系统现代直播类小说

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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。

系统现代直播类小说

导读

CES 2026最具热度的演讲，无疑属于英伟达创始东谈主兼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，无疑属于英伟达创始东谈主兼CEO黄仁勋。这位被业界称为"黄衣教主"的业界首长，定于好意思国时期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，场外列队戎行已辗转近500米。有前来参会的中国KOL欷歔："咱们等的不仅是黄仁勋，更是在等一个谜底：改日十年，东谈主与机器将怎样再行单干。而有些谜底，似乎只在现场才能听见。"

黄仁勋比预定时期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，盘算机行业正阅历十年一遇的"平台重置"：咱们正从"编程软件"期间跨入"稽查软件"期间，盘算的基础时间栈（所谓的"五层蛋糕"），每一层都在被再行发明。

2025年被黄仁勋界说为"智能体系统"普及的元年。AI不再只是是事先录制的表率，而是具备推理、筹备、致使在实时运行中进行"想考"的智能体。他尽头致意了中国开源模子DeepSeek R1的纵情，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谈主。

黄仁勋演讲的重头戏在于"物理AI"。英伟达正戮力于让AI涌现重力、惯性、因果联系等物理定律。为此，黄仁勋发布了世界首个会想考、会推理的自动驾驶AI——Alpamayo。它不仅能开车，还能像东谈主类一样阐发"为什么这样开"。这标志着AI厚爱从屏幕后的对话框，走向现实世界的自动驾驶汽车与东谈主形机器东谈主。

面对AI盘算量每年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创新。

黄仁勋强调，英伟达的扮装已从芯片供应商退换为"全栈AI体系"的构建者。通过开源模子、数据及NeMo开采库，英伟达正通过"三台盘算机"（稽查、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老本、更高的能效，将东谈主类端淑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，新年同意！接待来到CES。

简陋每十到十五年，盘算机行业就会阅历一次重置。平台会发生一次根人道的退换，从大型机到个东谈主电脑，再到互联网、云盘算、迁移建设。每一次，应用生态都会对准一个新的平台，这即是所谓的"平台迁移"。每次，你都要为新的盘算平台编写新的应用表率。但这一次，事实上，有两个平台迁移在同期发生。

当咱们迈向东谈主工智能期间时，应用表率将构建在AI之上。着手，东谈主们觉得AI自己即是应用，事实也照实如斯。但改日，你将要在AI之上构建应用表率。除此以外，软件的运行面孔和开采面孔也发生了根人道改变。

盘算机工业的通盘基础时间栈正在被再行发明。你不再"编程"软件，而是"稽查"软件；你不再在CPU上运行它，而是在GPU上运行它。以前的应用表率是事先录制、事先编译并在你的建设上运行的，而现在的应用表率能够涌现凹凸文，每一次、每一个像素、每一个token都是从零驱动生成的。由于加快盘算，由于东谈主工智能，盘算已经被绝对重塑。阿谁"五层蛋糕"（指时间栈）的每一层如今都在被再行发明。

这意味着，以前十年积攒的价值约十万亿好意思元的盘算机基础设施，现在正被当代化更正，以顺应这种新的盘算面孔。每年稀有千亿致使上万亿好意思元的风险投资正在涌入，用于当代化更正和发明这个新世界。

这也意味着，一个百万亿好意思元限度的产业，其研发预算中有几个百分点正在转向东谈主工智能。东谈主们问钱从何处来？这即是来源。从传统AI到当代AI的当代化更正，研发预算从经典法子转向现在的东谈主工智能法子，海量投资正涌入这个行业，这阐发了为什么咱们如斯劳作。

以前这一年也不例外。2025年是不可想议的一年。看起来似乎系数事情都在归并时期发生，事实上可能也照实如斯。第一件事天然是膨胀定律（Scaling Laws）。2015年，我觉得第一个信得过会产生影响的模子BERT出现了，它照实带来了巨大影响。

2017年，Transformer架构问世。直到五年后的2022年，"ChatGPT时刻"才发生，它叫醒了世界对东谈主工智能可能性的涌现。那之后一年发生了一件相当遑急的事。ChatGPT的第一个推理模子o1面世，"测试时缩放"这个见识也随之产生。

