黄仁勋最新演讲：5项创新加持，Rubin性能数据首曝；多样化开源，覆盖Agent/机器人/自动驾驶/AI4S

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新年伊始，素有「科技春晚」之称的 CES 2026（Consumer Electronics Show，国际消费电子展）在美国拉斯维加斯拉开序幕。除了具身智能、人形机器人、自动驾驶等仍然占据核心展示位置之外，作为新芯片亮剑的重要秀场，英特尔、AMD、高通、英伟达等厂商之间的激烈角逐也是 CES 上的重头戏。

根据各方爆料，英特尔计划在 CES 上正式发布 Panther Lake 处理器，即酷睿 Ultra 第 3 代。高通将展示骁龙 X2 Elite 和骁龙 X2 Elite Extreme 平台在 PC 上的最新进展。AMD CEO 苏姿丰则是计划在 1 月 5 日晚的主题演讲中发布新版 Ryzen 芯片，例如近期曝光的 Ryzen 7 9850X3D、基于 Zen 5 架构的 Ryzen 9000G 系列。

黄仁勋虽然并未出现在 CES 官方 Keynotes 演讲名单中，但仍在到处赶场站台，尤为值得关注的便是其在 NVIDIA LIVE 中的个人演讲，安排在了北京时间 1 月 5 日凌晨 5 点。外界猜测，老黄将披露 Rubin 平台的最新进度，以及围绕 Physical AI、智能驾驶的相关进展。

黄仁勋也并未令业界失望，在刚刚结束的演讲中，身着标志性黑色皮衣的老黄进一步介绍了这个引入了 5 项创新的 Rubin 平台，并发布了多项开源成果。具体而言：

面向 Agentic AI 的 NVIDIA Nemotron 系列
面向 Physical AI 的 NVIDIA Cosmos 平台
用于自动驾驶研发的 NVIDIA Alpamayo 系列
面向机器人领域的 NVIDIA Isaac GR00T
服务于生物医药领域的 NVIDIA Clara

5 项创新加持，Rubin 恰逢其时

「当前训练和推理的 AI 计算需求正急剧攀升，Rubin 的问世恰逢其时」，黄仁勋对 Rubin 平台寄予厚望，并表示 Rubin 已全面投产，预计于 2026 年下半年正式送达首批用户手中。

聚焦到平台性能方面，Rubin 平台在 6 款芯片之间实现了「极致协同设计（extreme codesign）」，包括 NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink 6 交换芯片、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA BlueField-4 DPU 以及 NVIDIA Spectrum-6 以太网交换机。基于此，相比 NVIDIA Blackwell 平台，其可实现推理阶段每 token 成本最高降低 10 倍，以及训练 MoE（混合专家）模型所需 GPU 数量减少 4 倍。

其中，NVIDIA Spectrum-6 Ethernet 是面向 AI 网络的下一代以太网，采用 200G SerDes、共封装光学和 AI 优化网络架构，为 Rubin AI 工厂提供更高效率和更强韧性。基于 Spectrum-6 架构的 Spectrum-X 以太网光子交换系统，在实现 5 倍能效提升的同时，提供 10 倍可靠性和 5 倍更长运行时间。

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根据官方介绍，Rubin 平台引入了 5 项创新：

第六代 NVIDIA NVLink

为大规模 MoE 模型提供高速、无缝的 GPU-GPU 通信。单 GPU 带宽达 3.6TB/s，Vera Rubin NVL72 机架总带宽达 260TB/s，超过整个互联网的总带宽。NVLink 6 交换芯片内置网络计算能力，加速集合通信，并在可维护性与韧性方面引入新特性，使大规模 AI 训练和推理更快、更高效。

NVIDIA Vera CPU

专为智能体推理设计，是大规模 AI 工厂中能效最高的 CPU，采用 88 个 NVIDIA 自研 Olympus 核心，全面兼容 Armv9.2，并支持超高速 NVLink-C2C 互连，为现代数据中心工作负载提供卓越性能、带宽和行业领先的能效。

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NVIDIA Rubin GPU

搭载第三代 Transformer Engine，并支持硬件加速的自适应压缩，在 AI 推理中可提供 50 PFLOPS 的 NVFP4 计算性能。

第三代 NVIDIA 机密计算

Vera Rubin NVL72 成为首个在机架级实现 NVIDIA 机密计算的平台，在 CPU、GPU 与 NVLink 全域内保障数据安全，保护全球规模最大的专有模型及其训练和推理任务。

第二代 RAS Engine

覆盖 GPU、CPU 和 NVLink 的实时健康监测、容错和预测性维护机制，最大化系统生产力；模块化、无缆托盘设计使组装和维护速度相比 Blackwell 提升最高可达 18 倍。

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同时，Rubin 平台引入了 NVIDIA 推理上下文内存存储平台，这是一种全新的 AI 原生存储基础设施，旨在实现千兆级规模的推理上下文扩展。该平台由 NVIDIA BlueField-4 驱动，可在 AI 基础设施中高效共享和复用 KV Cache 数据，在提升响应速度和吞吐量的同时，实现可预测、低功耗的智能体 AI 扩展。

