英伟达CES 2026核心观点 - 英伟达在CES 2026上提出，人工智能热潮并未降温，而是在拓宽，下一阶段将从“AI模型”转向可大规模、低成本部署于数据中心、汽车和机器人等现实场景的“AI系统” [1] 新一代平台Rubin - 发布下一代数据中心平台Rubin，作为Blackwell的继任者，被定位为公司的“首个极限协同设计AI平台” [1][2] - Rubin是一个六芯片一体化系统，而非独立的GPU升级，核心组件包括Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 6、Spectrum-X以太网光子技术、ConnectX-9 SuperNIC和BlueField-4 DPU [2] - 该平台旨在通过紧密集成的系统（计算、网络、内存和软件协同设计）来减少瓶颈和成本，实现更高效的“令牌生成”，使更少的芯片完成更多有效工作 [3] - Rubin的设计目标是让AI工作负载的服务成本更低廉，而不仅仅是训练速度更快，以应对AI从演示走向日常产品后，每次查询成本与峰值性能同等重要的商业挑战 [4] 战略定位：从芯片到AI基础设施 - 公司反复强调“AI工厂”概念，即专门为工业规模生产智能而建造的数据中心，其战略定位正从芯片供应商转向AI经济的基础设施支柱 [5] - Rubin与新的网络、数据处理单元和光子技术一同发布，而非作为独立的GPU周期，向客户传递的信息是竞争优势在于全系统优化，而公司相信自己能提供端到端的解决方案 [6] - 此举是对竞争压力的回应，超大规模云厂商正越来越多地自研芯片（特别是推理芯片），竞争对手也在瞄准更窄、更便宜的工作负载，公司的对策是向更高层级的系统集成迈进，使其更难被逐个部件替换 [7] 物理AI与新兴应用 - 主题演讲的另一大主题是“物理AI”，即不仅能生成文本或图像，还能在现实世界中感知、推理和行动的系统 [8] - 这支撑了公司在机器人、自动驾驶汽车和仿真平台上的重新强调，随着AI从屏幕走向机器，对计算的延迟、可靠性和实时决策能力提出了关键要求 [8] - 公司多年来持续围绕汽车和机器人构建软件平台和开发者生态系统，CES 2026表明其认为技术和需求终于跟上了步伐 [9] - 在物理AI领域，开源模型的快速迭代被视为一种优势，随着模型每隔数月改进一次，价值将转向那些能在复杂环境中高效运行它们的硬件和系统 [10] 行业趋势与展望 - 行业正从实验阶段转向关注规模和可持续性的阶段，重点强调成本、效率和部署能力，这往往有利于拥有深厚工程资源和现有客户关系的现有企业，但也提高了回报门槛 [11] - AI增长的下一阶段可能不再像淘金热，而更像工业化进程：速度更慢、竞争更激烈，且越来越由能够以最低边际成本提供智能的参与者所塑造 [12] - 公司押注于像Rubin这样的紧密集成平台以及对物理AI的广泛推进，以保持其在此次行业转变中的核心地位，市场的认可将取决于未来12至18个月内这些系统在现实世界中的部署速度 [13]