CES展会大佬演讲系列3|黄仁勋:物理AI的“ChatGPT时刻”已至!Alpamayo模型+联想超级工厂重构AI未来

演讲者：黄仁勋（Jensen Huang）——英伟达（NVIDIA）创始人兼首席执行官

演讲时间

2026年1月5日（当地时间）

演讲场合

CES 2026官方主题演讲（拉斯维加斯Palazzo宴会厅）

核心主题

物理AI引爆产业革命，混合式架构+自动驾驶模型+超级工厂合作开启智能新纪元

开场致辞：拉斯维加斯的“双重平台革命”

拉斯维加斯，新年快乐！欢迎来到CES！

（现场欢呼）感谢每一位的到来——此刻这个能容纳3000人的礼堂座无虚席，外场还有2000人在围观，连楼上都挤满了朋友。有人问我今天要讲什么，我带了15公斤的材料，准备和大家聊聊未来十年，计算与智能将如何被彻底重构。

大约每十到十五年，计算机行业就会经历一次“平台重置”。从大型机到个人电脑，从互联网到云计算、移动设备，每一次变革都会让应用生态全面转向新平台。但这一次，我们正经历双重平台转移：不仅应用将构建在AI之上，软件的开发与运行方式也发生了根本性改变。

过去，我们“编程”软件、在CPU上运行软件；今天，我们“训练”软件、在GPU上运行软件。过去的应用是预先编译的固定逻辑，而现在的AI应用能理解上下文，每一个像素、每一个token都从零开始生成。计算产业的“五层技术栈”（硬件、系统、软件、模型、应用），每一层都在被AI重新发明。这意味着，过去十年积累的价值约十万亿美元的计算机基础设施，正全面进入AI现代化阶段，而驱动这场革命的燃料，就是各行各业从传统方法转向AI的研发预算迁移。

一、 AI的进化三部曲：从生成式到智能体，再到开源爆发

2025年是不可思议的一年，AI领域的所有突破仿佛同时发生。让我们回顾这条进化之路：

- 2015年，BERT模型让语言AI首次产生实质影响；

- 2017年，Transformer架构奠定技术基础；

- 2022年，“ChatGPT时刻”唤醒全球对AI的认知；

- 2024年，推理模型成为主角，“测试时扩展”技术让AI具备“实时思考”能力——思考越多、计算越大，答案越精准；

- 2025年，智能体（Agent）系统全面普及：它能查找信息、使用工具、规划未来、模拟结果，解决了过去单一模型无法完成的复杂任务。我们内部广泛使用的Cursor工具，已经彻底改变了英伟达的软件开发方式。

更重要的是，AI不止于语言。宇宙中凡有结构、有信息的地方，都能训练“语言模型式”的智能系统——而其中最关键的，就是理解自然规律的物理AI。同时，2025年最震撼的突破是开源模型的爆发：中国的DeepSeek R1作为首个开源推理系统，激活了全球创新浪潮。如今开源模型已逼近前沿水平，虽落后顶尖模型约六个月，但每半年就有新一代突破，下载量呈爆炸式增长——创业公司、学生、企业甚至每个国家，都能参与这场AI革命。

为了推动这一进程，我们打造了DGX Cloud AI超级计算机体系，不是为了做云计算业务，而是用于前沿模型研发：从蛋白质生成、地球天气预测，到物理AI的底层架构，我们正以“尽可能开放”的方式，开源模型与训练体系（NeMo系列库），让每个行业都能构建自己的AI。

二、 物理AI：让机器理解真实世界的“常识”

如果说智能体重构了软件世界，那么物理AI将把AI从屏幕带入真实世界——教会机器理解重力、惯性、因果关系这些人类与生俱来的“常识”。这绝非易事：对人类孩童而言，“推重物需要更大力气”“物体不会凭空消失”是本能，但对AI来说，这些都是需要后天学习的复杂规律。

