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一年一度的 CES 來了，和往年一樣，我最期待的是英偉達老黃的演講。

那么今年他還能帶來什么重磅嗎？

話不多說，直接進正題。

那個穿皮衣的男人沒有廢話，直接扔出了一枚足以讓整個 AI 行業(yè)重新洗牌的“終極武器”——Vera Rubin 平臺。

為了浪費大家時間，90 分鐘的發(fā)布會，我提煉了最核心的 3 個“核彈級”重點，讓大家快速了解一下。

01｜算力暴漲 5 倍：Vera Rubin 架構有多變態(tài)？

老黃這次徹底不裝了。

面對 AI 對算力近乎變態(tài)的渴求，他給出的方案簡單粗暴：推倒重來。

全新的 Vera Rubin 芯片，架構極其激進：1 個 Vera CPU + 2 個 Rubin GPU。

圖：Vera 和 Rubin 芯片

圖：NVIDIA Rubin Boxes

這一改，數(shù)據(jù)直接嚇人：

• 推理性能：相比上一代（Grace Blackwell）直接暴漲 5 倍。
  

• 訓練性能：提升 3.5 倍。
  

• 能效控制：以前還是風冷液冷混合，現(xiàn)在直接上 100% 全液冷。

圖：Rubin GPU

光有算力沒用，數(shù)據(jù)傳不過去也是白搭。

這也是這次發(fā)布會被很多人忽視、但極其重要的升級——網(wǎng)絡。

老黃這次掏出了壓箱底的寶貝：

NVLink 6： 采用了 400G SerDes 技術，速度直接比上一代翻倍。

圖：NVLink 6

這意味著 GPU 之間聊天基本沒有延遲，所有芯片像連體嬰一樣工作。

硅光技術（Silicon Photonics）： 配合 Spectrum-X 交換機，英偉達終于大規(guī)模應用了光互連。

圖：Spectrum-X

圖：Spectrum X switch

BlueField 4： 現(xiàn)在的 Vera Rubin 計算節(jié)點，出廠就標配這塊 DPU，專門負責處理那些繁雜的數(shù)據(jù)搬運工作。

圖：Bluefield 4

最離譜的是那個 NVL72 機架。

NVL72 的推理性能將提高 5 倍，訓練性能將提高 3.5 倍。

圖：NVL72

圖：NVL72 系統(tǒng)

老黃在現(xiàn)場透露，這一個柜子里塞進了足足 2 英里（約 3.2 公里） 的銅纜！

這意味著什么？

意味著以前需要蓋一座機房才能跑的大模型，現(xiàn)在可能塞進這一個柜子就能搞定。

算力成本將斷崖式下跌，AI 的“智商”上限被強行拉高了。

02｜物理 AI 的覺醒：這一次，AI 真的走出屏幕了

如果說第一部分的硬件是“秀肌肉”，那這部分才是老黃真正的野心所在：Physical AI（物理 AI）。

什么叫物理 AI？

簡單說，就是 AI 不再只是陪你聊天的 ChatGPT，它長了手腳，有了軀體，開始在現(xiàn)實世界里干活了。

這一段老黃展示了一套完整的“造物主”系統(tǒng)。

1. Alpamayo：會思考的“老司機”

以前的自動駕駛，看到紅燈停，看到人讓，那是“規(guī)則”。

但今天發(fā)布的 Alpamayo 模型，是真正的思考與推理 AI。

是全球首款具備思考和推理能力的汽車人工智能。

圖：Alpamayo

它不再死板。

現(xiàn)場演示中，它能解釋自己的行為： “我剛才減速了，因為我注意到那個人雖然還在路邊，但他的一只腳已經(jīng)邁出來了，我推測他要橫穿馬路?！?/p>

圖：自動駕駛視頻

這不僅是開車，這是在理解人類世界。

而且，老黃直接宣布：Alpamayo 開源！

（英偉達研發(fā)自動駕駛已經(jīng) 8 年了，這是老黃對自動駕駛汽車最熱情的一次。）

這一招，基本是要把自動駕駛行業(yè)的門檻踏平了。

老黃還回顧了 NVIDIA 為此提供的各種模型/框架，包括已經(jīng)推出幾年的 Cosmos 和 Gr00t。

2. Cosmos：給機器人造一個“黑客帝國”

機器人怎么學會走路、拿杯子？

去現(xiàn)實里練太慢了，還容易摔壞。

于是，英偉達發(fā)布了 Cosmos——一個物理級精度的“世界模擬器”。

這是一個瘋狂的閉環(huán)：

計算即數(shù)據(jù)： 用算力生成海量的、符合物理定律的虛擬視頻和場景。

圖：計算即數(shù)據(jù)

母體特訓： 機器人和汽車在這個虛擬世界里，一天能跑幾百萬公里，摔倒幾億次。

下載大腦： 練成了，直接把“腦子”下載到現(xiàn)實的機器人身上。

圖：COSMOS

老黃說了一句很玄乎的話：“Cosmos 把算力轉化成了數(shù)據(jù)?！?/p>

這解決了機器人行業(yè)最大的痛點：數(shù)據(jù)不足。

以后，不需要再去現(xiàn)實里采集數(shù)據(jù)了，數(shù)據(jù)是可以被“算”出來的。

3. 機器人的未來：L4 級生態(tài)

有了腦子（Alpamayo），有了訓練場（Cosmos），再加上英偉達的硬件（Thor芯片）。

老黃終于湊齊了最后一塊拼圖。

圖：L4 生態(tài)系統(tǒng)

他在現(xiàn)場放出的畫面里，舊金山不再是那個只有車的城市，而是一個“機器之城”。

從奔馳剛剛量產(chǎn)的 CLA，到人形機器人，所有這一切，共享同一個大腦，共享同一套訓練邏輯。

圖：全棧 AV

這真的不是科幻片了。

英偉達已經(jīng)把路鋪好了，接下來，就是一大波機器人走進我們生活的時刻。

英偉達再次展示了他們過去幾年一直在開發(fā)的概念驗證機器人，包括他們是怎么在物理上精確的模擬環(huán)境中訓練這些機器人。

如何學會成為機器人？一切都在《宇宙全能》中完成。

圖：合作伙伴機器人

03｜寫在最后

看完這場發(fā)布會，我的結論只有一個：AI 進化的速度，已經(jīng)遠遠超過了我們的想象。

當算力不再是瓶頸（Vera Rubin），當 AI 能夠理解物理世界的因果關系（Alpamayo），當虛擬世界可以完美反哺現(xiàn)實（Cosmos），我們要面對的，可能真的是一個“新物種”的爆發(fā)。

正如老黃最后說的：“這是最大的機器人產(chǎn)業(yè)?！?/p>

那個穿著皮衣的男人已經(jīng)把車門焊死了，車速越來越快。

你準備好上車了嗎？