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黃仁勛CES放出大殺器:下一代Rubin架構(gòu)推理成本降10倍

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編輯|曉楠、杜偉、澤南

「每隔 10 到 15 年,計算行業(yè)就會革新一次,每次都會催生出新形態(tài)的平臺。現(xiàn)在,有兩個轉(zhuǎn)變在同時進(jìn)行:應(yīng)用將會構(gòu)建于 AI 之上,你構(gòu)建軟件的方式也將改變。」

就在今天凌晨,在拉斯維加斯 CES 2026 展會現(xiàn)場,英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛身穿經(jīng)典皮衣現(xiàn)身!



黃仁勛展示的第一張幻燈片是:「人工智能的發(fā)展超越了大型語言模型?!?/p>

隨著大語言模型技術(shù)的進(jìn)步,未來的物理世界 AI 將可以理解真實世界的結(jié)構(gòu),獨立完成任務(wù),并隨著時間的推移進(jìn)行學(xué)習(xí)。他表示,「宇宙中任何存在信息、任何存在結(jié)構(gòu)的地方」都可以用來訓(xùn)練人工智能。



老黃分享了下一代加速計算與人工智能將如何變革每一個行業(yè),并一一介紹了英偉達(dá)在芯片、人工智能模型、開源開放等領(lǐng)域的最新進(jìn)展,主要包括如下:

  • 下一代 Rubin 平臺;
  • 全新的視覺 - 語言 - 動作模型(VLA)——Alpamayo 1;
  • 面向物理 AI 的新開放模型、框架和 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。

不僅包括新一代 GPU,也有引領(lǐng)業(yè)界的開源 AI 模型。可見到了 2026 年,英偉達(dá)正準(zhǔn)備以全棧的形式引領(lǐng)技術(shù)發(fā)展。

Rubin 平臺問世 —— 六款全新芯片,一臺劃時代 AI 超算



首先,最引人關(guān)注的是下一代計算架構(gòu) ——NVIDIA Rubin 平臺,剛剛推出的六款全新芯片,目標(biāo)是構(gòu)建一臺在成本、性能與安全性上全面領(lǐng)先的 AI 超級計算機,加速 AI 在主流場景中的落地。

這六款芯片包括:NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink 6 Switch、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA BlueField-4 DPU 和 NVIDIA Spectrum-6 Ethernet Switch,極致的協(xié)同設(shè)計,將大幅縮短訓(xùn)練時間,降低推理 Token 成本。



「Rubin 的到來恰逢其時,因為訓(xùn)練和推理的 AI 計算需求正在激增,」黃仁勛表示,「我們以每年一代 AI 超級計算機的節(jié)奏持續(xù)前進(jìn),而 Rubin 通過六款全新芯片的極致協(xié)同設(shè)計,向 AI 的下一個前沿邁出了關(guān)鍵一步。」

據(jù)了解,Rubin 平臺以美國天文學(xué)家 Vera Florence Cooper Rubin 命名,她的研究徹底改變了人類對宇宙的認(rèn)知。該平臺包括 NVIDIA Vera Rubin NVL72 機架級解決方案和 NVIDIA HGX Rubin NVL8 系統(tǒng)。



Rubin 平臺引入了五項創(chuàng)新,包括最新一代 NVIDIA NVLink 互連技術(shù)、Transformer 引擎、機密計算和 RAS 引擎,以及 NVIDIA Vera CPU。這些突破將加速智能體 AI、高級推理和大規(guī)?;旌蠈<遥∕oE)模型推理,其每 Token 成本比 NVIDIA Blackwell 平臺低高達(dá) 10 倍。與前代產(chǎn)品相比,NVIDIA Rubin 平臺訓(xùn)練 MoE 模型所需的 GPU 數(shù)量減少了 4 倍,從而加速了 AI 普及。

