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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。

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导读

CES 2026最具热度的演讲，无疑属于英伟达创始东说念主兼CEO黄仁勋。这位被业界称为"黄衣教主"的业界首级抛出中枢判断："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，无疑属于英伟达创始东说念主兼CEO黄仁勋。这位被业界称为"黄衣教主"的业界首级，定于好意思国时刻1月5日下昼1点开讲，却让慕名而至的听众早早体验了"改日热度"——网易科技上昼11点到达时，场外列队队伍已弯曲近500米。有前来参会的中国KOL惊叹："咱们等的不仅是黄仁勋，更是在等一个谜底：改日十年，东说念主与机器将怎样从头单干。而有些谜底，似乎只在现场才能听见。"

黄仁勋比预定时刻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，商酌机行业正履历十年一遇的"平台重置"：咱们正从"编程软件"期间跨入"阅览软件"期间，商酌的基础时期栈（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次序，而是具备推理、规划、甚而在实时运行中进行"念念考"的智能体。他绝顶请安了中国开源模子DeepSeek R1的冲破，以为开源力量正让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"。英伟达正戮力于让AI领悟重力、惯性、因果关系等物理定律。为此，黄仁勋发布了寰宇首个会念念考、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证实注解"为什么这样开"。这标志着AI追究从屏幕后的对话框，走向现实寰宇的自动驾驶汽车与东说念主形机器东说念主。

面对AI商酌量每年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改动。

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斥地库，英伟达正通过"三台商酌机"（阅览、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，将东说念主类漂后带入万物皆有智能的新期间。

以下为黄仁勋CES 2026演讲实录（经剪辑略有修改，小标题为后加）：

期间定调：两大"平台迁移"与AI的重塑之力

拉斯维加斯，新年精辟！接待来到CES。

梗概每十到十五年，商酌机行业就会履历一次重置。平台会发生一次根人性的调理，从大型机到个东说念主电脑，再到互联网、云商酌、移动竖立。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，你都要为新的商酌平台编写新的应用次序。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期间时，应用次序将构建在AI之上。起先，东说念主们以为AI自己便是应用，事实也确乎如斯。但改日，你将要在AI之上构建应用次序。除此以外，软件的运行方式和斥处所式也发生了根人性改变。

商酌机工业的通盘这个词基础时期栈正在被从头发明。你不再"编程"软件，而是"阅览"软件；你不再在CPU上运行它，而是在GPU上运行它。以前的应用次序是事前录制、事前编译并在你的竖立上运行的，而现在的应用次序能够领悟坎坷文，每一次、每一个像素、每一个token都是从零初始生成的。由于加快商酌，由于东说念主工智能，商酌已经被澈底重塑。阿谁"五层蛋糕"（指时期栈）的每一层如今都在被从头发明。

这意味着，以前十年集中的价值约十万亿好意思元的商酌机基础设施，现在正被当代化革新，以适应这种新的商酌方式。每年少见千亿甚而上万亿好意思元的风险投资正在涌入，用于当代化革新和发明这个新寰宇。

这也意味着，一个百万亿好意思元范围的产业，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儿来？这便是来源。从传统AI到当代AI的当代化革新，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，这证实注解了为什么咱们如斯忙绿。

以前这一年也不例外。2025年是不可念念议的一年。看起来似乎通盘事情都在归并时刻发生，事实上可能也确乎如斯。第一件事天然是彭胀定律（Scaling Laws）。2015年，我以为第一个确实会产生影响的模子BERT出现了，它确乎带来了巨大影响。

2017年，Transformer架构问世。直到五年后的2022年，"ChatGPT时刻"才发生，它叫醒了寰宇对东说念主工智能可能性的雄厚。那之后一年发生了一件相配要紧的事。ChatGPT的第一个推理模子o1面世，"测试时缩放"这个成见也随之产生。

咱们不仅预阅览让模子学习，还在后阅览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，这执行上是"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商酌量，而计规则律仍在合手续彭胀，大言语模子合手续变得更好。

