NVIDIA 在 CES 上描绘 AI 未来图景：Rubin 平台、开放模型与自动驾驶技术
在 CES 2026 开幕期间，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在拉斯维加斯枫丹白露酒店发表了主题演讲，展示了其最新 AI 平台 Rubin 的首次亮相。同时，NVIDIA 还发布了多个面向医疗健康、机器人和自动驾驶的开放模型，并通过梅赛德斯-奔驰 CLA 演示了 AI 定义的驾驶场景。
在演讲中，黄仁勋指出，AI 正在迅速渗透到各个行业和设备之中，驱动着整个计算领域的变革。
“得益于加速计算与 AI 技术的融合，传统计算模式正在经历根本性转变。过去十年累计价值超十万美元的计算资源，如今正被重新定义，以适应新型计算范式。”黄仁勋说道。
NVIDIA 首个采用极致协同设计理念的 AI 平台 Rubin 已全面投入量产。该平台集成了六款芯片，并引入了 Alpamayo 推理模型系列，用于辅助驾驶系统的开发。
黄仁勋强调，借助 Rubin 平台，NVIDIA 希望将 AI 推向技术前沿，同时将生成 token 的成本降至上一代平台的十分之一，从而实现大规模 AI 部署的经济可行性。
此外，NVIDIA 还介绍了其在多个行业领域推出的开放模型。这些模型在 NVIDIA 超级计算机上训练而成，构建了一个全球范围内的智能生态，供开发者和企业使用。
黄仁勋指出：“每隔六个月，我们都会发布新的模型，而这些模型的智能水平正逐步提升。正因为如此，模型的下载量出现了大幅增长。”
智能引擎：Rubin 平台
NVIDIA 以美国天文学家 Vera Rubin 命名了其下一代计算平台。作为 Blackwell 架构的延续，Rubin 平台是 NVIDIA 首个实现极致协同设计的 AI 平台，现已实现全面量产。
Rubin 平台从数据中心架构出发，延伸至多个组件，包括：
Rubin GPU：具备 50 petaflops 的 NVFP4 推理性能。
Vera CPU：专为数据移动和代理处理优化。
NVLink 6：垂直扩展网络。
Spectrum-X Ethernet Photonics：横向扩展网络。
ConnectX-9 SuperNIC。
BlueField-4 DPU。
黄仁勋指出，极致协同设计是 Rubin 平台的核心理念。它通过紧密集成芯片、托架、机架、网络、存储和软件等组件，有效消除性能瓶颈，并显著降低 AI 训练和推理成本。
他还介绍了 NVIDIA 推理上下文记忆存储平台，这是一个 AI 原生的键值（KV）缓存层，可提升长上下文推理能力，实现 token 处理速度提升 5 倍、整体成本效益提升 5 倍、能效提升 5 倍。
通过 Rubin 平台，NVIDIA 有望以更低的成本加速 AI 技术的迭代。黄仁勋解释道：“训练速度越快，下一代技术就能越早推向市场。这直接影响产品发布时间，也决定着技术的领先程度。”
全面开放的模型生态
NVIDIA 的开放模型均在 NVIDIA 超级计算系统中训练，广泛应用于医疗健康、气候科学、机器人、具身智能和自动驾驶等多个领域。
“我们在自身平台上构建了前沿 AI 模型，并以开放方式发布，让全球各行各业都能参与 AI 发展进程。”黄仁勋说道。
目前，该产品组合覆盖六大核心领域：Clara 用于医疗健康、Earth-2 用于气候科学、Nemotron 用于推理与多模态 AI、Cosmos 用于机器人和仿真、GR00T 用于具身智能，以及 Alpamayo 用于辅助驾驶。
黄仁勋进一步强调，这些模型向全球开发者开放，并且 NVIDIA 在模型排行榜上表现优异。“开发者可以创建、评估、设置护栏并部署模型。”他补充道。
桌面级 AI：RTX、DGX Spark 与个人智能体
NVIDIA 认为，AI 未来的方向不仅限于数据中心，也应延伸至个人终端。
在演示中，NVIDIA 展示了基于 DGX Spark 桌面级超级计算机运行的个性化 AI 智能体，并结合 Hugging Face 模型与 Reachy Mini 机器人实现交互，展示了开放模型、本地执行与模型路由如何使智能体成为高效的物理协作者。
黄仁勋感叹：“几年前这还难以想象，而如今已成现实。”
