NVIDIA Rubin Platform、Open Models、自动驾驶：NVIDIA 在 CES 上呈现未来蓝图
Source: NVIDIA AI Blog
NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang 今天在 Fontainebleau Las Vegas 登台，开启 CES 2026，宣称 AI 正在扩展到每个领域和每个设备。
“计算已经因加速计算以及人工智能而从根本上被重塑。这意味着过去十年大约 $10 trillion 的计算正在被现代化，转向这种全新的计算方式。” – Jensen Huang
关键公告
| 公告 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| Rubin | NVIDIA 首个极致代码设计、六芯片 AI 平台，现已全面投产。旨在将 AI 推向新前沿，同时将 token 生成成本降低至前一平台的约 十分之一。 | Rubin Platform AI Supercomputer |
| Alpamayo | 用于自动驾驶汽车开发的开放推理模型系列，属于 NVIDIA 将 AI 融入所有领域的推动计划。 | Alpamayo Autonomous Vehicle Development |
| Open Models | NVIDIA 的开放模型生态系统，在 NVIDIA 超级计算机上训练，使开发者和企业能够在全球智能平台上构建。 | Open Models, Data & Tools Accelerate AI |
“每六个月就会出现一个新模型，而且这些模型越来越聪明。正因为如此，你会看到下载量激增。” – 黄仁勋
附加资源
- 在线媒体包: 在online press kit中查找所有来自 CES 2026 的 NVIDIA 新闻。
智能新引擎：Rubin平台
NVIDIA CEO 黄仁勋推出了 NVIDIA Rubin平台，以开创性的美国天文学家 Vera Rubin 命名。该平台继创纪录的 Blackwell 架构之后，是 NVIDIA 首个极致协同设计的六芯片 AI 系统，现已全面投产。
核心组件
从数据中心向外构建，Rubin平台的组件包括：
- Rubin GPU – 50 PFLOPS 的 NVFP4 推理性能
- Vera CPU – 为数据移动和自主处理而设计
- NVLink 6 – 向上扩展的网络互连
- Spectrum‑X 以太网光子 – 向外扩展的网络互连
- ConnectX‑9 SuperNIC
- BlueField‑4 DPU
极致协同设计——将所有这些部件一起设计——是千亿规模 AI 的关键。芯片、托盘、机架、网络、存储和软件之间的紧密集成消除了瓶颈，并显著降低了训练和推理的成本。
AI 原生存储
黄仁勋还发布了 NVIDIA 推理上下文内存存储平台，这是一种 AI 原生的 KV‑cache 层，能够：
- 将长上下文推理的 每秒令牌数提升 5 倍
- 实现 每美元总拥有成本（TCO）提升 5 倍 的性能
- 达到 功耗效率提升 5 倍
影响
这些创新结合在一起，将大幅加速 AI 开发，使令牌的成本仅为以前方案的 十分之一。正如黄仁勋所言：
“模型训练越快，你就能越快把下一个前沿成果推向世界。这就是你的上市时间。这就是技术领袖地位。”
开放模型
NVIDIA 的开放模型——在自家超级计算机上训练——正在推动以下领域的突破：
- 医疗健康（Clara）
- 气候科学（Earth‑2）
- 推理与多模态 AI（Nemotron）
- 机器人与仿真（Cosmos）
- 具身智能（GR00T）
- 自动驾驶（Alpamayo）
“现在有了这个平台，NVIDIA 成为前沿 AI 模型的构建者，我们以一种非常特殊的方式——完全开放——来构建它，这样每家公司、每个行业、每个国家都能参与这场 AI 革命，”黄仁勋说。
这些模型可公开获取，开发者可以 创建、评估、设定安全护栏并部署 世界级 AI，持续在排行榜上名列前茅。
每个桌面上的 AI：RTX、DGX Spark 与个人代理