开源改动：前沿模子与智能体普及

与此同期，另一个冲破发生了，这个冲破发生在2024年：智能体系统初始出现。到2025年，它初始普及，扩散到险些每个旯旮。具备推理才略、能查找信息、进行研究、使用器用、规划改日、模拟遣散的智能体模子，陡然初始处置相配要紧的问题。我最可爱的智能体模子之一叫作念Cursor，它澈底改变了英伟达里面的软件斥处所式。智能体系统将确实从这里升起。

天然，还有其他类型的AI。咱们知说念大言语模子并不是唯一的信息类型。六合中凡有信息之处、凡有结构之处，咱们都能教一种言语模子去领悟那种信息，领悟其表征，并将其转动为一种AI。其中最要紧的一种是物理AI，即能够领悟天然定律的AI。天然，物理AI也触及AI与寰宇交互。但寰宇自己蕴含着被编码的信息，这便是"AI物理"。在物理AI的语境下，你有与物理寰宇交互的AI，也有领悟物理定律物理AI。

临了，客岁发生的最要紧事情之一是开源模子的卓著。咱们现在可以知说念，当开源、当开放创新、当全寰宇每个行业、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年确实升起了。

事实上，客岁咱们看到了DeepSeek R1的卓著，这是第一个开源推理系统。它让寰宇大吃一惊，现辞寰宇各地有种种不同类型的开源模子系统。开源模子已经达到了前沿水平，固然仍过期前沿模子梗概六个月，但每六个月就有新模子出现，而且这些模子越来越奢睿。

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、研究员、学生，险些每个国度都想参与AI改动。

智能——数字样子的智能——奈何可能抛下任何东说念主呢？因此，开源模子客岁真的澈底改变了东说念主工智能，通盘这个词行业将因此被重塑。

其实咱们对此早成心想。你可能别传过，几年前，咱们初始建造和运营我方的AI超等商酌机——DGX Cloud。好多东说念主问，你们要进犯云商酌业务吗？谜底是含糊的。咱们建造这些DGX超等商酌机是供我方使用的。遣散是，咱们少见十亿好意思元的超算在运行，以便斥地咱们的开源模子。

它初始勾引全球九行八业的关怀，因为咱们在无边不同范围进行着前沿的AI模子就业：咱们在卵白质、数字生物学（La Proteina）方面的就业，用于合成和生成卵白质；OpenFold 3，用于领悟卵白质结构；EVO 2，用于领悟和生成多种卵白质；以及开源的细胞表征模子的开端。

Earth-2 AI，领悟物理定律的AI；咱们在ForecastNet方面的就业；咱们在Cordiff方面的就业，真的澈底改变了东说念主们进行天气预告的方式。Nemotron，咱们现在正在那里进行首创性的就业。第一个夹杂Transformer SSM模子，速率快得惊东说念主，因此可以进行永劫刻念念考，或者快速念念考（不那么永劫刻）并产生相配相配智能的谜底。你们可以期待，咱们在不久的将来发布Nemotron 3的其他版块。

Cosmos，一个前沿的开放寰宇基础模子，领悟寰宇怎样运作。Groot，一个东说念主形机器东说念主系统，触及关节限定、移动性、领悟。这些模子，这些时期现在正在被集成，况兼在每一种情况下，都对寰宇开源。今天，咱们也将谈谈Alpamayo，咱们在自动驾驶汽车方面所作念的就业。

咱们不仅开源模子，还开源用于阅览这些模子的数据，因为只好这样，你才能确实信任模子的产生历程。咱们开源通盘模子，咱们匡助你基于它们进行养殖斥地。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的生命周期管束系统，让你能够处理数据、生成数据、阅览模子、创建模子、评估模子、为模子竖立防护栏，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，咱们以一种相配特殊的方式构建：咱们完全以开放的方式构建，以便让每家公司、每个行业、每个国度都能成为这场AI改动的一部分。

