英伟达CES 2026炸场：没有新显卡，却掏出了让全球AI公司彻夜难眠的“算力核弹”

英伟达在CES 2026上抛出一系列重磅炸弹，直接宣告了AI算力工厂时代的到来。没有游戏显卡的更新，却有一场彻底改变AI产业格局的技术革命。

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算力革命，Vera Rubin平台横空出世

“全球AI算力告急？”面对这个困扰行业许久的问题，黄仁勋给出了霸气回应：Vera Rubin平台已全面投产。

这款以天文学家Vera Florence Cooper Rubin命名的新架构，是对上一代Blackwell的“降维打击”——推理Token成本直接暴降10倍，算力性能狂飙5倍。

训练MoE模型所需的GPU数量，更是减少了4倍。曾经，Blackwell终结了Hopper；如今，Rubin亲手埋葬了Blackwell。

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Rubin平台的核心突破在于：英伟达首次将CPU、GPU、网络、存储、安全作为一个整体来设计。

不再单纯“堆卡”，而是把整个数据中心变成一台AI超算。这一思路转变，让算力真正开始像电力一样廉价且可规模化供应。

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六大组件，构建AI超算新范式

整个Rubin平台由六个关键组件构成，每个都是技术突破：

• Rubin GPU搭载第三代Transformer引擎，提供50 PFLOPS的NVFP4算力，性能达到Blackwell的5倍。
• 其NVFP4张量核心能分析Transformer各层的计算特性，动态调整数据精度与计算路径，实现效率最大化。
• Vera CPU专为智能体推理设计，采用88个自研Olympus核心，兼容Armv9.2，I/O带宽和能效比直接翻倍。
• BlueField-4 DPU管理AI的上下文记忆系统，解决了存储瓶颈。
• NVLink 6的互联能力令人咋舌：单芯片提供每秒400Gb交换能力，每块GPU提供3.6TB/s带宽。
• 而Rubin NVL72机架更提供260TB/s带宽——超过整个互联网。

72个GPU通过3.6 TB/s带宽互联，像一个超级GPU协同工作，直接把推理成本打至1/7。

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性能飞跃，训练推理效率暴增

测试结果显示，Rubin架构训练模型速度达到Blackwell的3.5倍，推理任务速度高达5倍。

在超大规模MoE训练中，Rubin所需GPU数量相比Blackwell减少至1/4，整体能耗显著下降。

推理侧表现更加惊人：单位token推理效率提升最高达10倍。

同样的模型和响应延迟，算力成本直接下降到原来的1/10。这意味着模型可以轻松跑百万token长下文，企业级AI应用部署门槛大幅降低。

黄仁勋现场展示了Vera Rubin的托盘：小小托盘集成了2颗Vera CPU、4颗Rubin GPU、1颗BlueField-4 DPU和8颗ConnectX-9网卡，整个计算单元算力达到100 PetaFLOPS。

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存储突破，解决KV Cache难题

让AI模型“多跑一会”的关键挑战在于上下文数据，大量KV Cache该如何处理？

英伟达推出了由BlueField-4驱动的推理上下文内存存储平台，在GPU内存和传统存储之间创建了“第三层”，让每秒处理的token数提升高达5倍。

更令人瞩目的是，Rubin是首个支持第三代机密计算的AI超算平台。

模型参数、推理数据、用户请求全链路加密，即使云厂商也无法直接访问明文数据。这解决了金融、医疗、政府等行业“敢不敢把核心AI放到云上”的安全顾虑。

自动驾驶，AlphaMayo实现0接管

英伟达正式发布“端到端”自动驾驶AI——AlphaMayo。

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这是一个会思考、会推理的自动驾驶系统，从摄像头输入到车辆执行动作，全流程由模型完成。

AlphaMayo的独特之处在于具备显式推理能力。系统不仅执行转向、制动、加速动作，还会给出即将采取行动的理由及对应轨迹。

面对自动驾驶的“长尾场景”挑战，AlphaMayo的策略是将复杂场景拆解为多个熟悉的物理与交通子问题，通过推理将罕见情况分解为常见组合。

演示中，车辆在全程0接管状态下完成路径规划与行驶，顺利抵达目的地。

机器人ChatGPT时刻，全家桶开源

英伟达扔下了针对物理AI的“开源全家桶”——模型、框架及基础设施，应有尽有。老黄直言：机器人的ChatGPT时刻已经到来。

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所有新模型均已上线Hugging Face：

• NVIDIA Cosmos Transfer/Predict 2.5：完全可定制的世界模型，在虚拟世界里生成符合物理规律的数据
• NVIDIA Cosmos Reason 2：让机器像人一样“看懂”世界并进行逻辑推理
• NVIDIA Isaac GR00T N1.6：专为人形机器人打造，解锁全身控制

两大开发神器同步推出：

• Isaac Lab-Arena：开源框架，连接主流基准测试，让机器人在虚拟世界千锤百炼
• NVIDIA OSMO：统一调度数据生成、模型训练和测试，大幅缩短开发周期

硬件方面，全新的Jetson T4000模组将Blackwell架构带到边缘端：算力高达1200 FP4 TFLOPS（上一代的4倍），1000台起订单价仅1999美元，70瓦低功耗。

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老黄预言：未来所有应用都建在AI之上

演讲伊始，黄仁勋回顾计算产业演进：从大型机到PC，到互联网、云计算，再到移动计算。

他判断，当前产业正同时经历两次平台级转变：一是从传统计算走向AI，另一个是整个软件、硬件栈的底层重塑。

“AI正成为全新的‘底座’，应用开始建立在AI之上。”

老黄特别提到开源模型的冲击：DeepSeek R1作为首批开源推理模型之一，给行业带来巨大震动。

他现场展示了英伟达开源模型的亮眼成绩，涵盖多模态Nemotron 3、世界模型Cosmos、机器人模型GR00T、蛋白预测模型OpenFold 3等多个领域。

最令人震惊的是Perplexity展示的能力：AI在推理任何环节，直接调用最顶尖的模型。

老黄明确表示：“这就是未来AI应用的基本形态。或者说，因为未来应用都构建在AI之上，这就是未来应用的基础框架。”

彩蛋：桌上AI超算即将上线

演讲最后还有幕后花絮：DGX Station台式AI超算将在2026年春季上线。

这款设备堪称“放在办公桌上的微型数据中心”：

• 搭载GB300 Grace Blackwell Ultra超级芯片
• 配备高达775GB的FP4精度一致性内存
• 拥有Petaflop级AI算力，支持在本地运行高达1万亿参数的超大规模模型

实测威力惊人：LLM预训练速度高达250，000 Token/秒，支持对数百万数据点进行聚类和大型可视化。

从DeepSeek R1的开源震动，到Agentic AI的全面爆发，计算产业正在经历一场前所未有的重塑。

在这个游戏玩家略感失望的早晨，一个由物理AI驱动的全新世界，正在Vera Rubin的轰鸣声中，加速向我们走来。

英伟达不再只是一家显卡公司，它正在成为AI时代的“电力公司”——为智能世界提供最基础的算力能源。

未来已来，只是尚未均匀分布。而英伟达，正在加速这种分布。

参考来源：英伟达CES 2026主题演讲及相关技术发布材料