咱们不仅预稽查让模子学习，还在后稽查阶段通过强化学习让它学习新的妙技。现在咱们还有了测试时缩放，这试验上是"想考"的另一种说法，包括实时进行想考。东谈主工智能的每一个阶段都需要巨大的盘算量，而盘算定律仍在执续膨胀，谎言语模子执续变得更好。

开源创新：前沿模子与智能体普及

与此同期，另一个纵情发生了，这个纵情发生在2024年：智能体系统驱动出现。到2025年，它驱动普及，扩散到简直每个边缘。具备推理才能、能查找信息、进行磋磨、使用器具、筹备改日、模拟末端的智能体模子，骤然驱动贬责相当遑急的问题。我最可爱的智能体模子之一叫作念Cursor，它绝对改变了英伟达里面的软件开采面孔。智能体系统将信得过从这里升起。

天然，还有其他类型的AI。咱们知谈谎言语模子并不是唯一的信息类型。寰球中凡有信息之处、凡有结构之处，咱们都能教一种话语模子去涌现那种信息，涌现其表征，并将其飘浮为一种AI。其中最遑急的一种是物理AI，即能够涌现天然定律的AI。天然，物理AI也触及AI与世界交互。但世界自己蕴含着被编码的信息，这即是"AI物理"。在物理AI的语境下，你有与物理世界交互的AI，也有涌现物理定律物理AI。

终末，客岁发生的最遑急事情之一是开源模子的逾越。咱们现在可以知谈，当开源、当开放创新、当全世界每个行业、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年信得过升起了。

事实上，客岁咱们看到了DeepSeek R1的逾越，这是第一个开源推理系统。它让世界大吃一惊，现辞世界各地有各类不同类型的开源模子系统。开源模子已经达到了前沿水平，天然仍逾期前沿模子简陋六个月，但每六个月就有新模子出现，而且这些模子越来越机灵。

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、磋磨员、学生，简直每个国度都想参与AI创新。

智能——数字格式的智能——奈何可能抛下任何东谈主呢？因此，开源模子客岁真的绝对改变了东谈主工智能，通盘行业将因此被重塑。

其实咱们对此早有猜测。你可能据说过，几年前，咱们驱动建造和运营我方的AI超等盘算机——DGX Cloud。好多东谈主问，你们要进犯云盘算业务吗？谜底是辩说的。咱们建造这些DGX超等盘算机是供我方使用的。末端是，咱们稀有十亿好意思元的超算在运行，以便开采咱们的开源模子。

它驱动眩惑全球百行万企的暖和，因为咱们在盛大不同鸿沟进行着前沿的AI模子服务：咱们在卵白质、数字生物学（La Proteina）方面的服务，用于合成和生成卵白质；OpenFold 3，用于涌现卵白质结构；EVO 2，用于涌现和生成多种卵白质；以及开源的细胞表征模子的开端。

Earth-2 AI，涌现物理定律的AI；咱们在ForecastNet方面的服务；咱们在Cordiff方面的服务，真的绝对改变了东谈主们进行天气预告的面孔。Nemotron，咱们现在正在那里进行独创性的服务。第一个羼杂Transformer SSM模子，速率快得惊东谈主，因此可以进行永劫期想考，或者快速想考（不那么永劫期）并产生相当相当智能的谜底。你们可以期待，咱们在不久的将来发布Nemotron 3的其他版块。

Cosmos，一个前沿的开放世界基础模子，涌现世界怎样运作。Groot，一个东谈主形机器东谈主系统，触及关节限度、迁移性、领悟。这些模子，这些时间现在正在被集成，况兼在每一种情况下，都对世界开源。今天，咱们也将谈谈Alpamayo，咱们在自动驾驶汽车方面所作念的服务。

咱们不仅开源模子，还开源用于稽查这些模子的数据，因为惟有这样，你才能信得过信任模子的产生进程。咱们开源系数模子，咱们匡助你基于它们进行繁衍开采。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的人命周期经管系统，让你能够处理数据、生成数据、稽查模子、创建模子、评估模子、为模子设立贯注栏，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，咱们以一种相当荒谬的面孔构建：咱们完全以开放的面孔构建，以便让每家公司、每个行业、每个国度都能成为这场AI创新的一部分。

