黃仁勛CES放出大殺器：下一代Rubin架構推理成本降10倍

編輯｜曉楠、杜偉、澤南

「每隔 10 到 15 年，計算行業就會革新一次，每次都會催生出新形態的平臺。現在，有兩個轉變在同時進行：應用將會構建于 AI 之上，你構建軟件的方式也將改變。」

就在今天凌晨，在拉斯維加斯 CES 2026 展會現場，英偉達創始人黃仁勛身穿經典皮衣現身！

黃仁勛展示的第一張幻燈片是：「人工智能的發展超越了大型語言模型。」

隨著大語言模型技術的進步，未來的物理世界 AI 將可以理解真實世界的結構，獨立完成任務，并隨著時間的推移進行學習。他表示，「宇宙中任何存在信息、任何存在結構的地方」都可以用來訓練人工智能。

老黃分享了下一代加速計算與人工智能將如何變革每一個行業，并一一介紹了英偉達在芯片、人工智能模型、開源開放等領域的最新進展，主要包括如下：

• 下一代 Rubin 平臺；
• 全新的視覺 - 語言 - 動作模型（VLA）——Alpamayo 1；
• 面向物理 AI 的新開放模型、框架和 AI 基礎設施。

不僅包括新一代 GPU，也有引領業界的開源 AI 模型。可見到了 2026 年，英偉達正準備以全棧的形式引領技術發展。

Rubin 平臺問世 —— 六款全新芯片，一臺劃時代 AI 超算

首先，最引人關注的是下一代計算架構 ——NVIDIA Rubin 平臺，剛剛推出的六款全新芯片，目標是構建一臺在成本、性能與安全性上全面領先的 AI 超級計算機，加速 AI 在主流場景中的落地。

這六款芯片包括：NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink 6 Switch、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA BlueField-4 DPU 和 NVIDIA Spectrum-6 Ethernet Switch，極致的協同設計，將大幅縮短訓練時間，降低推理 Token 成本。

「Rubin 的到來恰逢其時，因為訓練和推理的 AI 計算需求正在激增，」黃仁勛表示，「我們以每年一代 AI 超級計算機的節奏持續前進，而 Rubin 通過六款全新芯片的極致協同設計，向 AI 的下一個前沿邁出了關鍵一步。」

據了解，Rubin 平臺以美國天文學家 Vera Florence Cooper Rubin 命名，她的研究徹底改變了人類對宇宙的認知。該平臺包括 NVIDIA Vera Rubin NVL72 機架級解決方案和 NVIDIA HGX Rubin NVL8 系統。

Rubin 平臺引入了五項創新，包括最新一代 NVIDIA NVLink 互連技術、Transformer 引擎、機密計算和 RAS 引擎，以及 NVIDIA Vera CPU。這些突破將加速智能體 AI、高級推理和大規模混合專家（MoE）模型推理，其每 Token 成本比 NVIDIA Blackwell 平臺低高達 10 倍。與前代產品相比，NVIDIA Rubin 平臺訓練 MoE 模型所需的 GPU 數量減少了 4 倍，從而加速了 AI 普及。

專為擴展智能而生

智能體 AI 和推理模型，以及最先進的視頻生成工作負載，正在重新定義計算的極限。多步問題解決需要模型在長序列 Token 中處理、推理和行動。旨在滿足復雜 AI 工作負載需求的 Rubin 平臺包含五項突破性技術：

• 第六代 NVIDIA NVLink：提供當今大規模 MoE 模型所需的快速、無縫的 GPU 到 GPU 通信。每個 GPU 提供 3.6TB/s 的帶寬，而 Vera Rubin NVL72 機架總帶寬高達 260TB/s，比整個互聯網的帶寬還多。憑借用于加速集體操作的內置網內計算，以及用于增強可維護性和彈性的新功能，NVIDIA NVLink 6 switch 可實現更快、更高效的大規模 AI 訓練和推理。
• NVIDIA Vera CPU：專為智能體推理設計的 NVIDIA Vera 是大型 AI 工廠中最節能的 CPU，采用 88 個英偉達自研 Olympus 核心，完全兼容 Armv9.2，并具有超快的 NVLink-C2C 連接。Vera 提供卓越的性能、帶寬和行業領先的效率，可支持全方位的現代數據中心工作負載。
• NVIDIA Rubin GPU：配備具有硬件加速自適應壓縮的第三代 Transformer 引擎，Rubin GPU 可為 AI 推理提供 50 petaflops 的 NVFP4 計算能力。
• 第三代 NVIDIA 機密計算：Vera Rubin NVL72 是首個提供英偉達機密計算的機架級平臺，可在 CPU、GPU 和 NVLink 域之間維護數據安全，保護全球最大的專有模型、訓練和推理工作負載。
• 第二代 RAS 引擎：Rubin 平臺涵蓋 GPU、CPU 和 NVLink，具有實時健康監測、容錯和主動維護功能，可最大限度地提高系統生產力。機架的模塊化、無線纜設計使組裝和維護速度比 Blackwell 快高達 18 倍。

