在 CES 2026 的舞台上，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋以 “计算的炼金术” 为主题，宣告了全球科技产业迎来历史性转折 —— 加速计算与生成式 AI 两大平台变革同步爆发，推动整个技术栈实现全面重构。这一变革彻底颠覆了传统计算逻辑：软件开发从编写代码转向训练模型，计算核心从 CPU 迁移至 GPU，应用构建从 “应用优先” 升级为 “AI 优先”，预编译模式被实时生成像素与 Token 的全新方式取代。据估算，这场变革背后蕴含着 10 万亿美元的现代化计算价值，其核心驱动力正是全球研发预算从传统方法向 AI 技术的大规模转移。
2025 年作为 AI “飞升之年”，催生了物理 AI、代理系统与开源崛起三大关键趋势。物理 AI 作为理解物理定律并与现实世界交互的智能形态，打破了 AI 长期被困于屏幕的局限，填补了其在因果关系、惯性、摩擦力等基础物理常识上的空白。为解决真实世界数据收集缓慢、昂贵且永不满足的困境，英伟达构建了训练、推理、模拟三位一体的物理 AI 架构，其中 COSMOS 世界基础模型成为核心支柱，如同物理 AI 的 “ChatGPT” 时刻。该模型依托英伟达强大算力，能够按需生成基于物理规律、具备无限多样性的合成数据，可产出照片级物理连贯视频，支持交互式闭环模拟与推理预测，通过数万亿英里的虚拟路测，让机器人在模拟中学习、在现实中自适应各类场景，目前已实现数百万次全球下载与部署。
AI 代理的进化则让智能从单纯的记忆迈向深度推理，具备规划、执行、研究与使用工具的综合能力。智能体路由技术的突破，打破了单一模型的局限，通过整合开源 LLM、专有 LLM、视觉模型、生物模型等各类专家模型，实现多模型、多云环境下的协同工作。英伟达提供的专属 AI 构建蓝图，允许企业利用自有数据、工具 API 与智能体路由，定制化整合全球顶尖的开源与专有模型，打造完全可定制且始终保持前沿的 AI 系统。个人 AI 助手 “RICCI” 的成功案例，已实现日程管理、从草图到渲染的内容生成、机器人控制等多元功能，印证了这一蓝图的落地可行性。而英伟达作为全球领先平台的 AI 引擎，已与微软、谷歌、亚马逊、Adobe 等众多科技巨头建立深度合作，构建起庞大的生态网络。
物理 AI 的规模化落地离不开强大的硬件支撑，英伟达推出的 VERA RUBIN 计算平台成为核心动力。该平台灵感源自天文学家薇拉・鲁宾，以极致协同设计为理念，整合 VERA CPU、RUBIN GPU、SPECTRUM-X 交换机、BLUEFIELD-4 DPU 等核心组件，投入 15000 工程师年打造而成。其中 RUBIN GPU 凭借 MVF P4 张量引擎实现硬件级自适应精度，浮点性能较上一代提升 1.6 倍;VERA CPU 以 88 核 / 176 线程的空间多线程技术，实现每瓦性能翻倍;BLUEFIELD-4 DPU 则卸载虚拟化、安全等非 AI 任务，让算力专注于核心计算。整个平台采用零线缆设计，单模块 AI 算力达 100 PFLOPS，通过 100% 直接液冷技术，无需数据中心冷水机组即可稳定运行，峰值推理性能较上一代提升 5 倍，峰值训练性能提升 3.5 倍。
在应用场景层面，物理 AI 正从虚拟走向现实，开启新工业革命。英伟达与梅赛德斯 - 奔驰达成战略合作，推出搭载全球首个推理型 AI ALPHA MAYO 的自动驾驶汽车，将于 2026 年第一季度全球上路并持续 OTA 更新，彻底解决长尾场景难题。依托 OMNIVERSE 与 ISAAC SIM，英伟达构建了机器人的创世引擎，实现海量合成数据生成与物理级精准仿真，推动自动驾驶技术向各类机器人系统延伸。与西门子、cadence 等企业的深度合作，将 AI 全栈集成贯穿设计、生产、运营全生命周期，让未来工厂成为巨型机器人。硅光子连接与上下文内存革命两大技术突破，进一步破解了模型规模增长带来的算力与存储压力，使推理成本降至上一代的十分之一。
从芯片到系统，从模型到应用，英伟达通过全栈重构构建起物理 AI 的完整生态。这场由计算炼金术引发的革命，不仅重塑了科技产业的发展格局，更将深度改变制造业、出行、机器人等众多领域，推动人类社会迈入 AI 与物理世界深度融合的全新时代。正如黄仁勋所言，我们正站在新工业革命的起点，一个由 AI 驱动、万物智能互联的未来已近在眼前。
