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　　这场号称“科技春晚”的国际消费电子产品展览会（CES 2026）在近年来成为了英伟达新年战略发布的核心窗口。

　　不过，黄仁勋今年却没有带来新款的GPU产品。英伟达在社交平台上公告称：“（CES 2026）不会发布新款 GPU。”这打破了英伟达过去5年来的惯例。

　　在这场演讲中，黄仁勋把重点放在了英伟达在物理AI领域的进展，包括自动驾驶和机器人，相关开源模型和工具等。

　　“物理AI的ChatGPT 时刻已然到来，机器开始具备理解真实世界、推理并付诸行动的能力。无人驾驶出租车将是最早受益的应用之一。”黄仁勋说。

　　在CES上，黄仁勋推出了名为Alpamayo的开源AI模型、仿真工具及数据集，目的是推动推理型辅助驾驶汽车开发。

　　据介绍，智能汽车要在复杂多变的路况下安全跑起来，有个绕不开的难题——那些极少出现但又极其复杂的“长尾场景”。传统辅助驾驶系统把“感知环境”和“规划路线”拆成两个独立模块，遇到突发状况时，很容易因为衔接问题限制系统能力。虽然现在“端到端学习”技术有了大突破，但要应对这些没见过的极端场景，还得靠能像人一样分析因果、安全推理的AI模型。

　　而Alpamayo系列的核心，就是加入了基于“思维链”的VLA推理模型。它能让辅助驾驶系统像人思考一样，一步步分析罕见或全新的路况，不仅能提升驾驶能力，还能让决策过程清晰可解释。这对建立大家对智能汽车的信任至关重要，整套技术的安全核心则由英伟达的Halos安全系统提供支持。

　　黄仁勋称，首款搭载英伟达技术的汽车将于第一季度在美国上路，第二季度在欧洲上路，下半年在亚洲上路。据透露，目前捷豹路虎、Uber、Lucid等企业均对该技术方案表达了兴趣，并希望基于推理的自动驾驶堆栈，以实现L4级自动驾驶。

　　在机器人领域，英伟达发布了两款全新的开源模型和配套数据——NVIDIA Cosmos和GR00T，专门用于机器人的学习和推理；同时推出了用于机器人性能评估的Isaac Lab-Arena，以及一套从边缘设备到云端的计算框架 OSMO，这些工具的核心目的都是简化机器人的训练流程。同时，英伟达和 Hugging Face合作，把英伟达的 Isaac 开源模型和相关库整合到了LeRobot项目里，以加快开源机器人开发社区的发展速度。此外，由英伟达Blackwell架构驱动的Jetson T4000模组已经发售，这款模组能把设备的能效和AI算力提升到原来的4倍。

　　“机器人开发的ChatGPT时刻已然到来。物理 AI 领域取得了突破性进展，这类模型具备理解现实世界、推理和行动规划的能力，持续催生全新的应用场景。”这是黄仁勋在演讲中提到的另一个“ChatGPT时刻”。

　　可以看出，无论是在自动驾驶还是在机器人领域，英伟达都开源了多个模型、数据和工具。黄仁勋在演讲时也谈到，2025年最重要的事情之一就是开放模型取得进步，他展示了Kimi K2、DeepSeek V3.2、Qwen等开源大模型。

　　黄仁勋表示，虽然相比最领先的AI大模型，开源模型落后了大概6个月，但这个距离正在缩短。“开放模型去年真的起飞了。AI模型现在能推理的能力强大得不可思议。”他说。

　　黄仁勋还提到了AI技术高速发展后带来的存储瓶颈问题。如今，AI模型的规模已经扩展到数万亿参数，推理过程也变得更加复杂，需要多步骤完成。在这个过程中，模型会产生大量的上下文数据，这些数据通常以键值（KV）缓存的形式存在。但是键值（KV）缓存无法长期存放在GPU当中。如果强行存放，会成为多智能体系统实时推理的性能瓶颈，拖慢整体运行速度。因此，AI原生应用迫切需要一种全新的、可扩展的基础设施，来专门存储和共享这些数据。

　　因此，英伟达发布了由BlueField-4驱动的推理上下文内存存储平台（Inference Context Memory Storage Platform），其核心作用，就是通过扩展 GPU 的内存容量，为上下文记忆提供专属的存储基础设施，同时实现跨节点的高速数据共享。相比传统存储方案，它能将每秒处理的token数量和能效提升最高5倍。

　　虽然没有发布新款的GPU，但黄仁勋还是下一代计算架构Rubin的技术细节和关键进展。

　　黄仁勋表示，Rubin已全面投产，基于Rubin的产品将于2026年下半年通过合作伙伴上市。亚马逊的AWS、谷歌云、微软和甲骨文云在2026年将率先部署基于Vera Rubin的实例，云合作伙伴CoreWeave、Lambda、Nebius和Nscale也将跟进。返回搜狐，查看更多