AI 原生存儲和安全、軟件定義基礎設施

Rubin 平臺引入了 NVIDIA 推理上下文內存存儲平臺，這是面向千億級推理上下文規模（gigascale） 設計的新一代 AI 原生存儲架構。

該平臺由 NVIDIA BlueField-4 驅動，可在 AI 基礎設施中實現 KV Cache 數據的高效共享和重用，提高響應能力和吞吐量，同時實現可預測、能效友好的智能體 AI 擴展。

BlueField-4 還引入了高級安全可信資源架構（ASTRA），這是一種系統級信任架構，可為 AI 基礎設施構建者提供統一、可信的控制點，以便在不影響性能的情況下安全預置、隔離和操作大規模 AI 環境。

隨著 AI 應用向多輪智能體推理發展，AI 原生組織必須在用戶、會話和服務之間管理和共享更多推理上下文。

針對不同工作負載的不同形態

NVIDIA Vera Rubin NVL72 提供了一個統一、安全的系統，集成了 72 個 NVIDIA Rubin GPU、36 個 NVIDIA Vera CPU、NVIDIA NVLink 6、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC 和 NVIDIA BlueField-4 DPU。

英偉達還將推出 NVIDIA HGX Rubin NVL8 平臺，這是一款服務器主板，可通過 NVLink 連接八個 Rubin GPU，以支持基于 x86 的生成式 AI 平臺。HGX Rubin NVL8 平臺可加速 AI 和高性能計算工作負載的訓練、推理和科學計算。

NVIDIA DGX SuperPOD 可作為大規模部署基于 Rubin 系統時的參考，它集成了 NVIDIA DGX Vera Rubin NVL72 或 DGX Rubin NVL8 系統，并搭配 NVIDIA BlueField-4 DPU、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA InfiniBand 網絡和 NVIDIA Mission Control 軟件。

NVIDIA Spectrum-6 以太網是下一代 AI 網絡以太網，旨在以更高的效率和更強的彈性擴展基于 Rubin 的 AI 工廠，并由 200G SerDes 通信電路、共封裝光學器件和 AI 優化結構提供支持。

基于 Spectrum-6 架構，Spectrum-X 以太網光子共封裝光交換系統可為 AI 應用提供 10 倍的可靠性和 5 倍的更長正常運行時間，同時實現 5 倍的更高能效，與傳統方法相比，每瓦性能最大化。Spectrum-XGS 以太網技術是 Spectrum-X 以太網平臺的一部分，可使相距數百公里甚至更遠的設施作為一個統一的 AI 環境運行。

這些創新共同定義了下一代 NVIDIA Spectrum-X 以太網平臺，該平臺采用與 Rubin 極致協同設計，旨在實現大規模 AI 工廠，并為未來的百萬 GPU 環境鋪平道路。 Rubin 準備就緒

NVIDIA Rubin 已全面投產，基于 Rubin 的產品將于 2026 年下半年通過合作伙伴上市。

首批在 2026 年部署基于 Vera Rubin 實例的云服務提供商包括 AWS、Google Cloud、微軟和 OCI，以及英偉達云合作伙伴 CoreWeave、Lambda、Nebius 和 Nscale。

CoreWeave 將與英偉達合作，幫助 AI 領域的先驅者充分利用 Rubin 在推理和 MoE 模型方面的進步，此外，思科、戴爾、HPE、聯想和 Supermicro 預計將推出基于 Rubin 產品的服務器。

包括 Anthropic、Black Forest、Cohere、Cursor、Harvey、Meta、Mistral AI、OpenAI、OpenEvidence、Perplexity、Runway、Thinking Machines Lab 和 xAI 在內的 AI 實驗室正在尋求利用 NVIDIA Rubin 平臺來訓練更大、功能更強大的模型，并以比前幾代 GPU 更低的延遲和成本運行長上下文、多模態系統。