这些模子不仅具备前沿才略、是开源的，它们还在种种名次榜上名列三甲。咱们有领悟多模态文档（即PDF）的要紧模子。寰宇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解析器是寰宇级的。咱们的语音识别模子统统是寰宇级的。咱们的检索模子，执行上是当代AI期间的搜索、语义搜索、AI搜索、数据库引擎，亦然寰宇一流的。是以咱们经常占据榜首。

通盘这些都是为了服务于你构建AI智能体的才略。这真的一个首创性的发展范围。当ChatGPT刚出当前，东说念主们以为其产生的遣散很酷好酷好，但幻觉也很严重。产生幻觉的原因在于，它可以记着以前的一切，但无法记着改日和当前的一切。是以它需要基于研究来"接地气"。

在修起问题之前，它必须进行基础研究。能够推理是否需要研究、是否需要使用器用、怎样将问题瓦解成更多本领。ChatGPT能够将这些本领组合成一个序列，来完成它从未作念过、从未被阅览过的事情。这便是推理的魅力所在。咱们可以遭遇从未见过的情况，并将其瓦解成咱们以前履历过、知说念怎样处理的情况、知识或规定。

因此，AI模子现在具备的推理才略极其强项。智能体的推理才略为通盘这些不同的应用绽放了大门。咱们不再需要在第一天就阅览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，推理出怎样处置某个问题。大言语模子现在已经终理会根人性的飞跃。

使用强化学习、念念维链、搜索、规划等不同时期和强化学习的才略，使咱们具备了这种基本才略，况兼现在也完全开源了。

但确实了不得的是，另一个冲破发生了，我第一次看到它是在Perplexity（AI搜索公司）那里。我第一次意志到他们同期使用多个模子。我以为这完全是天才之举。AI在推理链的任何关节，能调用寰宇上通盘优秀的AI来处置它想处置的问题。这便是为什么AI执行上是多模态的，它们领悟语音、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，它执行上是"多云"的，因为这些AI模子位于通盘这些不同的处所。它如故"夹杂云"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竖立，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处所。换言之，由于改日的应用构建在AI之上，这便是改日应用的基本框架。

这个基本框架，这种能够完成我所描摹的、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种种AI初创公司的发展。

通过咱们开源的模子和器用，现在你也可以松驰定制我方的AI，教它那些惟一无二的手段。这恰是咱们斥地Nemotron、NeMo等开源模子的宗旨。你只需要在AI前边加一个智能路由管束器，它会凭证你的辅导，自动选拔最合适的模子来处置问题。

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阅览它；同期，它又能永久保合手时期最初，随时用上最新的才略。

浅显来说，你的AI既能高度个性化，又能即开即用，永久保合手在前沿。

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

这是不是很不可念念议？使用言语模子。使用事前阅览好的、专有的、前沿的言语模子，与定制的言语模子聚首到一个智能体框架、一个推理框架中，允许你探问器用和文献，甚而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配快。

能干，即使你给它从未见过的应用次序信息，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，并尽最大发奋通过数据和信息去尝试领悟怎样处置问题。这便是东说念主工智能。

这个基本框架现在正在被整合，而我刚才描摹的一切，咱们有幸与一些寰宇最初的企业平台公司互助。例如Palantir，他们通盘这个词AI和数据处理平台正在集成，并由英伟达加快。还有寰宇最初的客户服务和职工服务平台ServiceNow、全球顶级的云霄数据平台Snowflake。CodeRabbit，咱们在英伟达里面平凡使用。CrowdStrike，正在创建AI来检测和发现AI要挟。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。

但要紧的是：这不仅是你现在斥地应用的方式，它还将成为你平台的用户界面。是以，岂论是Palantir、ServiceNow如故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，也许也不再只是是呐喊行。现在，通盘这些多模态信断交互都成为可能。你与平台交互的方式变得愈加浅显，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改变。

物理AI解围：教授机器领悟与交互确实寰宇

下一件事是物理AI。这是你们听我辩驳了好几年的范围。事实上，咱们已经为此就业了八年。问题是：怎样将商酌机内通过屏幕和扬声器与你交互的智能体，酿成能与寰宇交互的智能体？这意味着它能领悟寰宇运作的知识：物体恒存性（我移开视野再回归，物体还在那里）、因果关系（我推它，它会倒下）。