这些模子不仅具备前沿才能、是开源的，它们还在各类名次榜上名列三甲。咱们有涌现多模态文档（即PDF）的遑急模子。世界上最有价值的内容都存储在PDF中，但需要东谈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解析器是世界级的。咱们的语音识别模子完全是世界级的。咱们的检索模子，试验上是当代AI期间的搜索、语义搜索、AI搜索、数据库引擎，亦然世界一流的。是以咱们普通占据榜首。

系数这些都是为了服务于你构建AI智能体的才能。这真的一个独创性的发展鸿沟。当ChatGPT刚出面前，东谈主们觉得其产生的末端很真义，但幻觉也很严重。产生幻觉的原因在于，它可以记取以前的一切，但无法记取改日和当前的一切。是以它需要基于磋磨来"接地气"。

在恢复问题之前，它必须进行基础磋磨。能够推理是否需要磋磨、是否需要使用器具、怎样将问题剖析成更多环节。ChatGPT能够将这些环节组合成一个序列，来完成它从未作念过、从未被稽查过的事情。这即是推理的魅力所在。咱们可以遭受从未见过的情况，并将其剖析成咱们以前阅历过、知谈怎样处理的情况、知识或轨则。

因此，AI模子现在具备的推理才能极其刚烈。智能体的推理才能为系数这些不同的应用怒放了大门。咱们不再需要在第一天就稽查AI模子知谈一切，就像咱们不需要在第一天就知谈一切一样。咱们应该能够在职何情况下，推理出怎样贬责某个问题。谎言语模子现在已经达成了根人道的飞跃。

使用强化学习、想维链、搜索、筹备等不同时间和强化学习的才能，使咱们具备了这种基本才能，况兼现在也完全开源了。

但信得过了不得的是，另一个纵情发生了，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。我觉得这完全是天才之举。AI在推理链的任何环节，能调用世界上系数优秀的AI来贬责它想贬责的问题。这即是为什么AI试验上是多模态的，它们涌现语音、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恰当任务的任何模子。因此，它试验上是"多云"的，因为这些AI模子位于系数这些不同的方位。它如故"羼杂云"的，因为淌若你是一家企业公司，或者你构建了一个机器东谈主或任何建设，偶然它在边缘，偶然在无线基站，偶然在企业里面，或者是在病院等需要实时处理数据的方位。换言之，由于改日的应用构建在AI之上，这即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、具备多模子才能的智能体AI的基本结构，现在已经极地面推动了各类AI初创公司的发展。

通过咱们开源的模子和器具，现在你也可以纵欲定制我方的AI，教它那些唯一无二的妙技。这恰是咱们开采Nemotron、NeMo等开源模子的主张。你只需要在AI前边加一个智能路由经管器，它会字据你的提醒，自动遴荐最合适的模子来贬造谣题。

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妙技，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稽查它；同期，它又能恒久保执时间起初，随时用上最新的才能。

粗略来说，你的AI既能高度个性化，又能即开即用，恒久保执在前沿。

为此，咱们作念了一个最粗略的示例框架，叫"AI Route Blueprint"，已经集成到全球多家企业的SaaS平台中，末端很可以。

这是不是很不可想议？使用话语模子。使用事先稽查好的、专有的、前沿的话语模子，与定制的话语模子结合到一个智能体框架、一个推理框架中，允许你造访器具和文献，致使可能勾通到其他智能体。这基本上即是AI应用或当代应用的基本架构，而咱们创建这些应用的才能相当快。

肃肃，即使你给它从未见过的应用表率信息，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，并尽最大死力通过数据和信息去尝试涌现怎样贬造谣题。这即是东谈主工智能。

