1月6日,一年一度CES,英伟达CEO黄仁勋又穿着他那身皮衣,带来了新年的第一场公开演讲。
罕见的是,这一次他没有发布新的消费级显卡,而是把目光转向物理AI。
黄仁勋点赞Kimi、DeepSeek和千问
演讲开场,黄仁勋先回顾了过去一年AI行业的进展,表示开源模型的崛起彻底改变了人工智能,已经成为全球创新的催化剂。
他直言,DeepSeek R1的出现意外推动了整个行业的变革进程,让全世界惊讶。
背后的PPT上,展示了全球多款开源大模型,其中包括三款中国大模型:
- Kimi K2
- DeepSeek V3.2
- Qwen(千问)

黄仁勋认为,全球开源模型性能正在快速逼近顶尖水平,即便目前仍落后最顶尖的闭源模型约6个月,但差距在逐步缩短。
未来10年,很大一部分汽车将是自动驾驶的
开源模型如此快的迭代速度,英伟达也不想错过。
在现场,他一口气介绍了英伟达开源模型宇宙下的六大领域开源模型矩阵,涵盖智能体AI、物理AI、自动驾驶、机器人等。
这六大开源模型系列构成了英伟达物理AI的全栈技术体系。
黄仁勋解释,物理AI是AI发展的第四阶段,从感知AI——生成AI——智能体AI——物理AI。
它能够在物理世界中学会思考物理因果关系,比如杯子掉地上为什么会碎?是因为重力和材料特性。
“现在物理AI的ChatGPT时刻已经到来,AI正从数字世界走向物理世界”,黄仁勋表示。
在此基础上,英伟达发布全球首个开源自动驾驶推理模型Alpamayo,开始跟特斯拉FSD展开正面竞争。
传统自动驾驶模型只知道“红灯要停,绿灯要走”,但不懂背后的物理规律。
而Alpamayo不同,它引入视觉-语言-行动(VLA)模型,让自动驾驶系统像人一样理解世界。
首创“决策——因果——推理”因果链,能够生成自然语言解释决策逻辑,比如看到道路施工标志——旁边有工人在作业——车辆需要绕行——注意避让障碍物。
不仅知道做什么,还知道为什么要这样做。
Alpamayo模型的商业化也正在落地。黄仁勋宣布,搭载Alpamayo技术的奔驰 CLA,将在今年第一季度在美国上市,之后逐步进入欧洲和亚洲市场。
他相当肯定,在接下来的10年里,世界上很大一部分汽车将是自动驾驶的、高度自动驾驶的。
随后,特斯拉CEO马斯克在X上指出,这正是特斯拉正在做的,他们会发现,达到99%的准确率很容易,但要解决分布的长尾部分超级难。
长尾问题指的是极端天气、突发障碍物或复杂交通互动等,特斯拉FSD已经在全球数百万车辆上已经积累了海量的真是驾驶数据,这正是特斯拉的优势所在。
硝烟味已经非常浓了。
5倍算力+10倍降本,Rubin已全面投产
除此之外,这场演讲的另一个重头戏——英伟达下一代超级计算架构Vera Rubin,正式登场。
它以美国天文学家薇拉・鲁宾命名,她出生于1928年,从小就对星星着迷,1948年从瓦萨学院毕业时是班上唯一学天文的女生,后来她又在康奈尔大学、乔治城大学分别拿到硕士和博士学位,一边带娃一边做研究。
鲁宾最牛的发现来自她对星系旋转曲线的研究,按照牛顿万有引力,星系边缘的恒星应该转得比中心慢,但她用望远镜观测了上百个星系,发现边缘恒星转速几乎不变,甚至更快!
这意味这星系里肯定有大量看不见的质量在“拉着”恒星,这成为后来发现“暗物质”的铁证。
Rubin架构也有着类似的创新意义,黄仁勋解释,在摩尔定律放缓的当下,仅靠晶体管数量微增无法实现性能飞跃,Rubin的优越性在于“六款芯片协同设计”,这不仅是简单地对Blackwell的全面升级。
这6款芯片分别执行计算、思考、数据处理、网络通信等任务,共同为一个整体系统而工作。
他直接甩出一系列硬核数据:
在推理任务下,Rubin GPU达到50 PFLOPS(每秒5000万亿次运算),性能是Blackwell的5倍;训练性能达到35 PFLOPS,是Blackwell的3.5倍。
要知道H100的性能才约4 PFLOPS,简直是卡车跟玩具车的较量。
与此同时,Rubin推理成本降低了10倍!花更少钱、用更少的时间,干更多的活。
上一代Blackwell需要一个月才能完成Alpamayo模型的训练,现在Rubin仅用一周;在Rubin上跑Alpamayo,推理延迟降低至1毫秒,同时还能输出自然语言解释。
他表示,Blackwell让AI能处理大规模数据,而Rubin让AI能理解物理世界并做出明智决策,这标志着物理AI时代的真正到来。
同时他透露,Vera Rubin已经全面进入量产阶段。
黄仁勋这一次的演讲,为2026年的AI行业定下了革命基调。
中国开源大模型的崛起,让大模型不再是少数巨头的游戏;物理AI的突破,让AI从虚拟走向实体;Rubin架构的诞生,让高效能、低成本的智能部署成为可能。
三者交织之下,AI正从实验室走向工厂、道路、社区,成为重塑产业、改变生活的核心力量。
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