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

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。

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。

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。

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。」

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。

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。

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。

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/