）GTC2026大会拉开帷幕。作为全球AI产业最受关注的年度时刻之一，GTC大会被称为“AI春晚”，其中黄仁勋的主题演讲亦备受关注。

　　大会之前，黄仁勋抛出过一个产业模型为GTC预热，指出“AI是一块五层蛋糕（AI is a Five-Layer Cake）”，从底座向上分别为：能源、电力，米乐M6 米乐M6官方网站芯片、算力基础设施，再到模型与应用，AI已经形成一个全新的产业技术栈，并正在引发人类历史上规模最大的基础设施建设之一。

　　黄仁勋说：“这次大会将覆盖人工智能五层架构的每一层，当然还有最重要的一层，也是最终真正推动这个行业腾飞的——应用。”

　　黄仁勋指出，随着推理需求的爆发，正在推动英伟达的市场规模和客户结构同步扩张。

　　回望2025年10月的华盛顿GTC大会，黄仁勋曾指出，到2026年底，英伟达凭借现有及未来的数据中心芯片，将撬动约5000亿美元的收入规模。

　　这次GTC的演讲台上，老黄再次给出预判：几个月后，随着 Blackwell与Rubin架构的全面接力，他所预见的市场机会已翻倍跨越。他明确表示，预计到2027年底，英伟达新一代AI芯片的累计营收将正式跨入1万亿美元时代。

　　英伟达甚至还准备将AI算力“送上天”，推出面向轨道环境运行的Vera Rubin Space Module，用于支持卫星和空间任务中的边缘智能计算。

　　此前，2025年12月，英伟达以约200亿美元完成了对Groq核心技术资产的收购，Groq创始人Jonathan Ross加入英伟达担任首席软件架构师，Groq 3 LPU正是这笔收购正式落地的第一个公开成果。

　　黄仁勋推出面向OpenClaw生态的NemoClaw方案，在OpenClaw原有智能体能力的基础上，叠加了NVIDIA Nemotron开放模型，可以让龙虾更聪明，同时内置一套实时安全管控机制，相当于给智能体配了一个全程在线个多小时下来，英伟达GTC给人“系统级”概念印象非常深刻：早期突出的是算力、互联，到最近两年强化对系统级能力，甚至是AI工厂这种综合型基础设施的探索，所以大家会看到，黄仁勋在大会上已不再是单纯强调单一的算力芯片，取而代之的“芯片全家桶”、“算力全家桶”这种系统级解决方案。

　　2026年CES，Rubin首次以完整平台形态出现，由六颗核心芯片协同工作，构成一台机架级AI超级计算机。

　　而在本次GTC 2026上，英伟达又进一步将Groq的LPU推理架构整合进平台，并首次将AI工厂、电力调度与智能体运行环境纳入统一架构。

　　相当于把过去只有超大型科技公司才能搭建的AI超算能力，做成了一套可直接部署的标准机架。既能训练更大的模型，也能让AI像人一样持续工作、更低成本地处理复杂任务。

　　黄仁勋表示，这是全球首款专为“AI 智能体时代”与“强化学习”设计的处理器。该芯片搭载88颗自研Olympus核心，性能较传统CPU快50%，能效提升达 2倍。

　　Vera CPU更像是智能体系统背后的“指挥与调度中心”。因为进入AI智能体时代后，很多工作并不只是生成答案，还需要同时管理大量并发任务，例如运行强化学习环境、调用外部工具、执行代码、校验数据结果。这类复杂的编排任务对CPU的单线程性能和带宽提出了前所未有的要求。

　　也正因为如此，Vera CPU的设计重点不只是单纯提升算力，而是让大量AI环境能够同时稳定运行，基于NVIDIA 空间多线程（Spatial Multithreading）技术，每颗核心可同时处理两个任务，确保了大规模AI服务的响应速度。

　　单个 Vera CPU机架可集成256颗液冷方案Vera CPU，支持超过22500个并发线程独立满负荷运行，专为大规模“AI工厂”而生。

　　据介绍，目前已计划部署Vera CPU的云客户包括：Meta、Oracle Cloud、CoreWeave 等；制造合作商涵盖戴尔、HPE、联想、超微电脑、华硕、富士康等。Redpanda 的测试显示，Vera在处理实时数据流时的延迟降低了 5.5倍。相关产品预计将于2026年下半年上市。

　　在AI智能体时代，推理侧需求正加速分化：大模型训练依赖GPU的高吞吐算力，而面对需要极高交互性、超短响应时间的智能体任务，传统GPU架构存在性能冗余。为此，英伟达正式引入LPU架构，专注于“极致低延迟的token生成”。

　　在硬件设计上，Groq 3 LPU芯片展现了与传统GPU截然不同的技术路线。它摒弃了容量大但延迟相对较高的HBM显存，单颗芯片集成了500MB的片上SRAM。虽然容量仅为Rubin GPU 的五百分之一，但其提供的带宽高达150 TB/s，是HBM4（22 TB/s)的近7倍。

　　基于该芯片，英伟达推出了Groq 3 LPX平台（机架）。该平台采用液冷散热，单个机架配备 256颗LPU处理器，累计提供128GB片上SRAM，总扩展带宽达640TB/s。LPX平台作为Vera Rubin架构中的关键补齐，专注于承载大规模、高并发的低延迟推理工作负载。

