英伟达发布鲁宾AI超算，性能5倍提升；阿尔帕梅奥自动驾驶AI开源；Cosmos合成数据平台让机器人虚拟练级；AI代理可管邮件画图；EDA工业全面AI化。
黄仁勋CES 2026燃爆全场：英伟达全栈AI帝国正式登基
2026年CES第一天，拉斯维加斯会议中心座无虚席，三千人挤在主会场，两千人围在庭院直播墙前，还有上千人堵在四楼展厅——只为听英伟达创始人兼CEO黄仁勋亲自宣布：“AI时代不是未来，是现在，而我们现在就站在它的中心。”
这是一整套从芯片、操作系统、仿真平台到机器人终端的垂直整合宣言。黄仁勋说，过去十年我们花掉近10万亿美元构建的传统IT架构，正在被AI全面“现代化”。
这是从地基到屋顶的彻底重建。每一层都要重写：底层是算力芯片，中间是AI模型和操作系统，上层是能自主推理的智能体（Agent），而用户界面不再是Excel表格或命令行，而是像和人聊天一样自然的对话式交互。这背后是每年数百亿美金的风投资本、数万亿美元的企业研发投入正在集体转向AI——钱从哪儿来？就从这波“AI现代化”的浪潮里来。
鲁宾超算横空出世：六芯片一体，3360亿晶体管，性能暴增5倍
如果说英伟达过去是“显卡厂”，那从2026年起，它就是“AI基建帝国”。CES上最硬核的发布，莫过于“鲁宾”（Rubin）AI超级计算机平台。这玩意儿不是普通服务器，而是一整套集成六个定制芯片的计算系统，包括一颗名为“薇拉”（Vera）的自研CPU——88个核心、支持176线程，采用空间多线程（Spatial Multi-Threading）技术，确保每个线程都能跑满性能，同时功耗控制极佳，在同等功耗下性能是全球最先进CPU的两倍。
更恐怖的是鲁宾GPU，晶体管数量高达3360亿，浮点性能达上一代Blackwell的五倍，但晶体管数量仅增加1.6倍——这意味着英伟达靠“极限协同设计”（Extreme Co-Design）硬生生榨干了摩尔定律最后的红利。
整个鲁宾计算节点采用100%液冷，进水温度高达45°C，无需外部冷水机，直接省下全球数据中心6%的电力。一个鲁宾机柜重达两吨半（因为没放掉冷却水），内部包含72颗鲁宾芯片、18个计算托盘、9个MVLink 6交换模块，总晶体管数220万亿，算力高达100 PetaFLOPS——这已经不是计算机，而是“AI工厂”的核心引擎。
世界首个“会思考”的自动驾驶AI：阿尔帕梅奥开源引爆行业
黄仁勋现场演示了一段在旧金山街头行驶的自动驾驶视频，车辆不仅识别红绿灯和行人，还实时“说出”自己的决策逻辑：“前方施工，需变道；右侧电动车可能突然窜出，保持安全距离。”
这套系统名为“阿尔帕梅奥”（Alpameo），是全球首个具备“推理能力”的端到端自动驾驶AI。它从摄像头输入直接输出方向盘、油门、刹车指令，中间没有任何规则引擎或人工干预。
更惊人的是，英伟达宣布将其完全开源——不仅开放模型，连训练数据也一并公开。黄仁勋强调：“只有开源数据，你才能真正信任模型是如何做决定的。”这套系统在梅赛德斯-奔驰CLA车型上已通过NCAP全球最严安全认证，成为“史上唯一从芯片到代码全链路安全认证”的自动驾驶方案。它甚至配备了双栈冗余：主系统用AI推理，副系统用传统规则保障——一旦AI不确定，立刻切换回“保守模式”。
这种“AI+安全兜底”的架构，或许才是L4自动驾驶落地的关键。
宇宙级仿真平台Cosmos：把算力变成数据，让机器人在虚拟世界练级
物理AI最大的瓶颈是什么？真实世界数据太少、太贵、太危险。
英伟达的答案是：用合成数据+物理仿真。其全新“宇宙”（Cosmos）平台，是一个面向物理世界的开源基础模型，预训练于互联网级视频、真实驾驶日志和3D仿真数据。它能从单张图片生成符合物理规律的动态视频，比如给一个路口静态图，Cosmos能模拟出暴雨、大雾、行人乱穿、自行车逆行等千种边缘场景。
更厉害的是，它支持“闭环交互仿真”——你让虚拟机器人推一个箱子，系统会根据质量、摩擦力、重力实时反馈运动轨迹，机器人再根据反馈调整动作，如此反复学习。黄仁勋说：“ChatGPT时刻即将在物理AI领域重演。”目前Cosmos已被全球数百万开发者下载，用于训练自动驾驶、人形机器人甚至手术机械臂。
英伟达自家的自动驾驶系统，90%的训练里程其实是在Cosmos里跑出来的——相当于在电脑里“开”了上万亿英里，成本几乎为零。
