【TechWeb】1月6日消息,在2026年國際消費(fèi)電子展(CES)上,英偉達(dá)CEO黃仁勛以一場(chǎng)90分鐘的震撼演講,宣告人工智能進(jìn)入“物理AI”時(shí)代。這一戰(zhàn)略升級(jí)標(biāo)志著AI從理解語言轉(zhuǎn)向理解物理世界,為全球制造業(yè)、自動(dòng)駕駛和機(jī)器人領(lǐng)域帶來顛覆性變革。
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物理AI:從數(shù)字到現(xiàn)實(shí)的跨越
黃仁勛提出“物理AI”概念,強(qiáng)調(diào)AI需融合重力、摩擦等真實(shí)物理動(dòng)態(tài),以精準(zhǔn)執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。
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“物理AI”這一技術(shù)旨在優(yōu)化全球1000萬家工廠和20萬個(gè)倉庫的運(yùn)作邏輯,其核心支柱包括:
Newton物理引擎:實(shí)現(xiàn)低于0.01秒的實(shí)時(shí)物理計(jì)算響應(yīng),適配機(jī)器人及自動(dòng)駕駛場(chǎng)景。
Cosmos基礎(chǔ)模型平臺(tái):以1000億參數(shù)達(dá)成1毫秒級(jí)推理延遲,支持多模態(tài)物理世界理解。
GPU+LPU混合架構(gòu):算力效率提升100倍,成本降低90%,2026年第二季度全面供貨。
黃仁勛指出:“物理世界是AI最大的應(yīng)用場(chǎng)景,AI的價(jià)值由場(chǎng)景定義。”這一判斷為科技行業(yè)指明了從數(shù)字智能向具身智能的轉(zhuǎn)型方向。
?同時(shí),黃仁勛認(rèn)為:“物理AI的‘ChatGPT時(shí)刻’近在咫尺,但挑戰(zhàn)很明確。物理世界多樣且不可預(yù)測(cè)。收集真實(shí)世界訓(xùn)練數(shù)據(jù)緩慢又昂貴,而且永遠(yuǎn)不夠。所以答案是合成數(shù)據(jù)”?。
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?黃仁勛表示,AI正在變成一個(gè)跨模態(tài)、跨模型、跨云、跨形態(tài)部署的復(fù)雜系統(tǒng),能夠理解多種形態(tài)的數(shù)據(jù),針對(duì)不同問題選擇最合適的模型,并將天然運(yùn)行在多云環(huán)境之上,這將成為未來應(yīng)用構(gòu)建的基本范式。
Rubin平臺(tái):算力革命引領(lǐng)AI基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)代
黃仁勛表示,AI需求正在急劇攀升,多條曲線同時(shí)發(fā)揮作用:模型參數(shù)規(guī)模正以每年約10倍的速度擴(kuò)大,推理階段的計(jì)算需求以每年約5倍的速度增長(zhǎng),而token成本則需要以每年約10倍的速度持續(xù)下降,意味著AI競(jìng)爭(zhēng)本質(zhì)上已經(jīng)成為計(jì)算能力的競(jìng)賽。
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英偉達(dá)發(fā)布新一代AI超級(jí)芯片平臺(tái)“Rubin”,采用臺(tái)積電2nm工藝,集成六款新型芯片,分別為Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交換機(jī)、ConnectX-9超級(jí)網(wǎng)卡、BlueField-4 DPU及Spectrum-6以太網(wǎng)交換機(jī),配備88個(gè)定制Olympus核心。
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Rubin性能數(shù)據(jù)亮眼:
AI訓(xùn)練速度達(dá)前代Blackwell的3.5倍,推理速度提升5倍。
每瓦推理算力實(shí)現(xiàn)8倍飛躍,token生成成本最多降低10倍。
訂單規(guī)模已達(dá)3000億美元,微軟、亞馬遜云科技等巨頭紛紛入局。
英偉達(dá)Rubin平臺(tái)已進(jìn)入全面生產(chǎn)階段,基于該平臺(tái)的產(chǎn)品將于2026年下半年通過合作伙伴面市。
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黃仁勛宣布,Rubin平臺(tái)的開源特性進(jìn)一步推動(dòng)技術(shù)民主化。開源模型與前沿閉源模型的差距已縮短至6個(gè)月,加速了AI在工業(yè)領(lǐng)域的落地。?
