全球矚目的英偉達(dá)GTC 2026大會(huì)在昨晚開(kāi)啟，黃仁勛的演講一如既往地成為核心焦點(diǎn)。

在此次兩個(gè)多小時(shí)的演講中，黃仁勛表達(dá)了一個(gè)重要的判斷：AI 已從訓(xùn)練時(shí)代全面進(jìn)入推理 + 智能體 + 物理 AI 的工業(yè)化時(shí)代，Token 成為核心商品，光互聯(lián)與硅光子是算力突破關(guān)鍵。黃仁勛將英偉達(dá)定位為“AI工廠(chǎng)”構(gòu)建者，稱(chēng)“到2027年將看到至少1萬(wàn)億美元的營(yíng)收。

為此，此次大會(huì)上，黃仁勛發(fā)布了：Vera Rubin AI工廠(chǎng)平臺(tái)、Groq 3 LPU芯片、CPO交換機(jī)與太空數(shù)據(jù)中心模塊，以及推出NemoClaw智能體基礎(chǔ)設(shè)施，核心在闡述英偉達(dá)從一家“芯片公司”向“AI基礎(chǔ)設(shè)施和工廠(chǎng)公司”蛻變。

以下，我們根據(jù)演講，提煉了核心內(nèi)容：

黃仁勛在演講中明確界定，AI不再是單一的突破或應(yīng)用，而是必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施。AI產(chǎn)業(yè)重心已從“大模型訓(xùn)練”全面轉(zhuǎn)向“推理落地、智能體研發(fā)、物理世界交互”，形成“能源→芯片→基礎(chǔ)設(shè)施→模型→應(yīng)用”的五層架構(gòu)。

這其中，Token已成為AI時(shí)代核心商品，推理與執(zhí)行場(chǎng)景將帶來(lái)Token消耗的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，英偉達(dá)的核心目標(biāo)是成為“Token之王”，追求全球最低的每Token成本，這一邏輯構(gòu)成英偉達(dá)“Token工廠(chǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)”的核心內(nèi)核——數(shù)據(jù)中心不再是文件倉(cāng)庫(kù)，而是生產(chǎn)Token的“工廠(chǎng)”，每瓦Token吞吐量直接決定企業(yè)生產(chǎn)成本。

甚至，未來(lái)職場(chǎng)也會(huì)因此發(fā)生變革：未來(lái)工程師將標(biāo)配“年薪+Token預(yù)算”模式，Token將成為硅谷及全球科技行業(yè)招聘的核心籌碼，標(biāo)志著Token已成為AI時(shí)代的核心生產(chǎn)資料。

黃仁勛強(qiáng)調(diào)，英偉達(dá)的 Token 成本在世界范圍內(nèi)是“不可觸碰”的。即便競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的架構(gòu)是免費(fèi)的，它也不夠便宜。因?yàn)榻⒁粋€(gè) 1GW 的工廠(chǎng)，即便里面什么都不放，15 年的攤銷(xiāo)成本也高達(dá) 400 億美元。你必須確保在這個(gè)工廠(chǎng)里運(yùn)行最強(qiáng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，才能獲得最低的 Token 生產(chǎn)成本。

數(shù)據(jù)中心的角色也在發(fā)生變化：過(guò)去它是存儲(chǔ)和計(jì)算中心，而未來(lái)將成為生產(chǎn)Token 的 AI 工廠(chǎng)。隨著 AI 的普及，無(wú)論是云廠(chǎng)商、AI 公司還是傳統(tǒng)企業(yè)，都將開(kāi)始從“Token 工廠(chǎng)效率”的角度來(lái)衡量自己的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，因?yàn)樵?AI 時(shí)代，Token 將成為新的數(shù)字商品，而計(jì)算能力則直接決定企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造能力。

本次演講最重磅的內(nèi)容為英偉達(dá)新一代硬件產(chǎn)品發(fā)布，覆蓋當(dāng)前、中期、長(zhǎng)期三代芯片架構(gòu)，同步推進(jìn)光互聯(lián)替代電互聯(lián)、太空計(jì)算等前沿布局，所有產(chǎn)品均標(biāo)注明確量產(chǎn)及交付時(shí)間節(jié)點(diǎn)，核心參數(shù)可直接引用。

當(dāng)前主力計(jì)算平臺(tái)：Vera Rubin平臺(tái)