NVIDIA CEO Jensen Huang 强调，AI 的未来并不局限于巨型超级计算机——它正变得个人化。
演示要点
- 个人 AI 代理 在 NVIDIA DGX Spark 桌面超级计算机上本地运行。
- 该代理通过 Reachy Mini 机器人 体现，使用 Hugging Face 的模型。
- 演示了 开源模型、模型路由 与 本地执行 如何将代理转变为响应迅速的物理协作伙伴。
“令人惊讶的是，现在这已经极其简单，但几年前这几乎是不可能的——完全无法想象。” — Jensen Huang
企业采用
Huang 列举了多家领先企业正在整合 NVIDIA AI 为其产品提供动力：
- Palantir
- ServiceNow
- Snowflake
- CodeRabbit
- CrowdStrike
- NetApp
- Symantec
“无论是 Palantir、ServiceNow、Snowflake——还是我们合作的许多其他公司，代理系统都是界面。”
CES 公告
在 CES 上，NVIDIA 宣布 DGX Spark 在大模型上提供最高 2.6 倍的性能提升，并新增对以下模型的支持：
- Lightricks LTX‑2 图像模型
- FLUX 图像模型
这些增强功能将在即将发布的 NVIDIA AI Enterprise 版本中提供。
Physical AI
AI 现在通过 NVIDIA 的训练、推理和边缘计算技术扎根于物理世界。这些系统可以在与真实世界交互之前，先在虚拟世界中使用合成数据进行训练。
NVIDIA Cosmos
黄仁勋展示了 NVIDIA Cosmos——在视频、机器人数据和仿真上训练的开放世界基础模型。Cosmos 能够：
- 从单张图像生成逼真的视频
- 合成多摄像头驾驶场景
- 根据场景提示建模极端环境
- 执行物理推理和轨迹预测
- 驱动交互式闭环仿真
Alpamayo
在此基础上，黄仁勋宣布了 Alpamayo——一个开放的推理视觉‑语言‑动作模型、仿真蓝图和数据集组合，支持达到 L4 级别的自动驾驶能力。此次发布包括：
- Alpamayo R1 – 首个开放的、具备推理能力的 VLA 模型，用于自动驾驶
- AlpaSim – 完全开放的高保真自动驾驶测试仿真蓝图
“它不仅接收传感器输入并激活方向盘、刹车和加速，还会推理它即将采取的动作，”黄仁勋在介绍一段车辆平稳穿行于繁忙旧金山交通的视频时说道。
黄仁勋还宣布，首款搭载 Alpamayo 的乘用车 将基于 NVIDIA DRIVE 全栈自动驾驶平台构建，并将在 全新 Mercedes‑Benz CLA 上很快上路。AI 定义的驾驶计划在今年于美国推出，紧随 CLA 最近获得 EuroNCAP 五星安全评级之后。
DRIVE Hyperion
黄仁勋强调了 DRIVE Hyperion 正在获得的日益增长的势头——这是一套开放、模块化、已准备好实现 L4 级别的平台，已被全球领先的汽车制造商、供应商和机器人出租车提供商采用。
“我们的愿景是，总有一天，每一辆车、每一辆卡车都将实现自动驾驶，而我们正朝着这个未来努力，”黄仁勋说。
全球 Physical‑AI 生态系统
在舞台上，黄仁勋身旁出现了一对小巧、发出哔哔声并会跳跃的机器人，同时解释了 NVIDIA 的全栈方法如何推动 全球 Physical‑AI 生态系统。
他展示了机器人在 NVIDIA Isaac Sim 与 Isaac Lab 中的光照逼真仿真世界里进行训练的视频，随后强调了行业合作伙伴的贡献——包括 Synopsys、Cadence、Boston Dynamics、Franka 等。
还宣布了与 Siemens 的扩展合作。一个蒙太奇展示了 NVIDIA 堆栈如何与 Siemens 的工业软件集成，实现从设计、仿真到生产的全链路 Physical AI。
“这些制造工厂本质上将成为巨大的机器人，”黄仁勋总结道。
共建未来，共同前进
黄解释说，NVIDIA 现在构建完整的系统，因为需要一个完全优化的堆栈才能实现 AI 的突破。
“我们的任务是打造完整的技术栈，让大家能够为全世界创造令人惊叹的应用，”他说。