公司战略与核心主题 - 公司在CES 2026上明确展示全力投入AI领域的战略，五年来首次未发布游戏显卡[2] - 核心主题直指物理AI，旨在将技术护城河从芯片层拓展至全栈平台层（模型+数据+工具），以拉动更多GPU与基础设施投入并增强用户与生态锁定[7][10] 下一代数据中心架构：Vera Rubin - 正式推出下一代AI数据中心机柜架构Vera Rubin NVL72，预计2026年下半年启动规模化量产[14][38] - 架构由六大核心组件构成：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU、Spectrum-6 Ethernet switch[15] - 在NVFP4数据类型下，Rubin GPU推理性能达50 PFLOPS，是Blackwell GB200的5倍；训练性能达35 PFLOPS，是Blackwell的3.5倍[4][17] - 每颗Rubin GPU封装8组HBM4内存，提供288GB容量和22 TB/s带宽[18] - 引入NVLink 6，将单GPU互连带宽提升至3.6 TB/s（双向），每个机架配备9颗交换芯片，总规模内带宽达260 TB/s[20][21] - Vera CPU集成88个定制Olympus Arm核心，最多可同时运行176个线程，与GPU连接的NVLink C2C互连带宽达1.8 TB/s，可寻址最多1.5 TB的LPDDR5X内存[22] - 推出采用共封装光学（CPO）的Spectrum-X以太网交换机用于扩展，其中SN688提供409.6 Tb/s总带宽，SN6810提供102.4 Tb/s总带宽[24][25][26][27] - 推出BlueField-4 DPU构建新的“推理上下文内存存储平台”，旨在高效共享与复用键值缓存数据，提升系统响应和吞吐能力[32][34] - 每个Vera Rubin NVL72机架整体可提供3.6 exaFLOPS的NVFP4推理性能、2.5 exaFLOPS的NVFP4训练性能、54 TB的LPDDR5X内存以及20.7 TB带宽达1.6 PB/s的HBM4内存[36][37] - 与Blackwell相比，训练MoE模型所需GPU数量仅为四分之一，在MoE推理场景下每token成本最高可降低10倍[36] 自动驾驶领域发布 - 推出面向安全推理自动驾驶的全新开源模型系列Alpamayo[39] - 发布全球首款开源、大规模的自动驾驶视觉-语言-行动推理模型Alpamayo 1，参数100亿，能理解环境并解释决策行为[41][42] - 配套推出开源仿真框架AlpacaSim，并发布包含1700小时驾驶数据的开源数据集，涵盖广泛地理区域与复杂边缘场景[44][45] - Alpamayo将率先搭载于2025年第二季度欧洲上市的梅赛德斯-奔驰CLA车型，后续通过OTA升级推送高级自动驾驶功能[45] - 展示了基于自身技术构建的全球L4级自动驾驶与Robotaxi生态系统全景，覆盖全产业链[47] AI模型与平台更新 - 推出面向Agentic AI的NVIDIA Nemotron模型家族，并持续向社区开源训练框架及多模态数据集[6] - 开源数据集包括10万亿语言训练token、50万条机器人轨迹数据、45.5万个蛋白质结构、100TB车辆传感器数据[6] - Nemotron进一步推出针对语音、RAG以及安全三大场景的专项模型[49] - Nemotron Speech包含新的自动语音识别模型，在实时低延迟场景中速度比同类模型快10倍，已被博世采用[51][52] - Nemotron RAG搭载新的视觉语言模型以提升文档搜索效率，Nemotron Safety系列模型专注于增强AI应用安全性与可信度[53] - 公司在演讲中提及国产开源模型DeepSeek、Kimi K2、Qwen[11][12] 物理AI与机器人 - 为机器人推出的“大脑”Cosmos平台升级，全新发布Cosmos Reason 2视觉-语言推理模型、Cosmos Transfer 2.5与Cosmos Predict 2.5合成视频生成模型[56][59] - 发布专为类人机器人打造的开源视觉-语言-行动推理模型Isaac GR00T N1.6，支持全身控制并集成Cosmos Reason模型[60] - 推出NVIDIA AI Blueprint for Video Search and Summarization参考工作流，用于构建分析视频的视觉AI智能体[60] - Cosmos平台已被Figure、Agility Robotics、通用汽车等公司采用，其模型正被Salesforce、Uber等企业用于开发AI智能体[54][58] 生物医学领域 - 推出专门针对医疗健康与生命科学领域的AI技术工具NVIDIA Clara，旨在降低行业成本、加速治疗方案落地[61][62] - 该系列包含多款专项模型：La-Proteina能设计原子级精度的大型蛋白质；ReaSyn v2在药物发现阶段考虑生产问题；KERMT预测潜在药物人体反应；RNAPro预测RNA分子3D结构[68] - 将为研究者提供包含45.5万个合成蛋白质结构的数据集[65]