它领悟摩擦力、重力以及惯性，知说念一辆重型卡车在路上行驶需要更多时刻才能停驻，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能够学习物理寰宇的知识、学习其规定，天然也能从数据中学习。而数据很是稀缺。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莫得才略模拟物理寰宇对其看成的反映，它奈何知说念我方扩充的看成是否适应预期？

这个基本系统需要三台商酌机：一台是咱们熟知的、英伟达制造的用于阅览AI模子的商酌机；第二台是用于推理模子的商酌机。推理模子执行上是在汽车、机器东说念主、工场或任何边缘处所运行的机器东说念主商酌机；但必须有另一台为模拟设计的商酌机，因为模拟是英伟达险些通盘事情的中枢，这是咱们最驾轻就熟的处所。模拟确乎是咱们所作念的一切物理AI就业的基础。

是以咱们有三台商酌机，以及运行在这些商酌机上、让它们变得有用的多个时期栈和库。Omniverse是咱们的数字孪生、基于物理的模拟寰宇。Cosmos是咱们的基础模子，不是言语基础模子，而是寰宇基础模子，况兼也与言语对王人。你可以问"球奈何样了？"，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，咱们必须作念的最要紧的事情之一便是创建数据来阅览AI。这些数据从何而来？不像言语那样，因为咱们创造了一堆被以为是"确实情况"的文本，AI可以从中学习。咱们怎样教授AI物理寰宇的"确实情况"？尽管有大都的视频，但远远不及以捕捉咱们需要的交互的种种性和类型。

因此，一些伟大的头脑麇集在一王人，将原来用于商酌的资源转动为数据。现在，愚弄以物理定律为基础和条目、以确实情况为基础和条目的合成数据生成时期，咱们可以有选拔地、巧妙地生成数据，然后用来阅览AI。例如，咱们可以愚弄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是寰宇最初的基础模子、寰宇基础模子。它已被下载数百万次，辞寰宇各地使用，让寰宇为这个物理AI的新期间作念好准备。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。通过商酌机模拟，咱们能够有用地行驶数十亿、数万亿公里。

今天，咱们晓谕推出Alpamayo，寰宇上首个会念念考、会推理的自动驾驶汽车AI。Alpamayo是端到端阅览的，从录像头输入到驱动输出。阅览数据包括它我方行驶的大都里程、东说念主类驾驶示范，以及由Cosmos生成的大都里程。除此以外，还少见十万个相配仔细标识的例子，以便咱们教汽车怎样驾驶。

Alpamayo独到之处在于。它不仅摄取传感器输入并驱动标的盘、刹车和加快器，还会推理它行将采纳什么行径。它会告诉你它将采纳什么行径，采纳该行径的原因，天然还有轨迹。通盘这些都径直耦合，并通过东说念主类阅览数据和Cosmos生成数据的巨大组合进行专诚阅览。遣散相配不可念念议。

不仅汽车能像你渴望的那样驾驶，而且驾驶得相配天然，因为它径直从东说念主类示范中学习。但在每一个场景中，当它遭遇某个场景时，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。这之是以如斯要紧，是因为驾驶的"长尾"问题。

咱们不可能浅显地采集寰宇上每个国度、每种情况、通盘东说念主口可能遭遇的通盘可能的场景。关系词，每个场景要是被瓦解成一系列更小的场景，很可能都是很是常见的、你能领悟的。因此，这些长尾场景将被瓦解成汽车知说念怎样处理的很是常见的情况，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雄厚到，深度学习和东说念主工智能将澈底重塑通盘这个词商酌时期栈。要是咱们想要领悟怎样引颈我方、怎样率领行业走向这个新改日，就必须精通构建通盘这个词时期栈。

商酌跃进：Rubin平台与全栈芯片的终沉重构

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。在机器东说念主范围，最底层便是汽车自己。往上一层是芯片：GPU、聚集芯片、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追究开源了。

