在拉斯维加斯国际消费电子展的舞台上，英伟达首席执行官黄仁勋身着标志性黑色夹克现身，尽管稍有迟到，却迅速成为全场焦点。他以回顾过去一年的行业变革开场，特别强调开源技术的崛起对AI领域的催化作用，并指出DeepSeek R1模型的意外突破为整个产业注入了新动能。这场持续一个半小时的演讲中，英伟达不再单纯展示技术突破，而是以“基础设施供应商”的姿态，系统梳理了从芯片到软件的全栈解决方案。
硬件层面的核心战略是“模块化积木式”创新。英伟达正式推出Rubin平台，包含六款关键组件：两种规格的GPU与CPU（Rubi及Rubin Ultra）、NVLink 6交换芯片和ConnectX-9 SuperNIC网络适配器。通过全系统协同设计，该平台将目标直指“智能成本”的优化。在系统级产品中，Vera Rubin NVL72机架（集成72颗GPU与36颗CPU）被定位为训练主力，而体量更大的Rubin Ultra NVL288（288颗GPU与144颗CPU）则瞄准未来需求。这些产品将于2026年下半年通过合作伙伴进入市场，同时被纳入DGX“AI工厂”体系，形成训练与推理的标准化算力单元。
网络与存储成为支撑全栈战略的两大支柱。英伟达重点推广Spectrum-X以太网光子交换系统，宣称其将推理性能与能效提升至原有水平的五倍。更引人注目的是“推理上下文内存”平台的发布，这一存储解决方案旨在扩展具备代理能力的AI上下文窗口，为长时序智能体提供稳定运行的基础。公司高管暗示，GPU之外的利润增长点正逐渐显现，底层管道系统的构建将成为新的竞争焦点。
在软件生态层面，英伟达采取“开放模型”策略吸引开发者。全新Nemotron-3模型家族包含70B、34B和8B三种规模，配合140余种语言的1.4万亿token预训练语料库Nemotron-CC，以及针对企业级任务的Granary指令数据集，共同构成垂直领域智能体的开发工具包。公司宣称，2025年其在Hugging Face平台上的贡献量位居前列，累计发布650个开放模型与250个数据集。这种“免费样品”策略的背后，是让开发者生态深度依赖英伟达技术栈的野心。
物理AI与机器人领域成为演讲的另一重头戏。黄仁勋将“感知-推理-行动”闭环能力定义为行业分水岭，强调仿真环境、机器人模型与运动控制的三重基础。公司宣布Drive AV辅助驾驶平台进入量产阶段，2026款梅赛德斯-奔驰CLA将搭载该系统，实现L2级自动驾驶与城市点到点导航功能。更值得关注的是面向L4级自动驾驶的开源工具链Alpamayo，包含1700小时驾驶数据与仿真框架。机器人方面，Isaac GR00T N1.6视觉-语言-行动模型与Isaac Lab Arena评估框架的推出，标志着英伟达正构建从训练到部署的完整技术闭环。
这场技术盛宴揭示出英伟达的深层战略：通过控制AI流水线的每个环节，将硬件销售转化为持续性的生态绑定。从芯片设计到数据仿真，从网络架构到存储优化，公司正试图让所有移动的智能体——无论是汽车还是机器人——都运行在其构建的技术基础设施之上。这种全栈控制力的追求，正在重新定义AI时代的竞争规则。
