文章核心观点 英伟达在CES 2026上通过其主题演讲，系统性地阐述了公司在人工智能领域的未来战略重心，核心是推动AI从数字世界向物理世界的扩展，并为此构建了从底层硬件到上层应用的全栈平台[3][8][12][19] AI Agent - 公司将Agentic AI定位为AI发展的重大转型，标志着从生成式、推理模型进入具备高级推理、多步规划和自主行动能力的“代理”阶段[6] - Agentic AI的核心是多模型、多模态代理系统，这些代理根据专长相互调用形成“推理链”，以处理复杂任务，例如Perplexity和Cursor等模型的应用[6] - 该技术将革命企业AI，使企业能够训练特定任务模型并结合推理扩展能力，例如使用Nemotron等模型让数字代理自主管理工作流[7] - Agentic AI被视为连接物理世界的桥梁，使得大语言模型训练的AI代理能够从云端扩展到工业、工厂和机器人领域[8] Physical AI - Physical AI是本次演讲中占比最长的主题，其定义是让摄像头、机器人、自动驾驶汽车等自主系统在物理世界中感知、理解、推理并执行复杂操作[10] - 该技术解决了自主机器无法准确感知和适应物理环境的核心问题，其实现依赖于基于物理规律的仿真技术，通过在虚拟环境中安全训练来提高任务效率和精度[11] - Physical AI正在驱动多个行业变革：在机器人领域，使机器人从工具变为智能设备，如自主移动机器人、机械臂、手术机器人和人形机器人；在自动驾驶领域，让车辆能实时处理传感器数据并在虚拟环境中训练以应对复杂场景；在工业领域，通过摄像头和AI优化工厂、仓库的运营效率与安全[11][12] - 公司将其定位为AI发展的下一个重大阶段，即“机器人学的ChatGPT时刻”或“通用机器人大爆炸”，意味着AI从数字世界扩展到物理世界[12] - 为实现Physical AI，公司推出了全栈平台，以Omniverse为连接器，整合了训练、模拟和推理流程[13] - 平台中的关键亮点是Cosmos世界基础模型，它用于生成基于物理的合成数据以训练机器人和自动驾驶系统，公司提出了“Compute is Data”的理念，强调计算力本身已成为数据来源[15][16] - 公司展示了与三大EDA公司（Cadence, Synopsys）的合作，其技术将应用于汽车、工业、航空航天、医疗等多个领域的数字孪生[18] - 公司预测Physical AI将重塑全球产业，从工厂自动化到家用机器人，并成为应对劳动力短缺的必需技术，推动万亿参数“世界模型”在现实世界中落地[19] Rubin平台 - 公司宣布其下一代AI平台Vera Rubin已进入全面生产阶段，预计2026年下半年开始出货[22] - 该平台硬件核心包括Rubin GPU和Vera CPU，两者协同设计以实现更快数据共享和更低延迟，优化大规模AI模型的训练和推理[24] - Rubin GPU相比前代Blackwell性能大幅提升：NVFP4推理性能达50 PFLOPS，是Blackwell的5倍；NVFP4训练性能达35 PFLOPS，是Blackwell的3.5倍；HBM4带宽为22 TB/s，是前代的2.8倍；NVLink带宽每GPU达3.6 TB/s，是前代的2倍；晶体管数量达3360亿个，是Blackwell的1.6倍[24][33] - Vera CPU拥有88个定制核心、176线程，系统内存达1.5 TB，是Grace CPU的3倍，晶体管数量达2270亿个[31] - 平台升级包含六款新芯片：Rubin GPU、Vera CPU、NVLink 6、NVSwitch、新一代BlueField-4 DPU以及ConnectX-9智能网卡[24] - BlueField-4 DPU拥有1260亿个晶体管，提供800Gb/s带宽，其网络、计算和内存带宽相比BlueField-3分别提升2倍、6倍和3倍[26] - ConnectX-9智能网卡提供800Gb/s以太网带宽，拥有230亿个晶体管，具备可编程RDMA和数据路径加速器以及先进的安全功能[35] - 公司强调Rubin的升级是机架级甚至更大规模的AI基础设施飞跃，而不仅仅是单个芯片的升级[24] - 平台的其他组件包括无电缆、无软管、无风扇的Vera Rubin计算托盘，以及集成共封装光学的Spectrum-X以太网交换机，后者拥有3520亿个晶体管，提供102.4 Tb/s的扩展交换基础设施[28][30]