一年一度的 CES 来了，和往年一样，我最期待的是英伟达老黄的演讲。

那么今年他还能带来什么重磅吗？

话不多说，直接进正题。

那个穿皮衣的男人没有废话，直接扔出了一枚足以让整个 AI 行业重新洗牌的“终极武器”——Vera Rubin 平台。

为了不浪费大家时间，90 分钟的发布会，我提炼了最核心的 2 个“核弹级”重点，让大家快速了解一下。

01｜算力暴涨 5 倍：Vera Rubin 架构有多变态？

老黄这次彻底不装了。

面对 AI 对算力近乎变态的渴求，他给出的方案简单粗暴：推倒重来。

全新的 Vera Rubin 芯片，架构极其激进：1 个 Vera CPU + 2 个 Rubin GPU。

这一改，数据直接吓人：

推理性能：相比上一代（Grace Blackwell）直接暴涨 5 倍。

训练性能：提升 3.5 倍。

能效控制：以前还是风冷液冷混合，现在直接上 100% 全液冷。

图：Vera 和 Rubin 芯片

图：NVIDIA Rubin Boxes

图：Rubin GPU

相比前一代，Vera Rubin 将 token 成本降低了 90%，训练 MoE 模型所需的 GPU 数量减少 4 倍。但光有算力没用，数据传不过去也是白搭。

这也是这次发布会被很多人忽视、但极其重要的升级——网络。

老黄这次掏出了压箱底的宝贝：NVLink 6： 采用了 400G SerDes 技术，速度直接比上一代翻倍。

图：NVLink 6

这意味着 GPU 之间聊天基本没有延迟，所有芯片像连体婴一样工作。

硅光技术（Silicon Photonics）： 配合 Spectrum-X 交换机，英伟达终于大规模应用了光互连。

图：Spectrum-X 

图：Spectrum X switch

BlueField 4： 现在的 Vera Rubin 计算节点，出厂就标配这块 DPU，专门负责处理那些繁杂的数据搬运工作。

图：Bluefield 4

最离谱的是那个 NVL72 机架。

NVL72 的推理性能将提高 5 倍，训练性能将提高 3.5 倍。

图：NVL72

图：NVL72 系统

老黄在现场透露，这一个柜子里塞进了足足 2 英里（约 3.2 公里） 的铜缆！

这意味着什么？

意味着以前需要盖一座机房才能跑的大模型，现在可能塞进这一个柜子就能搞定。

算力成本将断崖式下跌，AI 的“智商”上限被强行拉高了。

02｜物理 AI 的觉醒：这一次，AI 真的走出屏幕了

如果说第一部分的硬件是“秀肌肉”，那这部分才是老黄真正的野心所在：Physical AI（物理 AI）。

什么叫物理 AI？

简单说，就是 AI 不再只是陪你聊天的 ChatGPT，它长了手脚，有了躯体，开始在现实世界里干活了。

这一段老黄展示了一套完整的“造物主”系统。

1. Alpamayo：会思考的“老司机”

以前的自动驾驶，看到红灯停，看到人让，那是“规则”。

但今天发布的 Alpamayo 模型，是真正的思考与推理 AI。

是全球首款具备思考和推理能力的汽车人工智能。

图：Alpamayo 

它不再死板。

现场演示中，它能解释自己的行为： “我刚才减速了，因为我注意到那个人虽然还在路边，但他的一只脚已经迈出来了，我推测他要横穿马路。”

图：自动驾驶视频

这不仅是开车，这是在理解人类世界。 

而且，老黄直接宣布：Alpamayo 开源！ 

（英伟达研发自动驾驶已经 8 年了，这是老黄对自动驾驶汽车最热情的一次。）

这一招，基本是要把自动驾驶行业的门槛踏平了。

老黄还回顾了 NVIDIA 为此提供的各种模型/框架，包括已经推出几年的 Cosmos 和 Gr00t。

2. Cosmos：给机器人造一个“黑客帝国”

机器人怎么学会走路、拿杯子？

去现实里练太慢了，还容易摔坏。 

于是，英伟达发布了 Cosmos——一个物理级精度的“世界模拟器”。

这是一个疯狂的闭环：

计算即数据： 用算力生成海量的、符合物理定律的虚拟视频和场景。

图：计算即数据

母体特训： 机器人和汽车在这个虚拟世界里，一天能跑几百万公里，摔倒几亿次。

下载大脑： 练成了，直接把“脑子”下载到现实的机器人身上。

图：COSMOS

老黄说了一句很玄乎的话：“Cosmos 把算力转化成了数据。”

这解决了机器人行业最大的痛点：数据不足。

以后，不需要再去现实里采集数据了，数据是可以被“算”出来的。

3. 机器人的未来：L4 级生态

有了脑子（Alpamayo），有了训练场（Cosmos），再加上英伟达的硬件（Thor芯片）。

老黄终于凑齐了最后一块拼图。

图：L4 生态系统

他在现场放出的画面里，旧金山不再是那个只有车的城市，而是一个“机器之城”。

从奔驰刚刚量产的 CLA，到人形机器人，所有这一切，共享同一个大脑，共享同一套训练逻辑。

图：全栈 AV

这真的不是科幻片了。 

英伟达已经把路铺好了，接下来，就是一大波机器人走进我们生活的时刻。

英伟达再次展示了他们过去几年一直在开发的概念验证机器人，包括他们是怎么在物理上精确的模拟环境中训练这些机器人。

如何学会成为机器人？一切都在《宇宙全能》中完成。

图：合作伙伴机器人

03｜写在最后

看完这场发布会，我的结论只有一个：AI 进化的速度，已经远远超过了我们的想象。

当算力不再是瓶颈（Vera Rubin），当 AI 能够理解物理世界的因果关系（Alpamayo），当虚拟世界可以完美反哺现实（Cosmos），我们要面对的，可能真的是一个“新物种”的爆发。

正如老黄最后说的：“这是最大的机器人产业。”

那个穿着皮衣的男人已经把车门焊死了，车速越来越快。

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