这个基本框架现在正在被整合，而我刚才描摹的一切，咱们有幸与一些世界起初的企业平台公司协作。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。还有世界起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威迫。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：这不仅是你现在开采应用的面孔，它还将成为你平台的用户界面。是以，不管是Palantir、ServiceNow如故Snowflake，以及咱们正在协作的许多其他公司，智能体系统即是界面。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，系数这些多模态信推辞互都成为可能。你与平台交互的面孔变得愈加粗略，就像你在与东谈主交互一样。因此，企业AI正在被智能体系统绝对改变。

物理AI解围：训导机器涌现与交互确凿世界

下一件事是物理AI。这是你们听我驳斥了好几年的鸿沟。事实上，咱们已经为此服务了八年。问题是：怎样将盘算机内通过屏幕和扬声器与你交互的智能体，酿成能与世界交互的智能体？这意味着它能涌现世界运作的学问：物体恒存性（我移开视野再转头，物体还在那里）、因果联系（我推它，它会倒下）。

它涌现摩擦力、重力以及惯性，知谈一辆重型卡车在路上行驶需要更多时期才能停驻，一个球会陆续滚动。这些想法对小孩来说都是学问，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能够学习物理世界的学问、学习其端正，天然也能从数据中学习。而数据相当稀缺。况兼需要能够评估AI是否灵验，这意味着它必须在环境中进行模拟。淌若AI莫得才能模拟物理世界对其四肢的响应，它奈何知谈我方扩充的四肢是否稳当预期？

这个基本系统需要三台盘算机：一台是咱们熟知的、英伟达制造的用于稽查AI模子的盘算机；第二台是用于推理模子的盘算机。推理模子试验上是在汽车、机器东谈主、工场或任何边缘方位运行的机器东谈主盘算机；但必须有另一台为模拟设计的盘算机，因为模拟是英伟达简直系数事情的中枢，这是咱们最如臂使指的方位。模拟照实是咱们所作念的一切物理AI服务的基础。

是以咱们有三台盘算机，以及运行在这些盘算机上、让它们变得有用的多个时间栈和库。Omniverse是咱们的数字孪生、基于物理的模拟世界。Cosmos是咱们的基础模子，不是话语基础模子，而是世界基础模子，况兼也与话语对王人。你可以问"球奈何样了？"，它会告诉你球正在街上滚动。天然，还有机器东谈主模子，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即是创建数据来稽查AI。这些数据从何而来？不像话语那样，因为咱们创造了一堆被觉得是"确凿情况"的文本，AI可以从中学习。咱们怎样训导AI物理世界的"确凿情况"？尽管有多数的视频，但远远不及以捕捉咱们需要的交互的各类性和类型。

因此，一些伟大的头脑麇集在一齐，将正本用于盘算的资源飘浮为数据。现在，哄骗以物理定律为基础和要求、以确凿情况为基础和要求的合成数据生成时间，咱们可以有遴荐地、巧妙地生成数据，然后用来稽查AI。例如，咱们可以哄骗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。

我知谈这很不可想议。Cosmos是世界起初的基础模子、世界基础模子。它已被下载数百万次，辞世界各地使用，让世界为这个物理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。通过盘算机模拟，咱们能够灵验地行驶数十亿、数万亿公里。

今天，咱们晓喻推出Alpamayo，世界上首个会想考、会推理的自动驾驶汽车AI。Alpamayo是端到端稽查的，从录像头输入到驱动输出。稽查数据包括它我方行驶的多数里程、东谈主类驾驶示范，以及由Cosmos生成的多数里程。除此以外，还稀有十万个相当仔细符号的例子，以便咱们教汽车怎样驾驶。

Alpamayo独到之处在于。它不仅收受传感器输入并驱动标的盘、刹车和加快器，还会推理它行将选择什么行为。它会告诉你它将选择什么行为，选择该行为的原因，天然还有轨迹。系数这些都平直耦合，并通过东谈主类稽查数据和Cosmos生成数据的巨大组合进行有益稽查。末端量当不可想议。

不仅汽车能像你渴望的那样驾驶，而且驾驶得相今日然，因为它平直从东谈主类示范中学习。但在每一个场景中，当它遭受某个场景时，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。

咱们不可能粗略地相聚世界上每个国度、每种情况、系数东谈主口可能遭受的系数可能的场景。但是，每个场景淌若被剖析成一系列更小的场景，很可能都是相当常见的、你能涌现的。因此，这些长尾场景将被剖析成汽车知谈怎样处理的相当常见的情况，它只需要进行推理。