增強自動駕駛推理， Alpamayo 1 開源模型來了

英偉達認為，下一代面向 L4 的自動駕駛方案，需要基于擁有強推理性能的 VLA 模型。

英偉達今日發布了NVIDIA Alpamayo 系列開源 AI 模型、仿真工具及數據集，旨在加速下一代安全、基于推理的自動駕駛汽車（AV）開發。

自動駕駛汽車必須在極其廣泛的駕駛條件下安全運行。那些稀少且復雜的場景（通常被稱為「長尾問題」），依然是自動駕駛系統安全掌控的最嚴峻挑戰之一。

傳統的自動駕駛架構將感知與規劃分離，當遇到全新或異常情況時，這種方式會限制系統的可擴展性。

雖然端到端學習在近期取得了顯著進展，但要克服這些長尾極端案例，仍需要模型能夠針對因果關系進行安全推理，尤其是在情況超出模型訓練經驗時。

Alpamayo 系列引入了基于思維鏈推理的視覺語言動作（VLA）模型，為自動駕駛決策帶來了類似人類的思考方式。

這些系統可以分步驟思考新穎或罕見的場景，從而提升駕駛能力和可解釋性。可解釋性對于增強智能汽車的信任度與安全性至關重要。此外，該系列還得到了英偉達 Halos 安全系統的底層支持。

黃仁勛表示：「物理 AI 的 ChatGPT 時刻已經到來，機器開始理解、推理并對現實世界采取行動。

他接著說，Alpamayo 為自動駕駛汽車帶來了推理能力，使它們能夠思考罕見場景，在復雜環境中安全駕駛，并解釋其駕駛決策。這些都是實現安全、可擴展自主駕駛的基石。

構建基于推理的自主駕駛完整開源生態

Alpamayo 將三大支柱（開源模型、仿真框架和數據集）整合為一個內聚的開放生態系統，任何汽車開發商或研究團隊都可以在此基礎上進行開發。

不過，Alpamayo 模型并非直接在車端運行，而是作為大規模的「教師模型」。開發者可以對其進行微調和蒸餾，轉化為各自完整自動駕駛技術棧的核心骨架。

Alpamayo 1：全球首個面向自動駕駛汽車的開源大規模推理視覺語言動作（VLA）模型，不僅能讓車輛深度理解周圍環境，還能對其采取的駕駛行為給出合理解釋。現已在 Hugging Face 上線。

Alpamayo 1 采用 100 億參數架構，通過視頻輸入生成行駛軌跡及推理痕跡，展示每項決策背后的邏輯。開發者可以將 Alpamayo 1 改編為適合車輛開發的小型運行模型，或將其作為自動駕駛開發工具（如基于推理的評估器和自動標注系統）的基礎。

Alpamayo 1 提供開放的模型權重和開源推理腳本。該系列未來的模型將具備更大的參數量、更詳細的推理能力、更靈活的輸入輸出選項以及商業化用途。

AlpaSim：一個完全開源的端到端高保真自動駕駛開發仿真框架，可在 GitHub 上獲取。它提供逼真感知的傳感器建模、可配置的交通動態以及可擴展的閉環測試環境，能夠實現快速驗證和策略優化。

物理 AI 開源數據集：英偉達提供了最多樣化的大規模自動駕駛開源數據集，包含超過 1700 小時的駕駛數據。這些數據采集自極其廣泛的地域和環境，涵蓋了對于推進推理架構至關重要的稀有且復雜的現實極端案例。這些數據集現已在 Hugging Face 上線。

這些工具共同構成了一個自我強化的開發閉環，助力構建基于推理的自動駕駛技術棧。

Alpamayo 已經得到了自動駕駛行業的廣泛支持。包括 Lucid、捷豹路虎（JLR）、Uber 和 Berkeley DeepDrive 在內的出行領軍者，都對利用 Alpamayo 開發基于推理的自動駕駛技術棧表示了濃厚興趣，以實現 L4 級自動駕駛。

在 Keynote 上，老黃展示了奔馳新款 CLA 在舊金山市區點到點的全自動駕駛，英偉達表示，國內的一些汽車廠商如吉利和小米也會在晚些時候接入英偉達的智能駕駛模型。

全新物理 AI 模型，與全球合作伙伴推出新一代機器人

英偉達宣布推出針對物理人工智能（Physical AI）的全新開源模型、框架及 AI 基礎設施，并攜手全球合作伙伴展示了涵蓋各行各業的機器人。

這些新技術加速了機器人開發全生命周期的工作流，助力開啟下一波機器人浪潮，其中包括構建能夠快速學習多項任務的通用型專家機器人。

包括波士頓動力、Caterpillar、Franka Robotics、Humanoid、LG 電子和 NEURA Robotics 在內的全球行業領軍企業，正利用英偉達機器人技術棧推出全新的 AI 驅動型機器人。