專為擴(kuò)展智能而生

智能體 AI 和推理模型,以及最先進(jìn)的視頻生成工作負(fù)載,正在重新定義計算的極限。多步問題解決需要模型在長序列 Token 中處理、推理和行動。旨在滿足復(fù)雜 AI 工作負(fù)載需求的 Rubin 平臺包含五項突破性技術(shù):

  • 第六代 NVIDIA NVLink:提供當(dāng)今大規(guī)模 MoE 模型所需的快速、無縫的 GPU 到 GPU 通信。每個 GPU 提供 3.6TB/s 的帶寬,而 Vera Rubin NVL72 機架總帶寬高達(dá) 260TB/s,比整個互聯(lián)網(wǎng)的帶寬還多。憑借用于加速集體操作的內(nèi)置網(wǎng)內(nèi)計算,以及用于增強可維護(hù)性和彈性的新功能,NVIDIA NVLink 6 switch 可實現(xiàn)更快、更高效的大規(guī)模 AI 訓(xùn)練和推理。
  • NVIDIA Vera CPU:專為智能體推理設(shè)計的 NVIDIA Vera 是大型 AI 工廠中最節(jié)能的 CPU,采用 88 個英偉達(dá)自研 Olympus 核心,完全兼容 Armv9.2,并具有超快的 NVLink-C2C 連接。Vera 提供卓越的性能、帶寬和行業(yè)領(lǐng)先的效率,可支持全方位的現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載。
  • NVIDIA Rubin GPU:配備具有硬件加速自適應(yīng)壓縮的第三代 Transformer 引擎,Rubin GPU 可為 AI 推理提供 50 petaflops 的 NVFP4 計算能力。
  • 第三代 NVIDIA 機密計算:Vera Rubin NVL72 是首個提供英偉達(dá)機密計算的機架級平臺,可在 CPU、GPU 和 NVLink 域之間維護(hù)數(shù)據(jù)安全,保護(hù)全球最大的專有模型、訓(xùn)練和推理工作負(fù)載。
  • 第二代 RAS 引擎:Rubin 平臺涵蓋 GPU、CPU 和 NVLink,具有實時健康監(jiān)測、容錯和主動維護(hù)功能,可最大限度地提高系統(tǒng)生產(chǎn)力。機架的模塊化、無線纜設(shè)計使組裝和維護(hù)速度比 Blackwell 快高達(dá) 18 倍。

AI 原生存儲和安全、軟件定義基礎(chǔ)設(shè)施

Rubin 平臺引入了 NVIDIA 推理上下文內(nèi)存存儲平臺,這是面向千億級推理上下文規(guī)模(gigascale) 設(shè)計的新一代 AI 原生存儲架構(gòu)。

該平臺由 NVIDIA BlueField-4 驅(qū)動,可在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施中實現(xiàn) KV Cache 數(shù)據(jù)的高效共享和重用,提高響應(yīng)能力和吞吐量,同時實現(xiàn)可預(yù)測、能效友好的智能體 AI 擴(kuò)展。

BlueField-4 還引入了高級安全可信資源架構(gòu)(ASTRA),這是一種系統(tǒng)級信任架構(gòu),可為 AI 基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建者提供統(tǒng)一、可信的控制點,以便在不影響性能的情況下安全預(yù)置、隔離和操作大規(guī)模 AI 環(huán)境。

隨著 AI 應(yīng)用向多輪智能體推理發(fā)展,AI 原生組織必須在用戶、會話和服務(wù)之間管理和共享更多推理上下文。

針對不同工作負(fù)載的不同形態(tài)

NVIDIA Vera Rubin NVL72 提供了一個統(tǒng)一、安全的系統(tǒng),集成了 72 個 NVIDIA Rubin GPU、36 個 NVIDIA Vera CPU、NVIDIA NVLink 6、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC 和 NVIDIA BlueField-4 DPU。

