在拉斯维加斯国际消费电子展（CES）的舞台上，英伟达首席执行官黄仁勋身着标志性黑色夹克亮相，尽管比预定时间晚了十分钟，但他的演讲依然吸引了全场目光。这场持续一个半小时的演讲中，黄仁勋不仅回顾了过去一年科技行业的关键转折，更将英伟达的战略定位从“AI革命的引领者”转向“全球数字基础设施的核心供应商”。他通过一系列硬件发布、技术路线图和生态布局，向外界传递了一个明确信号：英伟达正在构建一个覆盖芯片、网络、存储到软件的全栈式AI帝国。
硬件层面的革新是此次发布的核心焦点。英伟达正式揭晓了基于Rubin架构的“积木式”计算平台，该平台由六款核心组件构成：两种规格的GPU（Rubi和Rubin Ultra）与CPU、NVLink 6交换芯片以及ConnectX-9 SuperNIC网络适配器。这一设计突破了传统芯片的单一功能定位，通过模块化组合实现系统级性能优化。例如，定位为机架级主力的Vera Rubin NVL72集成72颗GPU与36颗CPU，而其升级版Rubin Ultra NVL288则将规模扩展至288颗GPU与144颗CPU。更值得关注的是，英伟达首次将Rubin架构纳入DGX品牌体系，推出标准化算力单元——用于训练的DGX Rubin NVL72与用于推理的DGX Rubin NVL8，形成从研发到落地的完整闭环。这些产品预计于2026年下半年通过合作伙伴进入市场。
在系统协同层面，英伟达祭出两项关键技术：网络性能与存储架构的双重升级。其主推的Spectrum-X以太网光子交换系统被标注为“一等性能特性”，宣称可将推理能效与性能提升至原有水平的五倍。而新发布的“推理上下文内存”平台则直指AI代理能力的瓶颈，通过扩展上下文窗口长度，解决长时序智能体运行中的卡顿问题。这两项技术被业界视为英伟达从GPU市场向外扩张的信号，暗示其利润增长点正从单一硬件向系统级解决方案转移。
软件生态的布局同样充满策略性。英伟达推出的Nemotron-3模型家族包含70B、34B和8B三种规模的变体，配套发布的多语言预训练语料库Nemotron-CC覆盖140余种语言，总规模达1.4万亿token。更引人注目的是其“Granary”指令数据集，该工具旨在让模型无需额外训练即可直接处理企业级任务。英伟达生成式AI与软件副总裁Kari Briski直言：“我们希望通过免费模型样本吸引开发者，但这些样本在英伟达技术栈上的运行效果将远超其他平台。”数据显示，2025年英伟达在Hugging Face平台贡献了650个开放模型与250个数据集，成为该社区最大贡献者之一。
物理AI与机器人领域的突破则展现了英伟达的野心边界。黄仁勋将“机器人领域的ChatGPT时刻”作为演讲高潮，强调智能体需具备感知、推理与行动的闭环能力。为此，英伟达推出三大技术支柱：升级版仿真平台、机器人专用模型以及运动控制架构。在汽车领域，其Drive AV平台已进入量产阶段，2026款梅赛德斯-奔驰CLA车型将搭载L2级自动驾驶系统，支持城市点到点导航，并计划年底前在美国实现脱手驾驶。更激进的布局体现在自动驾驶开源生态——Alpamayo家族包含AI模型、仿真工具与数据集，配套1700小时驾驶数据与开源框架，试图降低L4级自动驾驶开发门槛。机器人方面，Isaac GR00T N1.6模型实现了视觉-语言-行动的跨模态推理，而Jetson T4000边缘计算平台则将训练、测试与部署流程整合至同一技术栈。
这场发布会揭示了英伟达的战略转型：从提供算力工具到定义行业标准。无论是硬件平台的模块化设计、软件生态的开源策略，还是物理AI的垂直整合，所有技术路线均指向一个目标——让全球AI开发者与企业的每一步创新都依赖英伟达的基础设施。当黄仁勋在演讲中反复强调“全栈控制”时，他实则在描绘一个技术垄断的未来图景：在这个图景中，从数据中心到机器人，从训练模型到部署应用，英伟达的身影将无处不在。