咱们八年前就驱动研发自动驾驶汽车了。原因在于咱们很早就涌现到，深度学习和东谈主工智能将绝对重塑通盘盘算时间栈。淌若咱们想要涌现怎样引颈我方、怎样教诲行业走向这个新改日，就必须精明构建通盘时间栈。

盘算跃进：Rubin平台与全栈芯片的终重荷构

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。在机器东谈主鸿沟，最底层即是汽车自己。往上一层是芯片：GPU、相聚芯片、CPU等等。再往上是基础设施层。在物理AI这个具体案例中，基础设施即是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厚爱开源了。

咱们设计有一天，谈路上的十亿辆汽车都将达成自动驾驶。你可以遴荐租用别东谈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，或者遴荐我方驾驶。但每一辆车都将具备自动驾驶才能。每一辆车都将由AI驱动。是以在这个案例中，模子层是Alpamayo，而应用层之上即是梅赛德斯-疾驰汽车。

一言以蔽之，这个时间栈是英伟达初次尝试构建的完满时间栈。咱们一直为此死力，相当欢笑英伟达的首款自动驾驶汽车将于第一季度在好意思国开赴，然后欧洲是第二季度，亚洲大要是第三、第四季度。刚烈之处在于，咱们将不时用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谈主产业之一。它训导了咱们多数对于怎样匡助世界其他地区构建机器东谈主系统的深化涌现。通过我方构建通盘基础设施，咱们知谈了机器东谈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谈主系统设计，具备最高档别的安全才能。梅赛德斯-疾驰CLA刚刚被NCAP评为世界上最安全的汽车。

据我所知，这是唯逐一个每一滑代码、芯片、系统都经过安全认证的系统。通盘模子系统基于此，传感器是各类且冗余的，自动驾驶汽车时间栈亦然如斯。Alpamayo时间栈是端到端稽查的，领有惊东谈主的妙技。但是，除非无尽期地驾驶，不然没东谈主知谈它是否完全安全。

因此，咱们通过另一个软件时间栈、一个完满的自动驾驶时间栈来为其设立贯注栏。阿谁完满的时间栈被构建为完全可回想的。咱们花了简陋五年（试验上是六七年）来构建阿谁第二时间栈。这两个软件时间栈相互照耀。

然后咱们哄骗Alpamayo进行策略和安全评估。淌若是一个我不太自信的情况，安全策略评估器决定咱们将退回到一个更粗略、更安全的贯注栏系统，那么就回到经典的自动驾驶时间栈。这是世界上唯一同期运行这两个自动驾驶时间栈的汽车。系数安全系统都应该具备各类性和冗余性。

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改日死力。这通盘时间栈是垂直集成的。天然，在梅赛德斯-疾驰的案例中，咱们一齐构建了通盘时间栈，咱们将部署汽车、运营时间栈，只消咱们还存在，就会讴颂这个时间栈。

但是，就像咱们公司所作念的其他一切一样，咱们构建通盘时间栈，但通盘时间栈对生态系统开放。与咱们协作构建L4级和自动驾驶出租车的生态系统正在膨胀，无处不在。我完全信托，这已经是咱们的一项巨伟业务，因为客户用它来稽查、处理稽查数据，以及稽查他们的模子。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盘算机和芯片，有些公司与咱们进行全栈协作，有些则协作部分环节。

通盘系统现在是开放的。这将成为第一个大限度、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改变点，很可能就在此时驱动，并在改日十年内发生。我相当战胜，世界上很大比例的汽车将是自动驾驶或高度自动驾驶的。

但是，我刚才描摹的这个基本时间（使用三台盘算机、哄骗合成数据生成和模拟），适用于系数格式的机器东谈主系统。可能只是一个关节、一个机械臂，可能是迁移机器东谈主，也可能是完满的东谈主形机器东谈主。是以，下一个旅程将是机器东谈主。这些机器东谈主将会有各类不同的尺寸。