英偉達(dá)還將推出 NVIDIA HGX Rubin NVL8 平臺,這是一款服務(wù)器主板,可通過 NVLink 連接八個 Rubin GPU,以支持基于 x86 的生成式 AI 平臺。HGX Rubin NVL8 平臺可加速 AI 和高性能計算工作負(fù)載的訓(xùn)練、推理和科學(xué)計算。

NVIDIA DGX SuperPOD 可作為大規(guī)模部署基于 Rubin 系統(tǒng)時的參考,它集成了 NVIDIA DGX Vera Rubin NVL72 或 DGX Rubin NVL8 系統(tǒng),并搭配 NVIDIA BlueField-4 DPU、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)和 NVIDIA Mission Control 軟件。

NVIDIA Spectrum-6 以太網(wǎng)是下一代 AI 網(wǎng)絡(luò)以太網(wǎng),旨在以更高的效率和更強的彈性擴(kuò)展基于 Rubin 的 AI 工廠,并由 200G SerDes 通信電路、共封裝光學(xué)器件和 AI 優(yōu)化結(jié)構(gòu)提供支持。

基于 Spectrum-6 架構(gòu),Spectrum-X 以太網(wǎng)光子共封裝光交換系統(tǒng)可為 AI 應(yīng)用提供 10 倍的可靠性和 5 倍的更長正常運行時間,同時實現(xiàn) 5 倍的更高能效,與傳統(tǒng)方法相比,每瓦性能最大化。Spectrum-XGS 以太網(wǎng)技術(shù)是 Spectrum-X 以太網(wǎng)平臺的一部分,可使相距數(shù)百公里甚至更遠(yuǎn)的設(shè)施作為一個統(tǒng)一的 AI 環(huán)境運行。

這些創(chuàng)新共同定義了下一代 NVIDIA Spectrum-X 以太網(wǎng)平臺,該平臺采用與 Rubin 極致協(xié)同設(shè)計,旨在實現(xiàn)大規(guī)模 AI 工廠,并為未來的百萬 GPU 環(huán)境鋪平道路。 Rubin 準(zhǔn)備就緒

NVIDIA Rubin 已全面投產(chǎn),基于 Rubin 的產(chǎn)品將于 2026 年下半年通過合作伙伴上市。

首批在 2026 年部署基于 Vera Rubin 實例的云服務(wù)提供商包括 AWS、Google Cloud、微軟和 OCI,以及英偉達(dá)云合作伙伴 CoreWeave、Lambda、Nebius 和 Nscale。

CoreWeave 將與英偉達(dá)合作,幫助 AI 領(lǐng)域的先驅(qū)者充分利用 Rubin 在推理和 MoE 模型方面的進(jìn)步,此外,思科、戴爾、HPE、聯(lián)想和 Supermicro 預(yù)計將推出基于 Rubin 產(chǎn)品的服務(wù)器。

包括 Anthropic、Black Forest、Cohere、Cursor、Harvey、Meta、Mistral AI、OpenAI、OpenEvidence、Perplexity、Runway、Thinking Machines Lab 和 xAI 在內(nèi)的 AI 實驗室正在尋求利用 NVIDIA Rubin 平臺來訓(xùn)練更大、功能更強大的模型,并以比前幾代 GPU 更低的延遲和成本運行長上下文、多模態(tài)系統(tǒng)。

增強自動駕駛推理, Alpamayo 1 開源模型來了

英偉達(dá)認(rèn)為,下一代面向 L4 的自動駕駛方案,需要基于擁有強推理性能的 VLA 模型。

英偉達(dá)今日發(fā)布了NVIDIA Alpamayo 系列開源 AI 模型、仿真工具及數(shù)據(jù)集,旨在加速下一代安全、基于推理的自動駕駛汽車(AV)開發(fā)。



自動駕駛汽車必須在極其廣泛的駕駛條件下安全運行。那些稀少且復(fù)雜的場景(通常被稱為「長尾問題」),依然是自動駕駛系統(tǒng)安全掌控的最嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一。