咱们设计有一天，说念路上的十亿辆汽车都将终了自动驾驶。你可以选拔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，或者选拔我方驾驶。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-飞驰汽车。

一言以蔽之，这个时期栈是英伟达初度尝试构建的齐全时期栈。咱们一直为此发奋，相配精辟英伟达的首款自动驾驶汽车将于第一季度在好意思国登程，然后欧洲是第二季度，亚洲约略是第三、第四季度。强项之处在于，咱们将赓续用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。它教授了咱们大都对于怎样匡助寰宇其他地区构建机器东说念主系统的潜入领悟。通过我方构建通盘这个词基础设施，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-飞驰CLA刚刚被NCAP评为寰宇上最安全的汽车。

据我所知，这是唯逐一个每一转代码、芯片、系统都经过安全认证的系统。通盘这个词模子系统基于此，传感器是种种且冗余的，自动驾驶汽车时期栈亦然如斯。Alpamayo时期栈是端到端阅览的，领有惊东说念主的手段。关系词，除非无穷期地驾驶，不然没东说念主知说念它是否统统安全。

因此，咱们通过另一个软件时期栈、一个齐全的自动驾驶时期栈来为其竖立防护栏。阿谁齐全的时期栈被构建为完全可纪念的。咱们花了梗概五年（执行上是六七年）来构建阿谁第二时期栈。这两个软件时期栈互相照射。

然后咱们愚弄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奉赵到一个更浅显、更安全的防护栏系统，那么就回到经典的自动驾驶时期栈。这是寰宇上唯一同期运行这两个自动驾驶时期栈的汽车。通盘安全系统都应该具备种种性和冗余性。

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。咱们一直在野着阿谁改日发奋。这通盘这个词时期栈是垂直集成的。天然，在梅赛德斯-飞驰的案例中，咱们一王人构建了通盘这个词时期栈，咱们将部署汽车、运营时期栈，只须咱们还存在，就会爱戴这个时期栈。

关系词，就像咱们公司所作念的其他一切一样，咱们构建通盘这个词时期栈，但通盘这个词时期栈对生态系统开放。与咱们互助构建L4级和自动驾驶出租车的生态系统正在彭胀，无处不在。我完全信托，这已经是咱们的一项巨伟业务，因为客户用它来阅览、处理阅览数据，以及阅览他们的模子。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商酌机和芯片，有些公司与咱们进行全栈互助，有些则互助部分关节。

通盘这个词系统现在是开放的。这将成为第一个大范围、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换点，很可能就在此时初始，并在改日十年内发生。我很是笃信，寰宇上很大比例的汽车将是自动驾驶或高度自动驾驶的。

然则，我刚才描摹的这个基本时期（使用三台商酌机、愚弄合成数据生成和模拟），适用于通盘样子的机器东说念主系统。可能只是一个关节、一个机械臂，可能是移动机器东说念主，也可能是齐全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种种不同的尺寸。

这些机器东说念主身上有小型Jetson商酌机，它们是在Omniverse里面阅览出来的。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集成到他们通盘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，岂论是电子设计自动化如故系统设计自动化，以及改日的机器东说念主系统，咱们将领有基本上与创造你们调换的时期，现在将澈底革新这些设计时期栈。

在芯片设计范围，Synopsys和Cadence是完全不可或缺的。Synopsys在逻辑设计和IP范围最初，而Cadence在物理设计、布局布线、仿真和考证方面最初。Cadence在仿真和考证方面作念得相配出色。他们两家都正在进入系统设计和系统仿真的范围。是以改日，咱们将在Cadence和Synopsys里面设计芯片，并在这些器用里面模拟一切。

西门子也在作念相通的事情。咱们将把CUDA-X物理AI、智能体AI、NeMo、Nemotron深度集成到西门子的寰宇中。原因如下：最先，咱们设计芯片，改日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。而这些制造工场执行上将是巨型机器东说念主。是以，机器东说念主将在商酌机中被设计，在商酌机中被制造，在商酌机中被测试和评估。咱们现在创造的时期已经达到了弥漫老到和强项的水平，可以反过来匡助他们澈底革新它们所在的行业。