这些机器东谈主身上有袖珍Jetson盘算机，它们是在Omniverse里面稽查出来的。机器东谈主模拟器叫Isaac Sim和Isaac Lab。咱们有好多建造机器东谈主的一又友，包括New Robot、AG Bot、LG、卡特彼勒（他们有史上最大的机器东谈主）、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设和工场模拟。AI物理正被集成到这些系统中。是以，不管是电子设计自动化如故系统设计自动化，以及改日的机器东谈主系统，咱们将领有基本上与创造你们交流的时间，现在将绝对更动这些设计时间栈。

在芯片设计鸿沟，Synopsys和Cadence是完全不可或缺的。Synopsys在逻辑设计和IP鸿沟起初，而Cadence在物理设计、布局布线、仿真和考证方面起初。Cadence在仿真和考证方面作念得相当出色。他们两家都正在进入系统设计和系统仿真的鸿沟。是以改日，咱们将在Cadence和Synopsys里面设计芯片，并在这些器具里面模拟一切。

西门子也在作念相似的事情。咱们将把CUDA-X物理AI、智能体AI、NeMo、Nemotron深度集成到西门子的世界中。原因如下：起初，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协作，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谈主。咱们必须建造出产它们的工场、设计拼装它们的出产线。而这些制造工场试验上将是巨型机器东谈主。是以，机器东谈主将在盘算机中被设计，在盘算机中被制造，在盘算机中被测试和评估。咱们现在创造的时间已经达到了满盈锻真金不怕火和刚烈的水平，可以反过来匡助他们绝对更动它们所在的行业。

放眼全球的模子步地，毫无疑问，OpenAI是面前起初的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，可能即是开源模子了。我猜跟着时期的推移，因为有如斯多的公司、如斯多的磋磨东谈主员、如斯多不同类型的鸿沟和模态，开源模子将成为限度最大的群体。

在此进程中，离不开Rubin。这个平台的出生，是为了应酬咱们面对的一个根人道挑战：AI所需的盘算量正在飙升，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、一个数目级的限度增长。更不必说，o1模子的引入是AI的一个改变点。推理不再是一次性给出谜底，现在是一个想考进程。为了训导AI怎样想考，强化学习和极其多数的盘算被引入了后稽查阶段。它不再是监督式微调（也称为师法学习或监督稽查），现在有了强化学习，试验上是盘算机通过自我尝试不同迭代来学习怎样扩充当务。末端，用于预稽查、后稽查、测试时缩放的盘算量爆炸式增长。

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"想考"。它想考得越久，普通能给出更好的谜底。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的竞赛正在强烈进行。每个东谈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的老本就驱动下落，降幅简陋是10倍。每年下落10倍这件事试验上阐发了不同的情况：它标明竞赛如斯强烈，每个东谈主都在死力达到下一个水平，况兼照实有东谈主正在达到阿谁水平。

因此，系数这一切试验上都是一个盘算问题。你盘算得越快，就能越早达到下一个水和睦前沿。系数这些事情都在同期发生，是以咱们决定，必须每年都激动盘算时间的水平，一年都弗成逾期。

咱们一年半前出货GB200。面前，咱们正在进行GB300的大限度出产。淌若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已进入全面出产阶段。

咱们还推出了基于Rubin架构的新一代盘算集群DGX SuperPOD，包含1152个GPU，散布在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。起初，咱们公司里面有一个原则：每一代新平台不应该有高出一两个芯片发生变动。但问题来了：咱们知谈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，也不可能跟上令牌老本如斯激进的下落速率。

淌若行业要陆续前进，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，基本上即是在系数芯片、通盘时间栈上同期进行创新。为此，咱们决定，在这一代平台上再行设计每一个芯片。

起初是Vera CPU。在一个受功率遏抑的世界里，它的性能是上一代的两倍，每瓦性能是世界上其他最先进CPU的两倍。它的数据速率是猖獗的，专为处理超等盘算机而设计。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耀提高了。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，这些中枢设计为支执多线程。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完满的性能，是以试验上就像有176个中枢，但惟有88个物理中枢。这些中枢罗致了一种叫作念空间多线程的时间设计，性能惊东谈主。