傳統(tǒng)的自動駕駛架構(gòu)將感知與規(guī)劃分離,當(dāng)遇到全新或異常情況時,這種方式會限制系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。

雖然端到端學(xué)習(xí)在近期取得了顯著進(jìn)展,但要克服這些長尾極端案例,仍需要模型能夠針對因果關(guān)系進(jìn)行安全推理,尤其是在情況超出模型訓(xùn)練經(jīng)驗時。

Alpamayo 系列引入了基于思維鏈推理的視覺語言動作(VLA)模型,為自動駕駛決策帶來了類似人類的思考方式。

這些系統(tǒng)可以分步驟思考新穎或罕見的場景,從而提升駕駛能力和可解釋性。可解釋性對于增強智能汽車的信任度與安全性至關(guān)重要。此外,該系列還得到了英偉達(dá) Halos 安全系統(tǒng)的底層支持。

黃仁勛表示:「物理 AI 的 ChatGPT 時刻已經(jīng)到來,機器開始理解、推理并對現(xiàn)實世界采取行動。

他接著說,Alpamayo 為自動駕駛汽車帶來了推理能力,使它們能夠思考罕見場景,在復(fù)雜環(huán)境中安全駕駛,并解釋其駕駛決策。這些都是實現(xiàn)安全、可擴(kuò)展自主駕駛的基石。

構(gòu)建基于推理的自主駕駛完整開源生態(tài)

Alpamayo 將三大支柱(開源模型、仿真框架和數(shù)據(jù)集)整合為一個內(nèi)聚的開放生態(tài)系統(tǒng),任何汽車開發(fā)商或研究團(tuán)隊都可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行開發(fā)。

不過,Alpamayo 模型并非直接在車端運行,而是作為大規(guī)模的「教師模型」。開發(fā)者可以對其進(jìn)行微調(diào)和蒸餾,轉(zhuǎn)化為各自完整自動駕駛技術(shù)棧的核心骨架。

Alpamayo 1:全球首個面向自動駕駛汽車的開源大規(guī)模推理視覺語言動作(VLA)模型,不僅能讓車輛深度理解周圍環(huán)境,還能對其采取的駕駛行為給出合理解釋?,F(xiàn)已在 Hugging Face 上線。

Alpamayo 1 采用 100 億參數(shù)架構(gòu),通過視頻輸入生成行駛軌跡及推理痕跡,展示每項決策背后的邏輯。開發(fā)者可以將 Alpamayo 1 改編為適合車輛開發(fā)的小型運行模型,或?qū)⑵渥鳛樽詣玉{駛開發(fā)工具(如基于推理的評估器和自動標(biāo)注系統(tǒng))的基礎(chǔ)。

Alpamayo 1 提供開放的模型權(quán)重和開源推理腳本。該系列未來的模型將具備更大的參數(shù)量、更詳細(xì)的推理能力、更靈活的輸入輸出選項以及商業(yè)化用途。

AlpaSim:一個完全開源的端到端高保真自動駕駛開發(fā)仿真框架,可在 GitHub 上獲取。它提供逼真感知的傳感器建模、可配置的交通動態(tài)以及可擴(kuò)展的閉環(huán)測試環(huán)境,能夠?qū)崿F(xiàn)快速驗證和策略優(yōu)化。

物理 AI 開源數(shù)據(jù)集:英偉達(dá)提供了最多樣化的大規(guī)模自動駕駛開源數(shù)據(jù)集,包含超過 1700 小時的駕駛數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)采集自極其廣泛的地域和環(huán)境,涵蓋了對于推進(jìn)推理架構(gòu)至關(guān)重要的稀有且復(fù)雜的現(xiàn)實極端案例。這些數(shù)據(jù)集現(xiàn)已在 Hugging Face 上線。