黃仁勛表示：機器人的「ChatGPT 時刻」已經到來。物理 AI 領域的突破 —— 即能夠理解現實世界、進行推理并規劃行動的模型 —— 正在開啟全新的應用場景。

新型開放模型推動機器人學習與推理

將當今成本高昂、任務單一且編程困難的機器轉變為具有推理能力的通用型專家機器人，需要巨大的資本投入和構建基礎模型的專業知識。

英偉達正在構建開源模型，讓開發者能夠繞過耗費資源的預訓練階段，專注于創造下一代 AI 機器人。這些模型均可在 Hugging Face 上獲取，包括：

NVIDIA Cosmos Transfer 2.5 與 NVIDIA Cosmos Predict 2.5：開源、完全可定制的世界模型，可生成符合物理定律的合成數據，并在模擬環境中對物理 AI 的機器人策略進行評估。

NVIDIA Cosmos Reason 2：一款開源推理視覺語言模型（VLM），使智能機器能夠像人類一樣觀察、理解并在物理世界中采取行動。

NVIDIA Isaac GR00T N1.6：一款專為人形機器人設計的開源推理視覺語言動作（VLA）模型，可實現全身控制，并利用 NVIDIA Cosmos Reason 獲得更好的推理和情境理解能力。

助力機器人開發的全新開源模擬與計算框架

可擴展的模擬對于機器人的訓練和評估至關重要，但當前的工作流依然零散且難以管理。基準測試通常依賴人工，難以規模化，而端到端流水線則需要在不同的計算資源之間進行復雜的協調。

英偉達今日在 GitHub 上發布了全新的開源框架，簡化了這些復雜的流程，加速了從研究到實際應用場景的轉化。

NVIDIA Isaac Lab-Arena 是一個在 GitHub 上提供的開源框架，為模擬環境中的大規模機器人策略評估和基準測試提供了一個協作系統，其評估層和任務層是與 Lightwheel 緊密合作設計的。它連接了 Libero 和 Robocasa 等行業領先的基準，實現了測試標準化，確保機器人技能在部署到物理硬件之前穩健可靠。

Isaac Lab-Arena 框架概覽

NVIDIA OSMO 是一款云原生編排框架，將機器人開發統一到一個易于使用的中心控制臺中。OSMO 允許開發者在從工作站到混合云實例的不同計算環境中，定義并運行合成數據生成、模型訓練及軟件在環測試等工作流，從而縮短開發周期。

OSMO 正在被 Hexagon Robotics 等開發者使用，并已集成到微軟 Azure Robotics Accelerator 工具鏈中。

OSMO 框架概覽

攜手 Hugging Face 加速開源物理 AI 發展

機器人目前是 Hugging Face 上增長最快的類別，英偉達的開源模型和數據集在蓬勃發展的開源社區中下載量遙遙領先。

為了進一步支持該社區，英偉達正與 Hugging Face 合作，將開源的 Isaac 和 GR00T 技術集成到領先的 LeRobot 開源機器人框架中，提供更便捷的軟硬件工具訪問，加速端到端開發。

此次合作將英偉達的 200 萬機器人開發者與 Hugging Face 的 1300 萬 AI 構建者連接在一起。 GR00T N 系列模型和 Isaac Lab-Arena 現已在 LeRobot 庫中上線，方便用戶進行微調和評估。

Hugging Face 的開源人形機器人 Reachy 2 將與 NVIDIA Jetson Thor 機器人計算機完全互操作，支持開發者運行包括 GR00T N1.6 在內的任何 VLA 模型。

此外，Hugging Face 的開源桌面機器人 Reachy Mini 也與 NVIDIA DGX Spark 完全互操作，可利用本地運行的英偉達大語言模型、語音及視覺模型構建自定義體驗。

人形機器人開發者采用 NVIDIA Jetson Thor

NVIDIA Jetson Thor 能夠滿足人形機器人推理所需的龐大算力。在 CES 上，人形機器人開發者展示了集成 Jetson Thor 的最新頂尖機器人。

其中，NEURA Robotics 推出了保時捷設計的三代人形機器人，以及一款針對靈巧控制優化的迷你人形機器人。Richtech Robotics 推出了 Dex，這是一款可在復雜工業環境中進行精細操作和導航的移動人形機器人。

智元機器人（AGIBOT）介紹了面向工業和消費領域的人形機器人，以及集成了 Isaac Sim 的機器人仿真平臺 Genie Sim 3.0。

LG 電子則展示了一款旨在執行多種室內家務的新型家用機器人。 波士頓動力、Humanoid 和 RLWRLD 均已將 Jetson Thor 集成到現有人形機器人中，以增強其導航和操作能力。

更多細節信息請參考英偉達官方博客。

https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development

https://nvidianews.nvidia.com/news/rubin-platform-ai-supercomputer

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-new-physical-ai-models-as-global-partners-unveil-next-generation-robots?linkId=100000401170428

https://www.youtube.com/watch?v=0NBILspM4c4&t=3s