放眼全球的模子时势，毫无疑问，OpenAI是面前最初的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。我猜跟着时刻的推移，因为有如斯多的公司、如斯多的研究东说念主员、如斯多不同类型的范围和模态，开源模子将成为范围最大的群体。

在此历程中，离不开Rubin。这个平台的出生，是为了应酬咱们濒临的一个根人性挑战：AI所需的商酌量正在飙升，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、一个数目级的范围增长。更不必说，o1模子的引入是AI的一个转换点。推理不再是一次性给出谜底，现在是一个念念考历程。为了教授AI怎样念念考，强化学习和极其大都的商酌被引入了后阅览阶段。它不再是监督式微调（也称为师法学习或监督阅览），现在有了强化学习，执行上是商酌机通过自我尝试不同迭代来学习怎样扩充当务。遣散，用于预阅览、后阅览、测试时缩放的商酌量爆炸式增长。

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，平常能给出更好的谜底。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的本钱就初始下跌，降幅梗概是10倍。每年下跌10倍这件事执行上证实了不同的情况：它标明竞赛如斯热烈，每个东说念主都在发奋达到下一个水平，况兼确乎有东说念主正在达到阿谁水平。

因此，通盘这一切执行上都是一个商酌问题。你商酌得越快，就能越早达到下一个水温存前沿。通盘这些事情都在同期发生，是以咱们决定，必须每年都激动商酌时期的水平，一年都不行过期。

咱们一年半前出货GB200。面前，咱们正在进行GB300的大范围坐褥。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架构的新一代商酌集群DGX SuperPOD，包含1152个GPU，折柳在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。最先，咱们公司里面有一个原则：每一代新平台不应该有卓著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，因此咱们每年能得回的晶体管数目，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下跌速率。

要是行业要连续前进，要想跟上这样的速率是不可能的。除非咱们摄取激进的极致协同设计，基本上便是在通盘芯片、通盘这个词时期栈上同期进行创新。为此，咱们决定，在这一代平台上从头设计每一个芯片。

最先是Vera CPU。在一个受功率不停的寰宇里，它的性能是上一代的两倍，每瓦性能是寰宇上其他最先进CPU的两倍。它的数据速率是荒诞的，专为处理超等商酌机而设计。Grace曾是一款出色的CPU，而Vera则将单线程性能、内存容量和通盘方面都权贵提高了。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，这些中枢设计为支合手多线程。但Vera的多线程特色设计得让176个线程中的每一个都能得回其齐全的性能，是以执行上就像有176个中枢，但只好88个物理中枢。这些中枢摄取了一种叫作念空间多线程的时期设计，性能惊东说念主。

其次是Rubin GPU。它的浮点性能是Blackwell的5倍，但晶体管数目只好Blackwell的1.6倍。这若干证实了面前半导体物理的水平。要是咱们不进行协同设计，不在通盘这个词系统的每一个芯片层面进行极致的协同设计，咱们奈何可能终了这种性能水平？

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，它是一个齐全的处理器单位，懂得怎样动态、自适应地颐养其精度和结构，以处理Transformer的不同档次，从而在可以失掉精度的处所终了更高的朦拢量，在需要的时候归附到最高的可能精度。这种动态颐养才略无法通过软件终了，因为它运行得太快了。是以必须在处理器里面自适应地完成。这便是NVFP4的意旨。

咱们已经发表了对于NVFP4的论文。它所达到的朦拢量和精度保合手水平是完全不可念念议的。这是首创性的就业。改日行业但愿咱们将这种表情和结构定为行业程序，我极少也不会感到巧合。这完全是改动性的。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，终了如斯巨大的性能飞跃。

第四，咱们革新了通盘这个词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。这是寰宇上毫无疑问最好的网卡。Mellanox的算法、芯片设计、通盘互连、其上运行的通盘软件栈、RDMA，统统是无与伦比的寰宇最好。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移动数据。