其次是Rubin GPU。它的浮点性能是Blackwell的5倍，但晶体管数目惟有Blackwell的1.6倍。这几许阐发了面前半导体物理的水平。淌若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，咱们奈何可能达成这种性能水平？

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，它是一个完满的处理器单位，懂得怎样动态、自顺应地颐养其精度和结构，以处理Transformer的不同档次，从而在可以耗损精度的方位达成更高的隐隐量，在需要的时候规复到最高的可能精度。这种动态颐养才能无法通过软件达成，因为它运行得太快了。是以必须在处理器里面自顺应地完成。这即是NVFP4的敬爱敬爱。

咱们已经发表了对于NVFP4的论文。它所达到的隐隐量和精度保执水平是完全不可想议的。这是独创性的服务。改日行业但愿咱们将这种格式和结构定为行业圭表，我少量也不会感到不测。这完全是创新性的。这即是为什么咱们能够在晶体管数目仅加多1.6倍的情况下，达成如斯巨大的性能飞跃。

第四，咱们更动了通盘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，现在则只消五分钟，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。这是世界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，完全是无与伦比的世界最好。现在它还具有可编程的RDMA和数据旅途加快器功能，让咱们的协作伙伴（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。人所共知，ConnectX-8和Spectrum-X绝对改变了用于东谈主工智能的以太网时间。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。两年前咱们晓喻了Spectrum-X。今天，英伟达已成为全球有史以来最大的相聚公司。

它相当告成，在各类设施中平凡使用，正在席卷通盘AI鸿沟。其性能令东谈主难以置信，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简陋500亿好意思元）时。淌若相聚性能能让你特等得回10%的收益——以Spectrum-X为例，达成25%更高的隐隐量并不萧索——只是是10%的提高，就价值50亿好意思元。等于相聚老本完全免费了。这即是为什么每个东谈主都在使用Spectrum-X的原因。

第七，现在，咱们发明了一种新式的数据处理面孔，它的处理器叫作念BlueField-4，允许咱们经管一个相当重大的数据中心，闭塞其不同部分，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相聚软件。是以，BlueField-4是每个盘算节点的圭表建树。

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。世界才刚刚达到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，使咱们能够以相当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简陋是每秒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协同服务。

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，是盘算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。这项更动信得过开启了咱们的HGX系统，咱们决定创建一个行业圭表系统，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圭表化。组成这些HGX系统的组件简陋有8万个。

淌若咱们每年都改变它，那将是巨大的奢侈。从富士康到广达、纬创，再到惠普、戴尔、渴望，系数主要的盘算机制造商都知谈怎样构建这些系统。是以，尽管性能高得多，而且相当遑急的少量是，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，这自己即是一个古迹。

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盘算机，着力高得令东谈主难以置信。

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，峰值稽查性能是3.5倍。它们通过顶部的Spectrum-X勾通起来。

这是世界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时间。这使咱们能够将硅光子平直集成到芯片上。这里有512个端口，每个端口200Gb/s。这即是新的以太网AI交换机——Spectrum-X以太网交换机。

几年前咱们推出了Spectrum-X，以便绝对改变相聚勾通的面孔。以太网照实易于经管，每个东谈主都有以太网时间栈，世界上每个数据中心都知谈怎样处理以太网。而那时咱们使用的另一种时间叫作念InfiniBand，用于超等盘算机。InfiniBand延伸相当低，但它的软件栈和通盘可经管性对使用以太网的东谈主来说相当生疏。是以咱们决定初次进入以太网交换机市集。Spectrum-X仍是推出就大告成利，使咱们成为世界上最大的相聚公司。

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已经重塑了通盘盘算时间栈的每一层。同理可证，当AI驱动辞世界各地的企业部署时，它也必将重塑存储的面孔。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、临时的顾虑，叫作念KV缓存（键值缓存）。但试验上，KV缓存即是AI的服务内存。AI的服务内存存储在HBM内存中。