NVIDIA 同时宣布，DGX Spark 的性能将提升 2.6 倍，并新增对 Lightricks LTX-2 与 FLUX 图像模型的支持，未来还将通过 NVIDIA AI Enterprise 提供服务。
物理 AI 的融合
借助 NVIDIA 的训练、推理与边缘计算技术，AI 正在与现实世界深度融合。
在与物理环境交互前，这些系统可借助合成数据在虚拟世界中进行训练。
黄仁勋展示了 NVIDIA Cosmos 开放世界基础模型，该模型能够：
从单张图像生成逼真视频。
合成多视角驾驶场景。
根据场景提示模拟边缘环境。
执行物理推理和轨迹预测。
实现交互式闭环仿真。
NVIDIA 也推出了 Alpamayo 推理模型与 AlpaSim 仿真蓝图，以推动 L4 级自动驾驶的实现。其中包括：
Alpamayo R1：首个开源 VLA 推理模型。
AlpaSim：面向高保真辅助驾驶测试的全开源端到端仿真框架。
黄仁勋在视频中演示了 Alpamayo 系统如何通过传感器输入操控方向盘、刹车和油门，并进行行为推理。一辆搭载该系统的梅赛德斯-奔驰 CLA 在旧金山的复杂交通环境中平稳运行。
首款搭载 Alpamayo 平台的乘用车即将发布，该车型将基于 NVIDIA DRIVE 全栈自动驾驶平台开发，并计划于今年在美国市场推出。此前，CLA 已获得 EuroNCAP 五星安全评级。
黄仁勋还提到，DRIVE Hyperion 正在全球范围内被主流汽车制造商、供应商及无人驾驶出租车公司采用，其发展势头持续增强。
“我们希望有朝一日每一辆汽车、每一辆卡车都将实现自动驾驶。”黄仁勋表示。
他与两款小型机器人一同登台，展示了 NVIDIA 全栈方法如何推动全球物理 AI 生态系统的构建。
通过视频演示，NVIDIA 展示了如何利用 Isaac Sim 与 Isaac Lab 在虚拟环境中训练机器人，并介绍 Synopsys、Cadence、Boston Dynamics 和 Franka Robotics 等行业伙伴的最新成果。
黄仁勋还与西门子 CEO Roland Busch 同台亮相，在西门子主题演讲中宣布双方将深化合作。视频展示了 NVIDIA 全栈技术如何与西门子工业软件集成，以实现从设计到仿真再到生产的物理 AI。
“这些工厂本质上将是巨型机器人。”黄仁勋总结道。
西门子股份公司总裁兼首席执行官 Roland Busch 与 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在西门子 CES 2026 主题演讲。
协同创新，共创未来
黄仁勋指出，NVIDIA 当前构建的是一个完整的技术栈，以支持 AI 的突破性发展。
“我们致力于打造完整的解决方案，使全球开发者能够创造颠覆性的应用。”
完整演讲内容可通过 NVIDIA 官方渠道回看。
游戏与创作领域的 AI 更新
NVIDIA 在 1 月 6 日推出了 DLSS 4.5，新增动态多帧生成、6 倍多帧生成模式以及第二代 Transformer 模型，为玩家提供更流畅的画面与更高帧率。
目前已有超过 250 款游戏和应用支持 DLSS 4。2024 年内，《007 初露锋芒》《影之刃零》《识质存在》《生化危机：安魂曲》等热门游戏也将在首发时支持 DLSS 4 多帧生成。
NVIDIA 宣布 RTX Remix Logic 正式上线，扩展了 Remix modding 平台，允许 Modder 在游戏中触发动态图形特效。
在《全面战争：法老》中，NVIDIA ACE 技术被用于辅助玩家理解和操作复杂系统。
《绝地求生》中，AI 队友 PUBG Ally 获得了长期记忆功能，使其行为更加智能和适应性更强。
此外，NVIDIA G-SYNC Pulsar 显示器正式上市，提供无撕裂体验、动态刷新率感知技术，支持 G-SYNC 智能环境光，为玩家树立了新的显示标准。
NVIDIA 还通过 LTX-2 和 ComfyUI 提升了 PC 上 4K AI 视频生成的性能。
更多 CES 2026 技术公告可参考 NVIDIA 官方新闻。
详细信息请参阅 NVIDIA 在 CES 上的技术公告。