要实现物理AI，必须构建“三台计算机”的核心架构：

1. 训练计算机：用于训练AI模型理解物理规律，处理海量真实世界数据；

2. 推理计算机：部署在汽车、机器人、工厂等边缘场景，实现实时决策；

3. 模拟计算机：这是最关键的一环——没有模拟，就无法评估AI动作与世界反应的一致性，也无法获取足够的长尾场景数据。

在英伟达的体系中，模拟的核心是Omniverse数字孪生平台与Isaac Sim机器人仿真环境。通过基于物理规律的合成数据生成，我们能规模化制造训练样本，覆盖极端天气、突发路况等难以采集的真实场景。这就是“把计算变成数据”，让AI在虚拟世界中完成千万次试错，再无缝迁移到现实。

三、 Alpamayo：全球首个“会思考、能解释”的自动驾驶AI

今天，我们正式发布世界首个具备因果推理能力的自动驾驶AI模型——Alpamayo，它标志着自动驾驶从“感知决策”迈入“认知理解”时代。

Alpamayo的核心竞争力来自三大突破：

1. Cosmos世界基础模型：基于2000万小时真实世界视频数据训练，深度集成Omniverse物理引擎，能实现文本、图像、3D数据的跨模态理解，为自动驾驶奠定物理认知基础；

2. 因果链（Chain of Causality）数据集：汇总70多万条人机协同标注的推理轨迹，用自然语言结构化描述驾驶行为的因果关系。比如遇到突发横穿马路的行人，Alpamayo不仅能做出刹车决策，还能解释“为何刹车”——“因为行人进入行车道，且距离小于安全阈值”；

3. 多阶段训练与轨迹解码：通过“VLM视觉理解→VLA轨迹预测→因果链微调→强化学习”四阶段训练，避免传统端到端模型的“黑箱问题”；230亿参数的扩散式轨迹解码器，能在车辆动力学约束下，生成未来6.4秒内的多条最优轨迹，确保决策安全可控。

更重要的是，Alpamayo是开源的。任何车企、开发者都能基于它微调适配自身需求，既可以打造纯视觉方案，也能灵活集成激光雷达、毫米波雷达等传感器。我们相信，开源将让自动驾驶技术加速普及，彻底解决行业“长尾难题”。

首款搭载英伟达全栈DRIVE系统及Alpamayo模型的梅赛德斯-奔驰CLA车型，将于2026年第一季度在美国上路，随后逐步推向欧洲和亚洲市场。在现场演示视频中，这辆车在复杂城市道路上绕过施工区域、避开行人，中控台实时显示决策“心理活动”，整个驾驶过程流畅自然，真正实现了“像人一样思考”的自动驾驶。

四、 混合式AI：多模型、多云、边缘协同的未来架构

现代AI应用的本质，是多模态、多模型、多云混合部署。AI需要理解语音、图像、视频、3D、蛋白质等多种信息形态，不同任务需要调用不同模型，而这些模型可能分布在云端、企业内网、边缘设备甚至机器人本体上——比如医院的AI诊断需要低延迟，必须在本地运行；而复杂的模型训练则需要云端超算支持。

支撑这一架构的核心组件，是基于意图的模型路由器：它就像一个“智能经理”，根据任务需求自动匹配最优模型与部署环境。比如处理隐私敏感的邮件内容，调用本地开放模型；需要前沿算力支持的3D渲染，则连接云端DGX超算。

我们已将这套“AI Route Blueprint”框架集成到Palantir、ServiceNow、Snowflake、CrowdStrike、NetApp等全球顶级企业平台中。未来，用户与系统的交互将彻底告别“填表格、点按钮”，转而像与人对话一样自然——这就是企业AI的未来形态。通过开源模型和工具，任何人都能轻松定制自己的AI，既保留企业专属技能，又能随时接入最新前沿能力，实现“高度个性化+即开即用”的双重优势。

五、 薇拉·鲁宾（Vera Rubin）平台：重构AI算力基础设施

面对AI模型规模每年10倍、生成token数量每年5倍的爆发式增长，传统算力架构早已无法满足需求。为此，我们打破了“每代只更新一两款芯片”的传统原则，推出了全新的薇拉·鲁宾（Vera Rubin）平台——一套集成6款专用芯片（Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换芯片、BlueField-4 DPU、Spectrum-6光子以太网、Quantum-CX 9 InfiniBand网卡）的系统级算力平台，现已全面量产，将于2026年下半年交付客户。