第六，ConnectX-9和Vera CPU是协同设计的。尽人皆知，ConnectX-8和Spectrum-X澈底改变了用于东说念主工智能的以太网时期。AI的以太网流量要密集得多，要求更低的蔓延，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。两年前咱们晓谕了Spectrum-X。今天，英伟达已成为全球有史以来最大的聚集公司。

它相配得手，在种种设施中平凡使用，正在席卷通盘这个词AI范围。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梗概500亿好意思元）时。要是聚集性能能让你颠倒得回10%的收益——以Spectrum-X为例，终了25%更高的朦拢量并不淡薄——只是是10%的提高，就价值50亿好意思元。等于聚集本钱完全免费了。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方式，它的处理器叫作念BlueField-4，允许咱们管束一个相配盛大的数据中心，碎裂其不同部分，以便不同用户可以使用不同部分，确保通盘资源在需要时都可以被造谣化。这样，你就能卸载好多造谣化软件、安全软件以及南北向流量的聚集软件。是以，BlueField-4是每个商酌节点的程序配置。

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。寰宇才刚刚达到200Gb/s，而这是每秒400Gb/s的交换机。这之是以如斯要紧，是因为它能让每个GPU都能同期与其他通盘GPU进行通讯。这个位于机架背板上的交换机，使咱们能够以很是于全球互联网数据总量两倍的速率移动数据。全球互联网的横截面带宽梗概是每秒100太字节，而这个是每秒240太字节，让每个GPU都能同期与其他通盘GPU协同就业。

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，是商酌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。这里面系数有长3200米、5000根铜缆，这使NVLink脊柱成为可能。这项革新确实开启了咱们的HGX系统，咱们决定创建一个行业程序系统，让通盘这个词生态系统、咱们通盘的供应链都能基于这些组件进行程序化。组成这些HGX系统的组件梗概有8万个。

要是咱们每年都改变它，那将是巨大的花费。从富士康到广达、纬创，再到惠普、戴尔、空想，通盘主要的商酌机制造商都知说念怎样构建这些系统。是以，尽管性能高得多，而且相配要紧的极少是，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，这自己便是一个古迹。

进入系统的空气流量大致调换。更要紧的是，进入的水温调换，45摄氏度。在45摄氏度下，数据中心不需要冷水机。咱们基本上是用开水来冷却这台超等商酌机，服从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，峰值阅览性能是3.5倍。它们通过顶部的Spectrum-X勾通起来。

这是寰宇上第一款摄取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时期。这使咱们能够将硅光子径直集成到芯片上。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，以便澈底改变聚集勾通的方式。以太网确乎易于管束，每个东说念主都有以太网时期栈，寰宇上每个数据中心都知说念怎样处理以太网。而其时咱们使用的另一种时期叫作念InfiniBand，用于超等商酌机。InfiniBand蔓延相配低，但它的软件栈和通盘这个词可管束性对使用以太网的东说念主来说相配生疏。是以咱们决定初度进入以太网交换机市集。Spectrum-X仍是推出就大生效利，使咱们成为寰宇上最大的聚集公司。

生态闭环：从基础设施到行业浸透的全栈布局

但就像我之前说的，AI已经重塑了通盘这个词商酌时期栈的每一层。同理可证，当AI初始辞寰宇各地的企业部署时，它也必将重塑存储的方式。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、临时的挂牵，叫作念KV缓存（键值缓存）。但执行上，KV缓存便是AI的就业内存。AI的就业内存存储在HBM内存中。

对于生成的每一个token，GPU都会读入通盘这个词模子、通盘这个词就业内存，产生一个token，然后将这个token存回KV缓存。下一次它再作念相通的事情时，它会再次读入通盘这个词内存，流经GPU，生成另一个token。它就这样相通进行。暴露，要是你永劫刻与AI对话，这个内存——这个坎坷文内存——将会急剧增长。更不必说模子自己在增长，咱们与AI交互的轮次在加多。咱们甚而但愿这个AI能跟随咱们一世，记着咱们与它进行过的每一次对话，对吧？我要求它研究的每一个勾通……天然，分享超等商酌机的用户数目也会合手续增长。