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機(jī)器人與自動(dòng)駕駛:萬億級(jí)市場(chǎng)爆發(fā)
黃仁勛將機(jī)器人稱為“AI的終極形態(tài)”,并宣布與特斯拉深化合作,為Optimus人形機(jī)器人提供AI大腦。Optimus通過Omniverse數(shù)字孿生平臺(tái)完成90%以上訓(xùn)練,自主運(yùn)行比例達(dá)85%,遠(yuǎn)超行業(yè)均值。其量產(chǎn)計(jì)劃包括:
2026年第一季度:5萬臺(tái)量產(chǎn),成本降至2萬美元以下。
2026年底:產(chǎn)能提升至10萬臺(tái),覆蓋零件分揀、組裝、質(zhì)檢全流程。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,黃仁勛表示,未來十年里,他相當(dāng)肯定世界上很大一部分汽車將是自動(dòng)駕駛或高度自動(dòng)駕駛的。
同時(shí),英偉達(dá)開源Alpamayo系列AI模型,支持L4級(jí)自動(dòng)駕駛。首款搭載該技術(shù)的車型——2025款梅賽德斯-奔馳CLA將于2026年第一季度上市,標(biāo)志自動(dòng)駕駛從實(shí)驗(yàn)室走向量產(chǎn)。
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據(jù)介紹,Alpamayo 將開源模型、仿真框架與數(shù)據(jù)集三大支柱整合為統(tǒng)一開放的生態(tài)系統(tǒng),任何汽車開發(fā)者或研究團(tuán)隊(duì)均可在此基礎(chǔ)上進(jìn)行研發(fā)。Alpamayo 并不是直接部署于車端的模型,而是作為大規(guī)模教師模型,供開發(fā)者調(diào)優(yōu)、蒸餾,成為其完整輔助駕駛技術(shù)棧的核心基礎(chǔ)。
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在 CES 上,黃仁勛推出了:
Alpamayo 1:業(yè)界首款面向輔助駕駛研究社區(qū)設(shè)計(jì)的思維鏈 VLA 推理模型,現(xiàn)已在 Hugging Face 上發(fā)布。基于 100 億參數(shù)架構(gòu),該模型通過視頻輸入生成行駛軌跡,同時(shí)給出推理思路,能夠清晰展示每項(xiàng)決策背后的邏輯。開發(fā)者既可將 Alpamayo 1 調(diào)整為更精簡(jiǎn)的運(yùn)行時(shí)模型部署于車端,也可將其作為輔助駕駛的基礎(chǔ)架構(gòu),構(gòu)建諸如基于推理的評(píng)估器和自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng)等開發(fā)工具。Alpamayo 1 提供開放模型權(quán)重和開源推理腳本。該系列的后續(xù)模型將具備更大的參數(shù)規(guī)模、更精細(xì)的推理能力、更靈活的輸入輸出方式以及更豐富的商用選項(xiàng)。
AlpaSim:一款面向高保真輔助駕駛開發(fā)、完全開源的端到端仿真框架,現(xiàn)已在 GitHub 上公開發(fā)布。該框架提供逼真的傳感器建模、可配置交通動(dòng)態(tài),以及可擴(kuò)展的閉環(huán)測(cè)試環(huán)境,支持快速驗(yàn)證與策略優(yōu)化。
物理 AI 開放數(shù)據(jù)集:NVIDIA 提供多元化的大規(guī)模輔助駕駛開放數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含超過 1700 小時(shí)的駕駛數(shù)據(jù),覆蓋廣泛的地理區(qū)域和環(huán)境條件,涵蓋推動(dòng)推理架構(gòu)發(fā)展所必需的罕見且復(fù)雜的真實(shí)世界極端場(chǎng)景。這些數(shù)據(jù)集已在 Hugging Face 上開放使用。
黃仁勛表示:“物理 AI 的 ChatGPT 時(shí)刻已然到來,機(jī)器開始具備理解真實(shí)世界、推理并付諸行動(dòng)的能力。無人駕駛出租車將是最早受益的應(yīng)用之一。Alpamayo 為智能汽車注入推理能力,使其得以應(yīng)對(duì)罕見場(chǎng)景、在復(fù)雜環(huán)境中安全行駛,并解釋其駕駛決策,這為安全、可規(guī)模化的自動(dòng)駕駛奠定了基礎(chǔ)。”
開源生態(tài)與行業(yè)合作
英偉達(dá)推出四大開源AI模型家族,包括用于智能體 AI 的 Nemotron 系列、針對(duì)物理 AI 的 Cosmos 平臺(tái)、專為自動(dòng)駕駛研發(fā)的 Alpamayo 系列以及生物醫(yī)療領(lǐng)域的 Clara 模型。
四大開源AI模型覆蓋語音、自動(dòng)駕駛、蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)和物理世界建模:
NemoTron:支持長(zhǎng)對(duì)話與復(fù)雜推理。
Alpamayo:首個(gè)具備自主駕駛能力的開源模型。
La-Proteina:助力原子級(jí)蛋白質(zhì)設(shè)計(jì),推動(dòng)醫(yī)療創(chuàng)新。
Cosmos:通過合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練物理AI,減少對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的依賴。
黃仁勛強(qiáng)調(diào):“開源模型縮短了技術(shù)差距,讓全球開發(fā)者參與AI創(chuàng)新。”這一戰(zhàn)略吸引了波士頓動(dòng)力、特斯拉等企業(yè)加入開放機(jī)器人生態(tài)。
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同時(shí),英偉達(dá)貢獻(xiàn)了開源訓(xùn)練框架和全球最大的開放多模態(tài)數(shù)據(jù)集,其中包括 10 萬億個(gè)語言訓(xùn)練 tokens、50 萬條機(jī)器人軌跡、45.5 萬個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以及 100TB 的車輛傳感器數(shù)據(jù),標(biāo)志著英偉達(dá)正全力構(gòu)建一個(gè)涵蓋語言處理、機(jī)器人技術(shù)、科學(xué)研究及自動(dòng)駕駛的開放生態(tài)系統(tǒng)。
行業(yè)影響與未來展望
黃仁勛的演講揭示了AI從技術(shù)浪潮向基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)變。開源模型的崛起正重塑行業(yè)格局,而物理AI的自主運(yùn)行比例、供應(yīng)鏈穩(wěn)定性及成本控制成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。隨著Rubin平臺(tái)量產(chǎn)和Optimus機(jī)器人投產(chǎn),英偉達(dá)正從數(shù)據(jù)中心AI向物理世界全面轉(zhuǎn)型,為未來5-10年布局第二增長(zhǎng)曲線。
在這場(chǎng)科技革命的起點(diǎn),黃仁勛表示:“AI的第二個(gè)拐點(diǎn)已到來——從理解語言到理解物理世界,從軟件智能體到具身智能體。”
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