10月21日，英伟达在柏林拉开了2026年GTC大会的序幕，黄仁勋的个人演讲率先开启。一个半小时的时间里，黄仁勋从英伟达在AI（人工智能）基础设施的布局讲到智能体，又从开放模型讲到人形机器人和自动驾驶。

　　图片来源：演讲直播截图 AI正在推动人类历史上规模最大的基础设施建设

　　黄仁勋用一个自问自答的问题做了开场：“欧莱雅、Revolut、Spotify、默克、沃达丰、Zara、保时捷、雀巢和汇丰银行有什么共同点？它们都是欧洲公司，并且都在与英伟达合作开展人工智能项目。”

　　这一开场白背后，是黄仁勋刚刚结束为期一周的欧洲巡访：从巴黎到伦敦、斯德哥尔摩再到都柏林。在这场巡访中，黄仁勋承诺向欧洲的技术生态系统投入近100亿美元，并与超过1.2万家合作伙伴展开合作。这些背景，为此次演讲官宣的多项合作范围“定了调”。

　　“经过计算机行业数十年的进步，我们如今正站在新一轮工业革命的起点。”黄仁勋称，随着AI从内容生成工具向能够自主推理、调用工具和执行任务的智能体演进，企业不仅需要使用AI，还需要具备生产和部署AI的能力。

　　黄仁勋将人工智能比喻为一个由能源、加速计算、AI工厂、AI模型，以及嵌入各类应用的数字智能构成的“五层蛋糕”。其中，能源为构成人工智能工厂的先进计算机提供动力；计算机再通过运行中的模型生成标记与数字智能；数字智能最终被整合到各类应用中。“人工智能正在推动人类历史上规模最为庞大的基础设施建设。”黄仁勋称。

　　在他看来，摩尔定律已基本走到尽头，因此需要从芯片到系统，从系统到系统软件再到算法，乃至整个人工智能基础设施的全方位极致协同设计思路。

　　14天就能“盖出”AI工厂

　　铺垫了基础设施建设的背景后，黄仁勋发布了新一代系统Vera Rubin。据他介绍，这台机器实现了100%液冷，一个机架可连接72个GPU（图形处理器），组成一台超级计算机。黄仁勋称，上一代架构Blackwell处理大语言模型速度为Hopper（上上代架构）的30倍；而Vera Rubin预计将在两年内再提升30倍，超越摩尔定律预期。

　　在新架构的基础上，黄仁勋又发布了DSX POD AI工厂。据他介绍，DSX POD AI是一款完整的Vera RubinAI工厂参考设计，可直接连接到已准备好的场地中的电力、冷却、网络及其他支持性基础设施，将部署时间从6个月缩短至14天。

　　《每日经济新闻》记者注意到，联想集团、戴尔、HPE等17家科技企业均为该方案的生态合作伙伴。

　　根据黄仁勋的说法，通过闭环液冷与干式冷却器排热，DSX POD AI工厂可将设施冷却用水量降至近零。在2吉瓦规模下，该设计每天可节水5400万升，相当于18万户家庭的日用水量；DSX MaxLPS软件则可在生成相同数量AI词元的情况下，最多减少30%的用电量。

　　黄仁勋还在现场算了一笔账：一座吉瓦级的AI工厂造价大约为500亿美元，晚通电三个月就相当于损失数十亿美元的潜在营收。而将组装环节挪进供应链，闲置的算力浪费会大幅减少，数据中心建设也能从“工地堆叠”转向工业化制造。

　　值得注意的是，就在黄仁勋演讲的同一时间，谷歌云与英伟达宣布，搭载英伟达Vera Rubin NVL72系统的A5X实例将于下月正式开放。谷歌云还计划在多个站点部署多达96万块Rubin GPU；Ineffable Intelligence（伦敦人工智能公司）已率先使用A5X平台，开展大规模强化学习研究。

　　除了架构迭代，黄仁勋此次还将目光“扩容”至电信领域。他表示，AI正在改变电信行业，未来所有电信运营商都将提供AI算力，电信基站有望发展为分布式AI网络。“现在CUDA可以打电话了，AI将彻底改变我们进行电信的方式，将极大地提高我们的频谱利用率。”黄仁勋称。