　　当Groq 3 LPX平台与Vera Rubin NVL72结合使用时，这种混合架构实现了GPU强劲算力与 LPU极致带宽的完美互补。在百万token上下文场景下，其收益潜力可大幅提升。 该芯片及平台预计将于2026年下半年正式上市。

　　根据介绍，传统卫星的工作模式是拍摄后将海量数据下载到地面处理，但这套流程正被“数据洪流”压垮。因为一颗地球观测卫星每天可产生数TB数据，而星地通信带宽有限、窗口期短，大量数据积压等待传输。从拍摄到分析结果返回可能耗时数小时，错过灾害预警等场景的黄金窗口。

　　Vera Rubin Space Module 的核心思路是边缘智能，让卫星在轨完成目标检测和变化分析，只下传有价值的结果而非原始数据，从而大幅降低传输压力。

　　英伟达表示，目前，像Axiom Space、Planet Labs这些太空赛道的头牌公司，已开始用英伟达的加速平台来跑下一代太空任务了。有了这种算力加持，无论是卫星自主运行还是地理空间智能分析，都将从“慢动作”变成实时响应。

　　黄仁勋表示：“相比H100 GPU，Rubin Space Module在太空推理算力上提升最高25倍，真正将数据中心级AI算力带入太空”。

　　BlueField-4 STX扮演着AI智能体“外部上下文记忆体”的关键角色。它打破了传统数据中心存储的性能瓶颈，使智能体在处理超长上下文、跨工具调用及多轮任务协作时，无需频繁重复计算，从而确保了推理过程的连贯性与响应速度。

　　相比传统存储架构，STX可提供高达5倍的token吞吐量及4倍的能效提升，并将数据摄取速度翻倍。

　　目前，CoreWeave、Oracle (OCI)、Mistral AI及Lambda等首批行业领先者已宣布采用 STX 作为其上下文记忆存储方案。相关系统预计将于2026年下半年正式上市。

　　该平台以开源方式开放，核心定位是让AI智能体在自主高效完成任务的同时，确保环境的安全可控。

　　●以Nemotron 3 Super为代表的开放模型（提供1200亿参数的长上下文推理能力）；

　　●以及OpenShell这一开源运行底座，负责管控智能体的行为边界与安全权限。

　　除了深耕企业级市场，英伟达此次通过发布NemoClaw技术栈，正式将触角延伸至个人智能体领域。这套方案本质上是为全球增长最快的开源项目OpenClaw提供了全栈式的底层软件支撑。

　　黄仁勋甚至将其高度评价为“个人AI时代的操作系统”，预示着软件领域“新文艺复兴”的开端。

　　其关键组件 OpenShell 构建了一个隔离沙箱，为智能体提供了受控的运行环境：智能体能访问何种数据、连接哪些网络，均受明确的安全护栏管控。

　　此外，该架构支持“本地+云端”的混合模式：敏感任务驻留本地处理，复杂任务则通过隐私路由器（Privacy Router）调用云端尖端模型，真正实现了隐私保护与计算能力的兼得。

　　黄仁勋在演讲里特别提到，NemoClaw具备极强的硬件普适性。它可运行在从消费级RTX PC、工作站到企业级DGX Station、甚至最新的DGX Spark全系列硬件上，并支持24小时全时在线（Always-on）。这意味着无论是个人开发者还是大型企业，都能在私有环境下部署一套永不离线的“数字雇员”，彻底摆脱对公有云服务的过度依赖。

　　英伟达在GTC 2026上正式发布的Dynamo 1.0开源平台，正是为破解这一命题而生。

　　Blackwell架构下，Dynamo可将推理性能最高提升7倍。也就是说，基于这种负载优化，企业能够以更少的硬件冗余，支撑更复杂的智能体任务，精准切中当下“降本增效”的战略刚需。

　　目前，Dynamo已构建起强大的生态护城河。AWS、Azure、谷歌云及Oracle Cloud四大云巨头已完成深度集成；同时，从

　　Cursor、Perplexity等AI原生新锐到PayPal等全球化企业，均已在其推理基座中部署Dynamo。08 物理AI爆发：机器人任务成功率翻倍，比亚迪加入英伟达自动驾驶计划

　　目前，全球头部厂商几乎都在英伟达朋友圈里，从ABB、FANUC、KUKA、安川电机这工业四大巨头，到自带流量的Boston Dynamics和Figure，全都接入了英伟达生态。

　　通过与Hugging Face合作，英伟达将Isaac和GR00T模型集成到LeRobot开源框架中，打通了机器与AI开发者之间的壁垒，让上千万开发者能直接参与训练，加速机器人进化。

　　模型层面，新发布的Cosmos 3“世界基础模型”不仅能模拟画面，还能推理物理规则。

　　同时，人形机器人模型Isaac GR00T N1.7正式开放商业授权，其特点是让机器人通过看、听、动搞定复杂操作。黄仁勋还预告了年底将发布的GR00T N2，据说它在陌生环境中处理新任务的成功率比现有模型高出一倍以上。

　　此外，英伟达发布了Vera Rubin DSX AI工厂参考设计，以及配套的Omniverse DSX数字孪生蓝图（正式上线），核心目的是帮助企业在建造AI工厂前，用虚拟环境完整模拟电力、冷却、网络、计算的协同运行，最大化每瓦产出的token数量，缩短投产时间。

　　英伟达围绕这一方向，从底层硬件到上层生态进行了全面部署。当然，这套体系的效能是否能够如老黄演讲所说，还需要客户在后续的“落地”过程中检验。