Rubin 平台虽仍未真正走出工厂，但已经得到一众大佬的站台支持，在 NVIDIA 官方发布的 blog 中，OpenAI CEO Sam Altman、Anthropic CEO Dario Amodei、Meta CEO Mark Zuckerberg、以 xAI CEO 身份亮相的 Elon Musk 以及微软、谷歌、AWS、戴尔等科技大厂的掌舵人均带来了极高评价——马斯克直言，「Rubin 会再次向世界证明，NVIDIA 是行业的黄金标准。」

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多样化开源：Agent、AI4S、自动驾驶、机器人

除了备受关注的 Rubin 平台外，「开源」是黄仁勋本次演讲的另一重要关键词。

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首先是面向 AI Agent 的 NVIDIA Nemotron。在此前发布的 NVIDIA Nemotron 3 开放模型与数据基础上，NVIDIA 进一步推出了面向语音、多模态检索增强生成（RAG）和安全性的 Nemotron 模型。

Nemotron Speech

由多款在榜单中排名领先的开放模型组成，包括全新的 ASR（自动语音识别）模型，可为实时字幕和语音 AI 应用提供低延迟、实时语音识别能力。Daily 和 Modal 基准测试显示，其性能比同类模型快 10 倍。

Nemotron RAG

包含全新的嵌入模型和重排序视觉语言模型（VLM），可提供高精度的多语言、多模态数据洞察，显著提升文档搜索和信息检索能力。

Nemotron Safety

用于增强 AI 应用安全性和可信度的模型体系，现已包括 Llama Nemotron 内容安全模型（支持更多语言）以及 Nemotron PII，后者可高精度识别敏感数据。

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其次，面向 Physical AI 和机器人领域，NVIDIA 更新了 Cosmos 系列模型：

Cosmos Reason 2

全新的、在榜单中排名领先的推理型 VLM，帮助机器人和 AI 智能体在物理世界中实现更高精度的感知、理解与交互。

Cosmos Transfer 2.5 与 Cosmos Predict 2.5

可在多样化环境和条件下生成大规模合成视频。

基于 Cosmos，NVIDIA 还针对不同物理 AI 形态发布了开源模型：

Isaac GR00T N1.6

一款面向人形机器人的开放推理型视觉-语言-动作（VLA）模型，实现全身控制，并借助 Cosmos Reason 提升推理与上下文理解能力。

视频搜索与摘要 NVIDIA Blueprint

隶属于 NVIDIA Metropolis 平台，为构建视觉 AI 智能体提供参考工作流，可分析大量录制与实时视频，以提升运营效率和公共安全。

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第三，针对自动驾驶行业，其全新开源了 NVIDIA Alpamayo ——包含开源模型、仿真工具和大规模数据集:

Alpamayo 1

首个面向自动驾驶车辆（AV）的大规模推理型 VLA 开源模型，使车辆不仅能够理解环境，还能解释自身行为。

AlpaSim

一个开源仿真框架，支持在多样环境和复杂边缘场景中，对推理型自动驾驶模型进行闭环训练与评估。

此外，NVIDIA 还发布了 Physical AI 开放数据集，包含 1,700 多小时来自全球最广泛地理区域和环境条件的真实驾驶数据，覆盖大量罕见且复杂的现实世界边缘场景，对推进推理架构至关重要。

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最后，面向 AI4S 领域，NVIDIA 推出了 Clara AI 模型，包括了：

La-Proteina

支持设计大规模、原子级精度的蛋白质，用于科研和药物候选开发，为研究以往被认为「不可治疗」的疾病提供新工具。

ReaSyn v2

在药物发现过程中引入制造蓝图，确保 AI 设计的药物具备可合成性。

KERMT

通过预测药物与人体的相互作用，在早期阶段提供高精度的计算安全性测试。

RNAPro

通过预测 RNA 分子的复杂三维结构，释放个性化医疗的潜力。

此外，NVIDIA 还发布了包含 45.5 万个合成蛋白质结构的数据集，帮助研究人员构建更精准的 AI 模型。

结语

当拉斯维加斯的聚光灯再度投向 AI、指向底层硬件支撑，无论是黄仁勋侃侃而谈的 Rubin 平台，亦或是苏姿丰将于今晚揭晓的重磅新品，都不仅仅是在发布一代芯片或一次性能跃迁，更像是在为下一阶段的 AI 发展划定边界：算力如何被组织、成本如何被压缩、模型如何真正走向推理、Agent 与现实世界如何深度耦合。

CES 2026 所呈现的，已不只是厂商之间的规格对决，而是一场围绕 AI 基础设施形态的集体选择。可以确定的是，竞争的重心，正在从模型本身，转向谁能更高效、更稳定地承载智能的规模化落地。

参考资料
1.https://nvidianews.nvidia.com/news/rubin-platform-ai-supercomputer
2.https://blogs.nvidia.com/blog/open-models-data-tools-accelerate-ai/