这款平台的核心优势的是极致协同设计：

- 采用液冷散热，实现无风扇、无电缆、无管道设计，安装时间从Blackwell平台的2小时缩短至5分钟；

- Vera CPU搭载88核Arm架构核心，支持空间多线程技术，等效176核处理能力，能效比领先竞品两倍；

- Rubin GPU拥有288GB HBM4内存，NVFP4张量核心支持动态精度调整，AI训练性能较前代提升3.5倍，推理性能提升5倍，推理token成本最高降低90%；

- 通过18TB/s的NVLink互连技术，全系统实现220万亿晶体管的高效协同，训练10万亿参数模型所需GPU数量减少75%。

我们预计，薇拉·鲁宾平台将为全球数据中心节省6%的电力，成为支撑物理AI、智能体等下一代AI应用的核心算力引擎。

六、 重磅合作：与联想共建“AI云超级工厂”

面对AI基础设施规模化、模块化与能效优化的迫切需求，今天我们与联想集团宣布一项重磅合作——共建“联想AI云超级工厂（Lenovo AI Cloud Gigafactory）”，为云服务提供商构建吉瓦级（GW-scale）人工智能基础设施。

联想是全球多数超级计算机的承建方，拥有强大的全球制造能力与全生命周期服务经验，而英伟达的加速计算平台将为该计划提供核心技术支撑。此次合作的核心亮点包括：

1. 技术架构：率先采用基于英伟达Blackwell Ultra架构的GB300 NVL72系统，并兼容薇拉·鲁宾NVL72旗舰系统，构成机架级超级计算机；

2. 核心价值：提供即用型组件、专家指导及标准化工业化建设流程，帮助客户极大缩短AI部署时间，快速扩展至十万枚GPU规模，支持万亿参数级智能体与大语言模型训练；

3. 长远目标：依托双方长达30年的战略合作基础，未来3到4年内实现业务合作规模翻四番，共同推动AI基础设施的普惠化。

这一合作不仅是对当前AI算力需求的直接响应，更是为物理AI、自动驾驶、工业智能等场景的规模化落地搭建“基础设施高速公路”，让每个行业都能快速接入顶尖AI算力。

结语：物理AI时代，让智能无处不在

今天，我们发布的不只是一款产品、一个平台或一项合作——而是一套重塑未来十年计算与智能的完整蓝图。从智能体重构软件世界，到物理AI连接真实场景；从开源模型激活全球创新，到薇拉·鲁宾平台突破算力瓶颈；从Alpamayo让汽车“学会思考”，到与联想共建超级工厂普及算力，英伟达正在构建一个全栈AI生态。

物理AI的“ChatGPT时刻”即将到来，它将让智能走出屏幕，融入汽车、机器人、工厂、医疗等每一个实体场景。我们坚信，AI不是要取代人类，而是要赋能人类——让复杂的计算变得简单，让稀缺的算力变得普惠，让每个人都能专注于创新、创造与问题解决。

未来已来，让我们共同迎接一个万物智能的新时代。谢谢大家！

数据来源说明

1. 英伟达（NVIDIA）2026年1月5日CES官方主题演讲实录及《NVIDIA Rubin platform, Alpamayo model unveiled at CES 2026》官方声明

2. 联想集团2026年1月7日Tech World大会官方发布及《联想与英伟达联合推出AI云超级工厂》合作公告

3. 前沿在线《CES2026黄仁勋: 物理AI进入“ChatGPT 时刻”倒计时》

4. IT时报《物理AI的ChatGPT时刻要来了!黄仁勋“别无选择”》

5. 网易新闻《速看!黄仁勋CES 2026演讲万字实录:甩出“物理AI”王牌》

6. Tom's Hardware《Nvidia CEO confirms Vera Rubin NVL72 is now in production》

7. 界面新闻《黄仁勋、杨元庆官宣合作计划:推出联想人工智能云超级工厂》

8. 中国经济网《美消费电子展上演讲嘉宾如何谈AI》

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