黄仁勋2026 CES首讲聚焦物理AI 点赞中国三大开源大模型

1月6日，全球瞩目的CES展会上，英伟达CEO黄仁勋身着标志性皮衣，带来了2026年的首场公开演讲。

与以往不同，本次演讲未发布新消费级显卡，而是将核心议题转向物理AI领域。

中国开源大模型获国际认可 Kimi、DeepSeek、千问登世界舞台

演讲伊始，黄仁勋回顾了过去一年AI行业的发展态势，强调开源模型的崛起已成为全球创新的关键催化剂，彻底改变了人工智能的发展格局。

他特别提及DeepSeek R1的出现意外加速了行业变革进程，引发全球关注。现场PPT展示的全球开源大模型矩阵中，清晰列出了三款中国大模型：

• Kimi K2
• DeepSeek V3.2
• Qwen（千问）

黄仁勋指出，全球开源模型性能正快速逼近顶尖水平，尽管目前仍落后最先进闭源模型约6个月，但差距在持续缩小。

物理AI时代降临 自动驾驶成重要应用场景

面对开源模型的快速迭代，英伟达也加速布局，现场发布涵盖智能体AI、物理AI、自动驾驶、机器人等六大领域的开源模型矩阵，构建起物理AI的全栈技术体系。

黄仁勋解释道，物理AI是AI发展的第四阶段，历经感知AI、生成AI、智能体AI后，正从数字世界走向物理世界，能够理解物理因果关系，如杯子落地破碎的重力与材料特性原理。他强调“物理AI的ChatGPT时刻已经到来”。

基于物理AI技术，英伟达推出全球首个开源自动驾驶推理模型Alpamayo，与特斯拉FSD展开竞争。该模型引入视觉-语言-行动（VLA）架构，首创“决策-因果-推理”链条，能像人类一样理解世界并生成决策逻辑的自然语言解释。

黄仁勋宣布，搭载Alpamayo技术的奔驰CLA将于今年一季度在美国上市，后续逐步进入欧亚市场。他预测未来10年，全球大部分汽车将实现自动驾驶或高度自动驾驶。

对此，特斯拉CEO马斯克在社交平台X上回应称，这正是特斯拉正在推进的方向，但解决极端场景的长尾问题极具挑战，而特斯拉FSD已积累数百万车辆的真实驾驶数据，具备独特优势。

Rubin架构量产 算力提升5倍成本降10倍

演讲另一重磅内容是英伟达下一代超级计算架构Vera Rubin的发布，该架构以发现暗物质关键证据的美国天文学家薇拉·鲁宾命名，象征着突破性创新意义。

黄仁勋介绍，在摩尔定律放缓背景下，Rubin通过六款芯片协同设计实现性能飞跃，六款芯片分别承担计算、思考、数据处理、网络通信等任务。实测数据显示，Rubin GPU推理性能达50 PFLOPS，是上一代Blackwell的5倍；训练性能35 PFLOPS，为Blackwell的3.5倍；同时推理成本降低10倍。

具体应用中，Alpamayo模型训练时间从Blackwell的一个月缩短至一周，推理延迟降至1毫秒且可输出自然语言解释。黄仁勋强调，Rubin让AI能理解物理世界并做出明智决策，标志着物理AI时代真正到来，且该架构已全面量产。

此次演讲为2026年AI行业奠定革命基调：中国开源大模型崛起打破巨头垄断，物理AI突破推动智能向实体世界延伸，Rubin架构实现高效能低成本部署。三者融合下，AI正从实验室走向产业与生活，成为重塑未来的核心力量。

本文来自微信公众号“科技每日推送”（ID：apptoday），作者：赵芷姗，编辑：周伟鹏，36氪经授权发布。

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