作者｜徐珊
「我确信我们这是一场科技盛宴。今天在座的每一位，都代表着英伟达的生态。」在 2026 年 GTC 开幕现场，黄仁勋身着标志性黑色皮夹克登台，自信开场。
值 CUDA 生态诞生 20 周年之际，黄仁勋回顾了英伟达从 GeForce 图形显卡、光线追踪技术到 AI 智能体的发展路径：「如今 CUDA 生态已形成数据飞轮，支撑起一个庞大的商业帝国。」
发布会上，英伟达正式推出专为智能体 AI（Agentic AI）设计的全新计算平台——Vera Rubin，整机算力达 3.6 EFLOPS（每秒 3.6 艾次浮点运算），配合新一代机架系统，每兆瓦算力吞吐量提升 35 倍。同时亮相的还有面向高单线程性能场景的自研 CPU——Vera CPU。
此外，英伟达发布企业级 OpenClaw 参考方案 NemoClaw，支持直接下载、使用与二次开发，并可对接全球主流 SaaS 平台。相较往年，本届 GTC 对机器人、自动驾驶及量子计算的展示比重有所下调，重心全面转向 Agentic AI 基础设施构建。
这场演讲释放出明确信号：我们正站在全新计算范式的起点。正如上一轮变革催生谷歌与亚马逊，本轮 AI 大爆发将孕育一批定义时代的「AI 巨头」。
黄仁勋手中那份不断滚动的合作伙伴长名单，印证其已不止于定义计算架构，更在以 AI 为支点，推动金融、医疗、制造、零售等关键行业加速迈入 GPU 驱动的「AI 时代」。
再一次地，英伟达看到了 AI 的未来；现在，它正拽着全世界一起跳进去。
01 Vera Rubin：七芯五架，重构智能体计算底座
「短短十年间，算力实现 4000 万倍跃升。」英伟达指出，在预训练、微调与推理全面加速后，通用智能系统对算力的需求仍呈指数级增长。
Vera Rubin 是英伟达为智能体 AI 全生命周期打造的全新平台，从芯片层重新定义 CPU、存储、网络与安全架构。其搭载 NVLink 6，全液冷设计，传统线缆全面取消。
核心配置包括：
- Vera CPU 机架：专为编排与通用工作负载优化；
- STX 机架：基于 BlueField‑4 构建的 AI 原生存储系统；
- Groq 3 LPX 机架：与 Vera Rubin 深度互联，集成 230MB 片上 SRAM，大幅提升运算效率；
- Spectrum‑6 共封装光学技术：实现横向扩展，显著提升能效与可靠性。
整套系统由 7 款芯片、5 类机架级系统组成，最终整合为一台面向通用智能的 AI 超级计算机。每兆瓦算力吞吐量提升 35 倍，标志着智能体基础设施进入新纪元。
黄仁勋强调，大语言模型持续增大、token 生成速度加快、上下文长度不断延伸，将导致内存访问压力剧增（如 KV 缓存、QDF/QVS 结构化与非结构化数据）。因此，AI 时代的存储系统必须被彻底重写。
与此同时，智能体需高频调用浏览器、虚拟 PC 等工具，对单节点响应速度提出更高要求。为此，Vera CPU 应运而生——全球首款采用 LPDDR5X 的数据中心级 CPU，兼顾极致单线程性能、高带宽数据输出与卓越能效比。
Vera Rubin 全家桶系列｜来源：英伟达
「我们打造这款 CPU，就是为了与整套机架协同，支撑智能体高效执行任务。」黄仁勋透露，Vera CPU 已投入量产，独立销售表现远超预期，有望成长为数十亿美元级业务。
发布会还展示了垂直插入式 Groq 机架的 Rubin Ultra 方案。该方案通过背面中板集成新一代 NVLink，连接 144 颗 GPU，前端为计算单元，后端为交换矩阵，整体构成一台巨型计算机。
Groq 机架｜来源：英伟达
黄仁勋进一步指出，芯片性能最终将决定 token 的市场分层与定价体系：
- 基础层：高吞吐、低延迟，适配免费套餐；
- 中端层：更大模型、更快速度、更长上下文，面向主流商用场景；
- 旗舰层：超高生成速率，服务关键任务或超长研究流程，百万 token 定价 150 美元亦属合理。
他预判：模型越大、上下文越长、推理越快，AI 就越智能，价格溢价空间也越可观。若按每日消耗 5000 万 tokens 计算，单研究员成本约 7500 美元/天，对企业级团队完全可接受。
营收模型显示：相比 Hopper 架构，Blackwell 可带来 5 倍营收增长；而 Vera Rubin 相较 Blackwell，再提升 5 倍营收潜力。
Vera Rubin｜来源：英伟达
Groq LPU 采用确定性数据流架构，依赖静态编译器调度，无动态运行时开销，专为推理优化。其配备大容量 HBM，单颗芯片仅 500MB 存储；而 Vera Rubin GPU 单颗显存高达 288GB HBM4。
