英伟达在CES 2026的主题演讲，标志着其战略重心全面转向物理AI。新一代Rubin GPU架构实现了高达5倍的推理性能飞跃，同时，面向自动驾驶与机器人领域的开源模型系列发布。此举不仅是硬件的迭代，更是构建从芯片到模型、数据与工具的全栈平台，旨在重塑AI产业的竞争格局。
智能速览
英伟达下一代Rubin GPU推理性能达Blackwell的5倍。
发布面向自动驾驶的开源VLA模型Alpamayo 1。
推出机器人推理大脑Cosmos升级版与Isaac GR00T N1.6。
战略重心转向物理AI，构建全栈平台生态。
开源大规模数据集，包含10万亿token与50万机器人轨迹。
精华内容
英伟达的此次发布，核心在于将AI从数字世界拓展至物理世界。这不仅是硬件的飞跃，更是通过模型、数据和工具构建的完整生态，意在重新定义AI的应用边界。
核心性能飞跃
英伟达下一代数据中心架构Vera Rubin NVL72带来了显著的性能提升。在NVFP4数据格式下，Rubin GPU的推理性能达到50 PFLOPS，是Blackwell GB200的5倍；训练性能则为35 PFLOPS，是前代的3.5倍。
为支撑如此强大的算力，每颗Rubin GPU封装了8组HBM4内存，提供288GB容量和22 TB/s的带宽。其互连技术NVLink 6将单GPU带宽提升至3.6 TB/s，使整个机架的总规模内带宽高达260 TB/s。
实际应用中，Vera Rubin在训练MoE模型时所需的GPU数量仅为Blackwell的四分之一，在MoE推理场景下，每token成本最高可降低10倍，显著提升了效率并降低了成本。
自动驾驶革新
英伟达重磅发布了全新开源自动驾驶模型系列Alpamayo。其中，Alpamayo 1是全球首款开源、大规模的自动驾驶视觉-语言-行动（VLA）推理模型，参数量为100亿。
该模型能够整合车辆运动历史、多摄像头实时画面及用户指令，进行推理并输出驾驶决策、因果分析和行驶轨迹，甚至能对自身行为做出解释。配套的AlpacaSim开源仿真框架和包含1700小时驾驶数据的开源数据集，为闭环训练与评估提供了强大支持。
该模型将率先应用于2025年第二季度在欧洲上市的梅赛德斯-奔驰CLA车型，通过OTA升级实现高速公路脱手驾驶等功能。
机器人智能升级
针对机器人领域，英伟达升级了其Cosmos平台，推出了懂推理的“大脑”Cosmos Reason 2，这是一款领先的视觉-语言推理模型（VLM），能帮助机器人更精准地感知和理解物理世界。
同时，Isaac GR00T N1.6模型作为专为类人机器人打造的开源VLA推理模型，支持全身控制，并集成了Cosmos Reason模型以增强推理能力。Figure、通用汽车等公司已采用Cosmos系列模型进行机器人行为的仿真、训练与验证，加速了其大规模量产进程。
全栈生态构建
英伟达的真正意图是构建一个从底层硬件到上层应用的全栈AI生态。此次宣布开源了训练框架和多模态数据集，其中包括10万亿语言训练token、50万条机器人轨迹数据和100TB车辆传感器数据。
通过将护城河从芯片层拓展至模型、数据和工具的全栈平台，英伟达能够持续拉动更多GPU与基础设施的投入，并显著增强用户与生态的锁定效应。这一战略使得竞争的焦点从单一硬件转向了整个生态系统的协同能力。
英伟达通过整合硬件、模型和大规模数据集，正在重新定义AI的技术走向与应用场景。这次向物理AI的全面推进，不仅为机器人和自动驾驶等领域带来了新的工具，也为整个行业设定了更高的标准。未来，AI竞争的核心将是整个生态系统的整合与创新能力，而非单一技术的突破。