　　提出智能体代理“五要素”

　　除了电信，近期大火的智能体也成为英伟达重点关注的方向。黄仁勋称，智能体代理有五要素：模型、外部编排框架、隔离沙箱、知识库和工具。其中，模型负责感知、推理和规划；编排框架像外骨骼一样协调工作；沙箱提供安全隔离；知识库接入企业的专属数据；工具则让智能体能实际操作各种软件。在这种框架下，智能体不仅仅是一个回答问题的模型，还能利用知识并通过工具采取行动。

　　谈及制约产业发展的瓶颈，黄仁勋直言：“最重要的是确保智能体是安全的。”他解释称，自主智能体可以访问文件、资源、网络和工具，因此其权限应尽可能少，并且需要受到监控。智能体的权限也应根据具体任务动态调整。

　　针对这一挑战，英伟达推出了OpenShell安全智能体参考架构，通过开源运行环境、内核级沙箱和策略控制机制，限制智能体能够访问的资源，并监测其行为。

　　黄仁勋还提到，企业专有知识是提升智能体能力的关键。企业可以基于英伟达的开放模型，利用自身数据进行后训练，使模型适配特定业务需求。他将这一过程称为打造“主权智能”。

　　在模型层面，英伟达展示了覆盖多个专业领域的开放模型，包括用于语言任务的Nemotron、用于世界基础模型的Cosmos、面向人形机器人的GR00T，以及用于自动驾驶的Alpamayo等。

　　物理AI是人工智能的下一波浪潮

　　演讲的最后阶段，黄仁勋终于谈到了会前预热阶段就备受关注的物理AI。

　　黄仁勋称，物理AI是人工智能的下一波浪潮，而每当提起物理AI，机器人也会被同时提起。随后，黄仁勋宣布对开源机器人开发平台NVIDIA Isaac进行重大扩容，新增一款人形机器人参考样机。据他透露，这款参考样机是与Agile Robots（思灵机器人）合作推出的机器人，将于明年第一季度上市，出厂时已预装计算机，并集成相关软件。“预计将是一个极佳的起点。”黄仁勋称。

　　有趣的是，黄仁勋还在演讲过程中手持电脑与多只名叫“Micro Duck”的“机器鸭子”做起了互动，指挥小机器人展示了躺倒、起立、翻跟头等动作。“知道吗？你就是在这里（RTX Spark）被生产出来的。”黄仁勋称。

　　黄仁勋提到的RTX Spark，就是赋予“鸭子机器人”走路能力的大脑，也是此次英伟达重点推出的电脑产品，其算力达到1 petaflops，内存为128GB。

　　黄仁勋还回忆称，自己在2016年亲手交给OpenAI的初代DGX超算指标也是1 petaflops和128GB，不过当年需要两个人才能抬上楼。而此次推出的新电脑已经十分轻薄，还可在本地直接运行大模型并加速各种专业工具。

　　机器人之外，自动驾驶也是物理AI的一个重要战场。在这一领域，英伟达推出了名为Hyperion的标准架构：配备14个摄像头、9个雷达、3个激光雷达，并由双GPU系统驱动。

　　黄仁勋称，Hyperion计算平台正被整合到更多车辆车队中，他还将目光瞄准到无人驾驶出租车车队的应用场景。黄仁勋说，全球每年有上万亿英里的行驶里程，未来其中的很大一部分都会交给无人驾驶出租车来完成。未来的Robotaxi车队将接入统一架构，各家车企的车辆都能融入这个庞大的虚拟车队网络。

　　最后，黄仁勋回顾了演讲的核心内容：欧洲正在构建其人工智能经济；人工智能工厂正在“进化”以运行智能体；而物理人工智能则是下一个前沿领域。“所以，每个人都能构建智能体，欧洲的每一家公司都将成为一家人工智能公司。”黄仁勋称。

（文章来源：每日经济新闻）