在拉斯维加斯国际消费电子展（CES）的舞台上，英伟达首席执行官黄仁勋身着标志性黑色夹克亮相，尽管迟到了十分钟，但他的演讲依然吸引了众多目光。此次演讲，黄仁勋不仅回顾了过去一年科技领域的发展，还着重强调了开源技术的崛起对行业的深远影响，特别是DeepSeek R1的出现，意外地成为了推动行业进步的关键因素。
长达一个半小时的演讲中，英伟达的形象悄然转变，从昔日的“AI革命者”逐渐成为如今脚踏实地的“基础设施构建者”。黄仁勋详细介绍了英伟达的芯片、机架、网络、软件等全方位产品，并指出，无论是机器人还是汽车，它们的运行都离不开这一整套基础设施的支持。
在今年的CES上，英伟达展现出了对“全栈控制”的执着追求，特别是在存储领域，以及针对具备代理能力的AI的下一个发展瓶颈。英伟达认为，这些AI需要更长的上下文处理能力、更大的内存容量、更强的网络连接，以及更少的现实世界运行障碍。为此，英伟达提出了“AI工厂”的新概念，旨在提供从设备到蓝图、从机器到操作系统的全方位解决方案。
黄仁勋在演讲中公布了一系列早已在业界流传的产品和技术，包括Blackwell之后的Rubin架构、DPU的升级版BlueField-4、号称“开放”的Nemotron模型家族，以及安全框架Halos。然而，真正的亮点在于英伟达如何将这些产品和技术打包成一个完整的解决方案。英伟达计划通过六款芯片、一个平台，以及网络和“上下文内存”的底层支持，确保长时序智能体能够稳定运行，不再轻易卡顿。
在硬件层面，英伟达将Rubin架构拆解成了可灵活组合的“积木式”组件。他们发布了一套包含六个部分的Rubin“平台”，包括两种规格的GPU与CPU，以及NVLink 6交换芯片和ConnectX-9 SuperNIC。这一设计旨在通过全系统协同优化，降低“智能”的成本。同时，英伟达还推出了机架级的主力产品Vera Rubin NVL72，以及更大规模的Rubin Ultra NVL288，并将Rubin纳入DGX品牌的“AI工厂”体系中，形成了更标准化、更易部署的算力单元。
在系统层面，英伟达还强调了网络和存储的重要性。他们推出了Spectrum-X以太网光子交换系统，声称能显著提升推理性能和能效。同时，英伟达还推出了“推理上下文内存”存储平台，旨在扩展具备代理能力的AI的上下文窗口，为AI提供更丰富的运行环境。
在开放模型方面，英伟达的策略显得更为务实。他们通过提供“免费样品”来吸引开发者进入自家生态，而这些样品在英伟达的基础设施上能够发挥出最佳性能。英伟达发布了全新的Nemotron-3模型家族，包括多种规模的变体，并配套了一批新数据集和工具，帮助团队构建垂直领域智能体。英伟达还强调了其在Hugging Face平台上的贡献，发布了大量开放模型和数据集，旨在成为开发者们的首选起点。
在物理AI与机器人领域，英伟达描绘了一个激动人心的未来图景。他们认为，当“智能体”不再局限于聊天，而是能够真正感知、推理和行动时，将开启全新的应用场景。为此，英伟达推出了更好的仿真工具、机器人模型和“运动”模型，为物理AI的发展奠定了坚实基础。黄仁勋甚至表示，机器人领域的ChatGPT时刻已经到来。
汽车行业成为了英伟达“全栈”叙事的试金石。英伟达宣布，其用于辅助驾驶的Drive AV平台已进入量产阶段，并将搭载于2026款梅赛德斯-奔驰CLA车型。该车型具备先进的L2级自动驾驶能力，支持点到点的城市导航。英伟达还表示，该车型将在今年年底前具备在美国道路上脱手驾驶的能力。英伟达还推出了面向自动驾驶的开源AI模型、仿真工具和物理AI数据集家族Alpamayo，以及大量的驾驶数据和开源仿真框架，旨在加速基于推理、以安全为核心的物理AI开发。
在机器人方面，英伟达同样不遗余力。他们推出了面向机器人技能的开放式“视觉–语言–行动”推理模型Isaac GR00T N1.6，以及用于大规模测试策略的评估框架Isaac Lab Arena。同时，英伟达还提升了物理推理能力的模型Cosmos Reason 2，并将整个Cosmos系列定位为生成合成数据、用于训练物理AI的工具链。英伟达还将Jetson T4000定位为机器人的边缘计算平台，与训练到部署的流水线相连，最终回流至DGX级基础设施。
英伟达在CES上释放的信息清晰而一致：未来属于“流水线”，而英伟达希望这条流水线的每一个环节都能运行在它已经出售的产品之上。无论是算力、网络、存储、安全还是仿真，英伟达都在努力构建一个全方位、一站式的解决方案。