对于生成的每一个token，GPU都会读入通盘模子、通盘服务内存，产生一个token，然后将这个token存回KV缓存。下一次它再作念相似的事情时，它会再次读入通盘内存，流经GPU，生成另一个token。它就这样访佛进行。彰着，淌若你永劫期与AI对话，这个内存——这个凹凸文内存——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。咱们致使但愿这个AI能陪伴咱们一世，记取咱们与它进行过的每一次对话，对吧？我要求它磋磨的每一个麇集……天然，分享超等盘算机的用户数目也会执续增长。

因此，这个最初能放进HBM的凹凸文内存，现在已经不够大了。客岁，咱们创建了Grace Blackwell的快速凹凸文内存，这即是为什么咱们将Grace平直勾通到Hopper，平直勾通到Blackwell，以膨胀凹凸文内存。但即使那样也不够。是以，下一个贬责决策天然是走相聚。但是，淌若有多数AI同期在运行，阿谁相聚将不再满盈快。

是以谜底很明确：需要一种不同的法子。因此，咱们引入了BlueField-4，以便咱们能够在机架内领有一个相当快速的KV缓存凹凸文内存存储。这是一种全新的存储系统类别。业界对此相当欣忭，因为这是简直系数今天进行多数token生成的东谈主的痛点。AI实验室、云服务提供商，他们真的受困于KV缓存迁移所导致的相聚流量。

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/凹凸文内存经管系统，并将其放在相当围聚机架其他部分的方位，这完全是创新性的。

每个这样的机架背面有四个BlueField-4。每个BlueField-4背面有150太字节的凹凸文内存。分管到每个GPU上，每个GPU将得回特等的16太字节内存。现在，在这个节点里面，每个GPU正本简陋有1太字节内存。现在有了这个位于归并东西向流量上、数据速率完全交流（每秒200Gb）的补助存储，横跨通盘盘算节点的相聚结构，你将得回特等的16太字节内存。

Vera Rubin有几个方面真的相当不可想议。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，但盘算才能是数倍于此。进入系统的液体温度仍然是45摄氏度。这使咱们能从简全球数据中心简陋6%的电力，这是件大事。

第二件大事：通盘系统现在支执玄妙盘算，意味着所稀有据在传输中、静态时和盘算进程中都是加密的，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。是以它是玄妙盘算安全的。这让公司可以坦然，即使他们的模子由别东谈主部署，也长久不会被任何东谈主看到。

这个特定系统不仅能效极高，还有另一个不可想议之处。由于AI服务负载的特色，它会在骤然激增。这个叫作念"全归约"的盘算层所使用的电流量、能量同期飙升，往往会骤然激增25%。现在，咱们在通盘系统中达成了功率平滑，这样你就不需要过度建树25%的容量，或者淌若你过度建树了，你也不必让那25%的能源被奢侈或闲置。现在，你可以用满通盘功率预算，而不需要过度建树。

终末，天然是性能。让咱们望望它的性能。这些都是构建AI超等盘算机的东谈主会可爱的图表。这需要……需要这里的每一个芯片、每一个系统的完全再行设计，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环节：

第一是稽查速率。稽查AI模子越快，就能越早把下一代前沿模子推向世界。这平直决定时间起初性、上市时期和订价权。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进行稽查。在相似的稽查周期（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——在相似的时期里，你能稽查更大、更先进的模子。

第二是数据中心着力。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500亿好意思元进入，而电力是硬性遏抑。淌若你的盘算架构每瓦性能更高，相似的电力就能产生更多算力，平直飘浮为数据中心的产出和收益。布莱克韦尔平台比较前代达成了约10倍的能效提高，而鲁宾将在此基础上再次提高近10倍。

第三是推理老本。也即是试验生成每个token的老本。Rubin平台将这一老本裁减到原来的约十分之一。

这即是咱们推动通盘行业走向下一个前沿的面孔——让稽查更快、能效更高、推理更经济，从而补助AI执续向更大限度、更高水平发展。

如大家所见，今天的英伟达早已不仅是芯片公司。咱们构建的是完满的全栈AI体系——从芯片、系统、基础设施，到模子和应用。咱们的服务是打造完满的时间栈，让在座的每一位都能在此基础上，为世界创造令东谈主齰舌的AI应用。

谢谢大家到场，祝大家在CES得益满满！

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重磅推出：