這些工具共同構(gòu)成了一個自我強化的開發(fā)閉環(huán),助力構(gòu)建基于推理的自動駕駛技術(shù)棧。

Alpamayo 已經(jīng)得到了自動駕駛行業(yè)的廣泛支持。包括 Lucid、捷豹路虎(JLR)、Uber 和 Berkeley DeepDrive 在內(nèi)的出行領(lǐng)軍者,都對利用 Alpamayo 開發(fā)基于推理的自動駕駛技術(shù)棧表示了濃厚興趣,以實現(xiàn) L4 級自動駕駛。

在 Keynote 上,老黃展示了奔馳新款 CLA 在舊金山市區(qū)點到點的全自動駕駛,英偉達(dá)表示,國內(nèi)的一些汽車廠商如吉利和小米也會在晚些時候接入英偉達(dá)的智能駕駛模型。

全新物理 AI 模型,與全球合作伙伴推出新一代機器人



英偉達(dá)宣布推出針對物理人工智能(Physical AI)的全新開源模型、框架及 AI 基礎(chǔ)設(shè)施,并攜手全球合作伙伴展示了涵蓋各行各業(yè)的機器人。

這些新技術(shù)加速了機器人開發(fā)全生命周期的工作流,助力開啟下一波機器人浪潮,其中包括構(gòu)建能夠快速學(xué)習(xí)多項任務(wù)的通用型專家機器人。

包括波士頓動力、Caterpillar、Franka Robotics、Humanoid、LG 電子和 NEURA Robotics 在內(nèi)的全球行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè),正利用英偉達(dá)機器人技術(shù)棧推出全新的 AI 驅(qū)動型機器人。

黃仁勛表示:機器人的「ChatGPT 時刻」已經(jīng)到來。物理 AI 領(lǐng)域的突破 —— 即能夠理解現(xiàn)實世界、進(jìn)行推理并規(guī)劃行動的模型 —— 正在開啟全新的應(yīng)用場景。



新型開放模型推動機器人學(xué)習(xí)與推理

將當(dāng)今成本高昂、任務(wù)單一且編程困難的機器轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂型评砟芰Φ耐ㄓ眯蛯<覚C器人,需要巨大的資本投入和構(gòu)建基礎(chǔ)模型的專業(yè)知識。

英偉達(dá)正在構(gòu)建開源模型,讓開發(fā)者能夠繞過耗費資源的預(yù)訓(xùn)練階段,專注于創(chuàng)造下一代 AI 機器人。這些模型均可在 Hugging Face 上獲取,包括:

NVIDIA Cosmos Transfer 2.5 與 NVIDIA Cosmos Predict 2.5:開源、完全可定制的世界模型,可生成符合物理定律的合成數(shù)據(jù),并在模擬環(huán)境中對物理 AI 的機器人策略進(jìn)行評估。

NVIDIA Cosmos Reason 2:一款開源推理視覺語言模型(VLM),使智能機器能夠像人類一樣觀察、理解并在物理世界中采取行動。

NVIDIA Isaac GR00T N1.6:一款專為人形機器人設(shè)計的開源推理視覺語言動作(VLA)模型,可實現(xiàn)全身控制,并利用 NVIDIA Cosmos Reason 獲得更好的推理和情境理解能力。

助力機器人開發(fā)的全新開源模擬與計算框架

可擴(kuò)展的模擬對于機器人的訓(xùn)練和評估至關(guān)重要,但當(dāng)前的工作流依然零散且難以管理?;鶞?zhǔn)測試通常依賴人工,難以規(guī)?;?,而端到端流水線則需要在不同的計算資源之間進(jìn)行復(fù)雜的協(xié)調(diào)。

英偉達(dá)今日在 GitHub 上發(fā)布了全新的開源框架,簡化了這些復(fù)雜的流程,加速了從研究到實際應(yīng)用場景的轉(zhuǎn)化。

NVIDIA Isaac Lab-Arena 是一個在 GitHub 上提供的開源框架,為模擬環(huán)境中的大規(guī)模機器人策略評估和基準(zhǔn)測試提供了一個協(xié)作系統(tǒng),其評估層和任務(wù)層是與 Lightwheel 緊密合作設(shè)計的。它連接了 Libero 和 Robocasa 等行業(yè)領(lǐng)先的基準(zhǔn),實現(xiàn)了測試標(biāo)準(zhǔn)化,確保機器人技能在部署到物理硬件之前穩(wěn)健可靠。



