黄仁勋重新定义数字员工和物理AI！美国当地时间1月5日，英伟达CEO黄仁勋在拉斯维加斯枫丹白露酒店的剧场中心进行了新年的首场演讲。他依旧穿着那身标志性的皮衣。
通常情况下，英伟达会在春季于硅谷举行的开发者大会上详细介绍其最新芯片的规格和性能。然而，由于人工智能所需的计算复杂度不断提高，以及市场对先进处理器用于训练和运行AI模型的巨大需求，整个半导体行业不得不加快步伐。
在总结2025年的变化时，黄仁勋特别提到了DeepSeek R1的出现所起到的催化剂作用，并展示了中国开源模型Kimi K2和Qwen。这场持续一个半小时的演讲信息量极大，涵盖了Agentic AI、物理AI和新芯片三大关键词。
此次大会上，英伟达发布了一套由六个部分组成的Rubin平台，包括两种规格的GPU与CPU、NVLink 6交换芯片和ConnectX-9 SuperNIC。这款新服务器专为处理创建此类模拟而设计，能应对模型训练所需的海量计算负载。命名灵感来源于20世纪中期美国天文学家Vera Rubin，她通过对天体运动的开创性观测取得重大科学突破。
黄仁勋表示，每一颗芯片都是革命性的，都值得单独开一场发布会。从公开数据来看，性能非常惊人：Rubin GPU的NVFP4推理算力为50PFLOPS，是Blackwell的5倍；NVFP4训练算力是35PFLOPS，是Blackwell的3.5倍；HBM4内存带宽22TB/s，是Blackwell的2.8倍，晶体管数量3360亿个，是Blackwell的1.6倍。通过软硬件协同设计，Rubin平台将推理token成本降低10倍，将训练MoE模型所需的GPU数量减少4倍。
英伟达下一代AI超级芯片平台Vera Rubin已进入全面量产，将于2026年下半年开始向合作伙伴交付，AWS、Google Cloud、Microsoft、Oracle等主要云服务商已确认部署。
有了充足的算力，软件层才有想象空间。近年来，Agentic AI成为热门概念之一。英伟达试图降低Agent的开发成本，发布了Nemotron-CC，这是一个多语言预训练语料库，覆盖140多种语言，总规模达1.4万亿token。公司还强调了“Granary”指令数据集，目标是让模型在企业级任务上“开箱即用”。利用英伟达的硬件和框架，开发者在几分钟内就能构建出一个功能完整的个人助理。