因此，这个最初能放进HBM的坎坷文内存，现在已经不够大了。客岁，咱们创建了Grace Blackwell的快速坎坷文内存，这便是为什么咱们将Grace径直勾通到Hopper，径直勾通到Blackwell，以彭胀坎坷文内存。但即使那样也不够。是以，下一个处置决策天然是走聚集。然则，要是有大都AI同期在运行，阿谁聚集将不再弥漫快。

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配快速的KV缓存坎坷文内存存储。这是一种全新的存储系统类别。业界对此相配旺盛，因为这是险些通盘今天进行大都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缓存移动所导致的聚集流量。

因此，咱们创建一个新平台、一个新处理器来运行通盘这个词Dynamo KV缓存/坎坷文内存管束系统，并将其放在相配围聚机架其他部分的处所，这完全是改动性的。

每个这样的机架背面有四个BlueField-4。每个BlueField-4背面有150太字节的坎坷文内存。分担到每个GPU上，每个GPU将得回颠倒的16太字节内存。现在，在这个节点里面，每个GPU原来梗概有1太字节内存。现在有了这个位于归并东西向流量上、数据速率完全调换（每秒200Gb）的支合手存储，横跨通盘这个词商酌节点的聚集结构，你将得回颠倒的16太字节内存。

Vera Rubin有几个方面真的相配不可念念议。第极少我刚才提到过：通盘这个词系统的能效是前代的两倍。固然功耗是前代的两倍，能耗亦然两倍，但商酌才略是数倍于此。进入系统的液体温度仍然是45摄氏度。这使咱们能省俭全球数据中心梗概6%的电力，这是件大事。

第二件大事：通盘这个词系统现在支合手神秘商酌，意味着所少见据在传输中、静态时和商酌历程中都是加密的，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。是以它是神秘商酌安全的。这让公司可以宽解，即使他们的模子由别东说念主部署，也永久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就业负载的特色，它会在陡然激增。这个叫作念"全归约"的商酌层所使用的电流量、能量同期飙升，经常会陡然激增25%。现在，咱们在通盘这个词系统中终理会功率平滑，这样你就不需要过度配置25%的容量，或者要是你过度配置了，你也不必让那25%的能源被花费或闲置。现在，你可以用满通盘这个词功率预算，而不需要过度配置。

临了，天然是性能。让咱们望望它的性能。这些都是构建AI超等商酌机的东说念主会可爱的图表。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，并重写通盘这个词软件栈，才使其成为可能。

咱们作念的事情其实围绕三个中枢关节：

第一是阅览速率。阅览AI模子越快，就能越早把下一代前沿模子推向寰宇。这径直决定时期最初性、上市时刻和订价权。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进行阅览。在相通的阅览周期（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——在相通的时刻里，你能阅览更大、更先进的模子。

第二是数据中心服从。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500亿好意思元干预，而电力是硬性不停。要是你的商酌架构每瓦性能更高，相通的电力就能产生更多算力，径直转动为数据中心的产出和收益。布莱克韦尔平台比拟前代终理会约10倍的能效提高，而鲁宾将在此基础上再次提高近10倍。

第三是推理本钱。也便是执行生成每个token的本钱。Rubin平台将这一册钱裁汰到原来的约十分之一。

这便是咱们推动通盘这个词行业走向下一个前沿的方式——让阅览更快、能效更高、推理更经济，从而支合手AI合手续向更大范围、更高水平发展。

如群众所见，今天的英伟达早已不仅是芯片公司。咱们构建的是齐全的全栈AI体系——从芯片、系统、基础设施，到模子和应用。咱们的就业是打造齐全的时期栈，让在座的每一位都能在此基础上，为寰宇创造令东说念主咋舌的AI应用。

谢谢群众到场，祝群众在CES收货满满！

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