Isaac Lab-Arena 框架概覽

NVIDIA OSMO 是一款云原生編排框架,將機器人開發(fā)統(tǒng)一到一個易于使用的中心控制臺中。OSMO 允許開發(fā)者在從工作站到混合云實例的不同計算環(huán)境中,定義并運行合成數(shù)據(jù)生成、模型訓(xùn)練及軟件在環(huán)測試等工作流,從而縮短開發(fā)周期。

OSMO 正在被 Hexagon Robotics 等開發(fā)者使用,并已集成到微軟 Azure Robotics Accelerator 工具鏈中。



OSMO 框架概覽

攜手 Hugging Face 加速開源物理 AI 發(fā)展

機器人目前是 Hugging Face 上增長最快的類別,英偉達(dá)的開源模型和數(shù)據(jù)集在蓬勃發(fā)展的開源社區(qū)中下載量遙遙領(lǐng)先。

為了進(jìn)一步支持該社區(qū),英偉達(dá)正與 Hugging Face 合作,將開源的 Isaac 和 GR00T 技術(shù)集成到領(lǐng)先的 LeRobot 開源機器人框架中,提供更便捷的軟硬件工具訪問,加速端到端開發(fā)。

此次合作將英偉達(dá)的 200 萬機器人開發(fā)者與 Hugging Face 的 1300 萬 AI 構(gòu)建者連接在一起。 GR00T N 系列模型和 Isaac Lab-Arena 現(xiàn)已在 LeRobot 庫中上線,方便用戶進(jìn)行微調(diào)和評估。

Hugging Face 的開源人形機器人 Reachy 2 將與 NVIDIA Jetson Thor 機器人計算機完全互操作,支持開發(fā)者運行包括 GR00T N1.6 在內(nèi)的任何 VLA 模型。

此外,Hugging Face 的開源桌面機器人 Reachy Mini 也與 NVIDIA DGX Spark 完全互操作,可利用本地運行的英偉達(dá)大語言模型、語音及視覺模型構(gòu)建自定義體驗。

人形機器人開發(fā)者采用 NVIDIA Jetson Thor

NVIDIA Jetson Thor 能夠滿足人形機器人推理所需的龐大算力。在 CES 上,人形機器人開發(fā)者展示了集成 Jetson Thor 的最新頂尖機器人。

其中,NEURA Robotics 推出了保時捷設(shè)計的三代人形機器人,以及一款針對靈巧控制優(yōu)化的迷你人形機器人。Richtech Robotics 推出了 Dex,這是一款可在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中進(jìn)行精細(xì)操作和導(dǎo)航的移動人形機器人。

智元機器人(AGIBOT)介紹了面向工業(yè)和消費領(lǐng)域的人形機器人,以及集成了 Isaac Sim 的機器人仿真平臺 Genie Sim 3.0。

LG 電子則展示了一款旨在執(zhí)行多種室內(nèi)家務(wù)的新型家用機器人。 波士頓動力、Humanoid 和 RLWRLD 均已將 Jetson Thor 集成到現(xiàn)有人形機器人中,以增強其導(dǎo)航和操作能力。

更多細(xì)節(jié)信息請參考英偉達(dá)官方博客。

https://nvidianews.nvidia.com/news/alpamayo-autonomous-vehicle-development

https://nvidianews.nvidia.com/news/rubin-platform-ai-supercomputer

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-new-physical-ai-models-as-global-partners-unveil-next-generation-robots?linkId=100000401170428

https://www.youtube.com/watch?v=0NBILspM4c4&t=3s

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