目前 Groq 3 LPU 已量产，预计第三季度开始出货；Vera Rubin 样品已完成测试，首套机架已在微软 Azure 上线运行。英伟达正满负荷推进 Vera Rubin 与 GB300 机架生产，供应链已实现每周数千套产能。
下一代芯片架构代号为Feynman 架构。
Groq 与 Vera Rubin 同为英伟达 AI 工厂核心组件。
二者分工明确：Attention 解码等重计算环节交由 Vera Rubin 承担；Token 生成等高吞吐任务则由 Groq LPU 执行。通过专用以太网耦合 + Dynamo 软件调度，Alpamayo 推理时延降低近 50%，高层推理性能提升 35 倍。
02 NemoClaw：OpenClaw 的企业级落地参考
「OpenClaw 是人类历史上发展最快的开源项目，数周即超越 Linux 当年增速。」黄仁勋表示，OpenClaw 支持多模态交互，具备完整 IO 能力，可发消息、短信、邮件，甚至自主调用外部工具。
「OpenClaw 开源了智能体计算机的操作系统。正如 Windows 定义了个人电脑时代，OpenClaw 正在定义个人智能体时代。」
他呼吁所有企业 CEO 思考同一问题：你的 OpenClaw 战略是什么？如同过去需要 Linux、HTTP/HTML、Kubernetes 战略一样，OpenClaw 战略已成为企业进入智能体时代的核心基础设施能力。
传统 IT 模式以「数据中心」为中心，软件公司提供工具、IT 部门负责集成；而在 OpenClaw 时代，每家 SaaS 与软件公司将转型为「智能体即服务（AAS）公司」。
未来的企业结构｜来源：英伟达
但智能体接入企业网络后，存在访问敏感数据、执行代码、对外通信等安全风险。为此，英伟达推出企业级参考方案——NemoClaw。
NemoClaw 内置全套智能体工具链，核心模块 OpenShell 已深度集成至 OpenClaw，支持用户直接下载、部署、二次开发，并无缝对接全球主流 SaaS 平台策略引擎。
该方案提供多重安全机制：可配置网络护栏、运行隐私路由、设定策略引擎，确保智能体在受控环境中运行；同时支持客户构建专属智能体、加载自有模型。
NemoClaw 搭载英伟达模型后在类 OpenClaw 产品的排行榜｜来源：英伟达
黄仁勋预测，未来企业招聘或将新增一条标准：「这份工作附带多少 token 额度？」员工薪酬结构可能调整为：基础年薪 + 等值 50% 的 token 补贴，从而放大 10 倍生产力。
每一家软件公司都将演进为 tokens 的生产者、使用者与提供商。
03 物理 AI：比亚迪、吉利加入 Robotaxi 朋友圈，雪宝压轴登场
黄仁勋将视线转向物理 AI，宣布英伟达三大类硬件布局：用于训练的 AI 超算、用于合成数据生成与仿真的仿真平台、以及嵌入机器人本体的车载计算单元。
英伟达物理 AI 布局「全家福」｜来源：英伟达
英伟达宣布 NVIDIA Robotaxi 平台新增四家车企伙伴：比亚迪、现代、日产、吉利，四家年产量合计达 1800 万辆。叠加此前加入的奔驰、丰田、通用等，Robotaxi 车辆规模化落地进程显著提速。
未来，传统无线电塔将升级为 NVIDIA Aerial AI RIM 智能基站，成为「Robotaxi 无线电塔」，实时感知交通状况并动态优化波束赋形，在保障通信保真度的同时大幅节能。
借助 Alpamayo 芯片，车辆具备本地推理能力，可解释决策逻辑，并响应自然语音指令。例如，用户对车说「hey Mercedes，我们能开快一点吗？」，车辆即可即时回应并执行。
本次发布会同步开源多项关键工具：
- Isaac Lab：面向机器人仿真训练与评估；
- Newton：GPU 加速、可扩展微分物理仿真引擎；
- Cosmos：世界模型，支撑神经仿真；
- GR00T：开源机器人基础模型，赋能推理与动作生成。
主题演讲压轴环节，迪士尼《冰雪奇缘》角色雪宝机器人登台亮相。该机器人正在使用英伟达仿真平台进行训练。「我个人最期待的机器人之一就是来自迪士尼的机器人。」黄仁勋说道。
黄仁勋和雪宝挥手告别 GTC｜来源：英伟达
2026 年 GTC 不再停留于方向宣导，而是交付一套可立即投入使用的 AI 基础设施框架：覆盖芯片（Vera Rubin）、智能体操作系统（OpenClaw/NemoClaw）、物理 AI（Robotaxi、机器人、仿真工具链）三大维度。
英伟达直面 AI 产业当前最紧迫的瓶颈——企业级落地难、安全可控弱、物理世界集成浅，并逐一给出工程化答案。每个开发者、每家企业，都能从中找到自身定位。
AI 正从参数竞赛、算力堆叠与概念叙事，转向真实场景、组织变革与产业渗透。这或许不是某家公司的胜利，而是 AI 飞轮真正开始高速旋转的起点。