Vera Rubin 超級(jí) AI 平臺(tái)的亮相，掀起了演講的另一個(gè)小高潮。

據(jù)介紹，這是一個(gè)全新的計(jì)算平臺(tái)，由七款芯片組成， 涵蓋計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)三大功能，是目前最先進(jìn)的 POD 規(guī)模 AI 平臺(tái)。以Vera Rubin為代表的“芯片全家桶”，構(gòu)成了這一代Vera Rubin機(jī)架的系統(tǒng)級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施，其中包括：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch（高速互聯(lián)）、ConnectX-9 SuperNIC（超級(jí)網(wǎng)卡）、BlueField-4 DPU（數(shù)據(jù)處理單元）、Spectrum-6 以太網(wǎng)交換機(jī)。

該平臺(tái)目前已全面投產(chǎn)，并得到了包括 Anthropic、OpenAI、Meta 和 Mistral AI 以及所有主要云提供商在內(nèi)的眾多客戶(hù)的鼎力支持，是支撐英偉達(dá)2026-2027年?duì)I收的核心支柱。

填補(bǔ)GPU推理短板： Groq 3 LPX/LPU

Groq 3 LPU芯片是英偉達(dá)專(zhuān)為極致低延遲推理設(shè)計(jì)的全新處理器。它專(zhuān)為AI推理場(chǎng)景優(yōu)化，解決實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景的低延遲需求，是英偉達(dá)對(duì)抗AMD、鞏固推理市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵產(chǎn)品，源于2025年底英偉達(dá)斥資200億美元收購(gòu)的AI芯片初創(chuàng)公司Groq的技術(shù)積淀。

Groq 3 LPU搭載230MB片上SRAM，數(shù)據(jù)帶寬達(dá)80TB/s，首Token延遲＜0.1秒，推理性能為H100的10倍；采用“確定性執(zhí)行”模式，給定相同輸入，總會(huì)在完全相同的時(shí)間點(diǎn)產(chǎn)生輸出，不受系統(tǒng)負(fù)載、溫度波動(dòng)等因素影響，適配智能客服、自動(dòng)駕駛決策等實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景；未來(lái)將以3D堆疊方式直接集成在Feynman芯片GPU核心之上，進(jìn)一步降低推理延遲。

該芯片預(yù)計(jì)于2026年三季度開(kāi)始正式出貨。

下一代旗艦：Feynman芯片架構(gòu)

在本次演講中，NVIDIA 列出了 Feynman GPU 與下一代 HBM、Vera CPU 以及構(gòu)成 AI 數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)的其他幾個(gè)連接芯片。

該芯片架構(gòu)面向“物理AI/世界模型”，支撐具身智能、通用人工智能、萬(wàn)億參數(shù)模型訓(xùn)練與超大規(guī)模推理場(chǎng)景，原定2028年發(fā)布，此次在GTC 2026上提前曝光技術(shù)原型，是英偉達(dá)突破硅基計(jì)算物理極限的核心布局。

Feynman芯片采用臺(tái)積電A16（1.6nm）制程，是全球首款邁入1nm時(shí)代的量產(chǎn)級(jí)芯片架構(gòu)，晶體管密度較前代提升1.1倍；搭載GAA全環(huán)繞柵極晶體管與超級(jí)電軌背面供電（SPR）技術(shù)，將供電線(xiàn)路遷移至晶圓背面，同性能場(chǎng)景下功耗降低15%-20%，同電壓下運(yùn)行速度提升8%-10%；采用硅光子光互連技術(shù)，帶寬密度提升10倍，傳輸能耗下降90%，打破超大規(guī)模AI集群的“互連墻”；采用3D堆疊加混合鍵合技術(shù)，將LPU直接堆疊在GPU核心上，極致縮短數(shù)據(jù)傳輸距離；推理性能為Blackwell的5倍，單GPU算力可達(dá)50 PFLOPS，能效比達(dá)到前代產(chǎn)品的3.2倍，在ResNet-50圖像分類(lèi)任務(wù)中，每瓦性能較Hopper架構(gòu)提升5.8倍；配套推出NVLink-CXL 6.0互聯(lián)技術(shù)，跨節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸帶寬突破1.2TB/s。

它的發(fā)布，將使萬(wàn)億參數(shù)模型的訓(xùn)練成本較2023年下降87%，首次降至中型企業(yè)可承受范圍；推理延遲降低40%-85%，Token成本降至Blackwell的1/10，低功耗設(shè)計(jì)可支持邊緣設(shè)備部署，實(shí)現(xiàn)“端側(cè)智能”；預(yù)計(jì)將推動(dòng)AI算力服務(wù)訂閱模式普及，未來(lái)5年90%的企業(yè)將不再購(gòu)買(mǎi)AI芯片，而是訂閱AI算力服務(wù)。