从R2-D2到波士顿动力：英伟达打造机器人“全家桶”生态
CES现场，一群《星球大战》里的BD-X机器人小跑上台，和去年一样萌，但今年完全不同：它们完全自主运行，靠英伟达Jetson芯片和Cosmos模型实时决策。更震撼的是，波士顿动力、LG、卡特彼勒、Franka、Agility等顶级机器人公司集体站台，宣布全线产品搭载英伟达方案。
LG的新款家庭服务机器人能送餐到客厅，卡特彼勒的巨型工程机器人能在矿山自主作业，而英伟达自研的“格鲁特”（Groot）人形机器人系统，则统一了关节控制、移动导航、任务规划三大模块。
黄仁勋强调：“未来所有机器人，无论大小，都需要三台计算机：一台训练模型，一台部署推理，一台运行仿真。”而英伟达的Isaac Sim和Isaac Lab，正是这第三台“仿真计算机”的核心。任何人想造机器人，只要在Omniverse里搭建虚拟场景，用Cosmos生成数据，再部署到Jetson边缘设备——一套“机器人开发全家桶”，彻底降低行业门槛。
芯片设计也要AI化：英伟达联手铿腾、新思、西门子重塑工业根基
很多人以为AI只是上层应用，但黄仁勋指出：“最该被AI革命的，其实是造AI芯片的行业本身。”英伟达已与全球三大EDA（电子设计自动化）巨头深度合作：铿腾（Cadence）和新思（Synopsys）将全面集成CUDA X、物理AI和Neotron模型，让芯片设计从“人工布线”升级为“AI自动生成”。西门子则把Omniverse、AI代理和Neotron深度嵌入其CAE（计算机辅助工程）和数字孪生平台，未来芯片工厂、制药产线、汽车装配线都将变成“巨型机器人”。
黄仁勋举了个例子：未来的芯片，从逻辑设计、物理布局、到制造良率预测，全由AI代理完成；而制造它的工厂，本身就是一个由AI调度的自动化系统。这意味着，AI不仅造产品，还要造“造产品的机器”——这正是英伟达从消费电子反哺工业母机的战略野心。
AI代理时代降临：你的私人助理能管邮件、看家、还能画建筑图
黄仁勋现场演示了一个“人人可建”的AI代理：他用Brev平台把自家DGX Spark小型服务器变成私有云，接入前沿模型API，再加一个本地运行的开源模型保护隐私。这个叫“里奇”（Richi）的小机器人，能管日程、回邮件、看家护院，甚至能根据草图生成建筑渲染图和漫游视频。
关键在于“意图路由”（Intent-Based Model Router）——用户说“给我发邮件”，请求就走本地模型；说“解释量子纠缠”，就调用云端大模型。整个系统还支持多模态交互：语音用11 Labs，视觉用Hugging Face，动作控制用工具调用（Tool Call）。
黄仁勋感叹：“几年前这简直是天方夜谭，今天却 trivial（微不足道）。”而这套架构，正是ServiceNow、Snowflake、CrowdStrike等企业平台正在集成的下一代AI界面——未来你不再点按钮，而是对系统说：“帮我找出上季度销量下滑的原因，并生成PPT。”
算力即正义：英伟达如何用“极限协同设计”打破摩尔定律天花板
面对AI模型每年10倍增长的算力需求，英伟达做了一件疯狂的事：一次性重做了六颗芯片——薇拉CPU、鲁宾GPU、ConnectX9网卡、BlueField-4 DPU、MVLink 6交换芯片、Spectrum-X光子交换机。这违反了行业“每代只改一两颗芯片”的惯例，但黄仁勋说：“不这么做，根本追不上AI爆炸的速度。”其中最黑科技的是“MVF FP4张量核心”——它不是固定精度的4比特浮点单元，而是一个能动态调整精度的智能处理器。
在Transformer推理中，某些层可降为4比特加速，关键层则自动升回高精度，全程硬件自适应，软件根本来不及干预。正是这种“芯片级AI”，让鲁宾在晶体管仅增1.6倍的情况下，实现5倍性能提升。
再加上BlueField-4为KV缓存（AI的临时记忆）提供每GPU 16TB的高速上下文内存，彻底解决“长对话内存爆炸”难题——这才是英伟达真正的护城河：不是单点技术，而是全栈协同的系统工程。
极客辣评
芯片AI设计可能才是英伟达重点，新Rubin在延迟、吞吐量等重大技术指标在不同所有开源大模型上的技术测试结果，这些才应该是重点，但是黄教主重点在为整个AI做代言，这也许在新事物初期必备的普及宣传。