。AI的做事内存存储在HBM内存中。

对于生成的每一个token，GPU都会读入通盘模子、通盘做事内存，产生一个token，然后将这个token存回KV缓存。下一次它再作念相同的事情时，它会再次读入通盘内存，流经GPU，生成另一个token。它就这样近似进行。彰着，要是你持久间与AI对话，这个内存——这个高下文内存——将会急剧增长。更无须说模子自身在增长，咱们与AI交互的轮次在加多。咱们以致但愿这个AI能随同咱们一世，记取咱们与它进行过的每一次对话，对吧？我要求它不断的每一个蚁合……天然，分享超等计较机的用户数目也会抓续增长。

因此，这个最初能放进HBM的高下文内存，现在已经不够大了。旧年，咱们创建了Grace Blackwell的快速高下文内存，这便是为什么咱们将Grace顺利勾通到Hopper，顺利勾通到Blackwell，以膨胀高下文内存。但即使那样也不够。是以，下一个贬责有盘算天然是走汇注。但是，要是有无数AI同期在运行，阿谁汇注将不再充足快。

是以谜底很明确：需要一种不同的方法。因此，咱们引入了BlueField-4，以便咱们能够在机架内领有一个相等快速的KV缓存高下文内存存储。这是一种全新的存储系统类别。业界对此相等欢乐，因为这是简直系数今天进行无数token生成的东说念主的痛点。AI实验室、云服务提供商，他们真的受困于KV缓存迁移所导致的汇注流量。

因此，咱们创建一个新平台、一个新处理器来运行通盘Dynamo KV缓存/高下文内存照料系统，并将其放在相等汇注机架其他部分的地点，这完全是转换性的。

每个这样的机架背面有四个BlueField-4。每个BlueField-4背面有150太字节的高下文内存。摊派到每个GPU上，每个GPU将赢得特等的16太字节内存。现在，在这个节点里面，每个GPU正本约莫有1太字节内存。现在有了这个位于磨灭东西向流量上、数据速率完全交流（每秒200Gb）的支抓存储，横跨通盘计较节点的汇注结构，你将赢得特等的16太字节内存。

Vera Rubin有几个方面真的相等不可念念议。第少量我刚才提到过：通盘系统的能效是前代的两倍。天然功耗是前代的两倍，能耗亦然两倍，但计较才略是数倍于此。进入系统的液体温度仍然是45摄氏度。这使咱们能检朴全球数据中心约莫6%的电力，这是件大事。

第二件大事：通盘系统现在支抓玄妙计较，意味着所少见据在传输中、静态时和计较历程中都是加密的，每个总线现在都是加密的——每个PCIe、每个NVLink、每个HBM……CPU与内存、CPU与GPU之间、GPU与GPU之间，一切现在都是加密的。是以它是玄妙计较安全的。这让公司可以省心，即使他们的模子由别东说念主部署，也弥远不会被任何东说念主看到。

这个特定系统不仅能效极高，还有另一个不可念念议之处。由于AI做事负载的特质，它会在短暂激增。这个叫作念"全归约"的计较层所使用的电流量、能量同期飙升，不时会倏地激增25%。现在，咱们在通盘系统中结束了功率平滑，这样你就不需要过度成就25%的容量，或者要是你过度成就了，你也不必让那25%的能源被顿然或闲置。现在，你可以用满通盘功率预算，而不需要过度成就。

临了，天然是性能。让咱们望望它的性能。这些都是构建AI超等计较机的东说念主会心爱的图表。这需要……需要这里的每一个芯片、每一个系统的完全从头设计，并重写通盘软件栈，才使其成为可能。

咱们作念的事情其实围绕三个中枢要害：

第一是探员速率。探员AI模子越快，就能越早把下一代前沿模子推向宇宙。这顺利决定期间最初性、上市期间和订价权。比如绿色部分代表一个10万亿参数模子（咱们称之为DeepSeek++），需要基于100万亿token进行探员。在相同的探员周期（比如一个月）里，用Rubin平台只需四分之一的系统数目就能完成——在相同的期间里，你能探员更大、更先进的模子。

第二是数据中心效用。数据中心是AI的"工场"，投资巨大。一个千兆瓦级数据中心可能需要500亿好意思元插足，而电力是硬性敛迹。要是你的计较架构每瓦性能更高，相同的电力就能产生更多算力，顺利调理为数据中心的产出和收益。布莱克韦尔平台比较前代结束了约10倍的能效擢升，而鲁宾将在此基础上再次擢升近10倍。

第三是推理本钱。也便是实践生成每个token的本钱。Rubin平台将这一册钱裁减到原来的约十分之一。

这便是咱们推动通盘行业走向下一个前沿的式样——让探员更快、能效更高、推理更经济，从而支抓AI抓续向更大界限、更高水平发展。

如公共所见，今天的英伟达早已不仅是芯片公司。咱们构建的是齐备的全栈AI体系——从芯片、系统、基础设施，到模子和应用。咱们的做事是打造齐备的期间栈，让在座的每一位都能在此基础上，为宇宙创造令东说念主齰舌的AI应用。

谢谢公共到场，祝公共在CES收成满满！

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