光互聯(lián)革命：硅光子商用元年

傳統(tǒng)電互聯(lián)已觸及性能與功耗天花板，共封裝光學(xué)（CPO）是突破算力/功耗墻的唯一路徑，2026年定為硅光子技術(shù)商用元年，實(shí)現(xiàn)“光進(jìn)銅退”的產(chǎn)業(yè)變革。

為此，英偉達(dá)推出了全球首個(gè) CPO（Co-Packaged Optics）光電共封裝 的 NVIDIA Spectrum-X Ethernet Switch，將光模塊直接集成到芯片封裝中，實(shí)現(xiàn)電子信號(hào)與光信號(hào)的直接轉(zhuǎn)換，從而顯著提升數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)帶寬與能效。據(jù)介紹，其能耗僅為傳統(tǒng)銅纜的5%，大幅降低AI集群的能耗成本與散熱壓力。

這項(xiàng)技術(shù)由 NVIDIA 與臺(tái)積電共同開(kāi)發(fā)，目前已經(jīng)進(jìn)入量產(chǎn)階段。

太空計(jì)算：進(jìn)軍軌道數(shù)據(jù)中心

大會(huì)還發(fā)布“Space?1 Vera Rubin Module”軌道數(shù)據(jù)中心，標(biāo)志著其算力布局從地面延伸至軌道，進(jìn)一步擴(kuò)大AI基礎(chǔ)設(shè)施的覆蓋范圍。

Space?1 Vera Rubin Module軌道數(shù)據(jù)中心的AI算力為H100的25倍。Space-1 Vera Rubin 模組可提供大規(guī)模數(shù)據(jù)中心級(jí) AI 能力，使大語(yǔ)言模型和先進(jìn)基礎(chǔ)模型能夠直接在太空運(yùn)行。未來(lái)，可以實(shí)現(xiàn)太空?qǐng)鼍跋碌腁I數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)分析等任務(wù)，這將拓展AI在航天、太空探索等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景。

此次演講，黃仁勛還發(fā)布多款軟件產(chǎn)品，聚焦智能體研發(fā)、物理AI落地、開(kāi)源生態(tài)建設(shè)，打通從模型到應(yīng)用的全鏈路，降低企業(yè)AI落地門(mén)檻。

發(fā)布開(kāi)源智能體平臺(tái)NemoClaw

OpenClaw已經(jīng)火了兩個(gè)月，展現(xiàn)大家對(duì)智能體的熱情。此次，英偉達(dá)推出首款全新工具 NemoClaw，重點(diǎn)優(yōu)化了開(kāi)源 AI 智能體 OpenClaw 的安全性與輸出質(zhì)量。

為了確保安全，NemoClaw 由多個(gè)關(guān)鍵模塊構(gòu)成，首要組件為 OpenShell—— 一款為 OpenClaw 添加隱私保護(hù)與網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)機(jī)制的工具。它通過(guò)在沙箱環(huán)境中運(yùn)行 OpenClaw，阻止智能體訪(fǎng)問(wèn)與任務(wù)無(wú)關(guān)的文件，同時(shí)限制其網(wǎng)絡(luò)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限，為智能體打造安全可控的運(yùn)行邊界。

NemoClaw對(duì)標(biāo)Linux，定位為AI智能體的“操作系統(tǒng)”，填補(bǔ)OpenClaw被收購(gòu)后企業(yè)級(jí)開(kāi)源智能體平臺(tái)的缺口，是英偉達(dá)打破自身CUDA硬件綁定、拓展全行業(yè)AI軟件生態(tài)的核心布局，分為企業(yè)級(jí)與開(kāi)發(fā)者雙版本，提供一站式智能體開(kāi)發(fā)工具。

黃仁勛判斷，“未來(lái)的編程語(yǔ)言就是人類(lèi)語(yǔ)言”，每一家SaaS公司都將轉(zhuǎn)型為“AaaS（智能體即服務(wù)）”，NemoClaw將成為這一轉(zhuǎn)型的核心支撐平臺(tái)。

物理AI與具身智能：下一波AI浪潮

針對(duì)物理AI，黃仁勛判斷，下一波AI浪潮的核心是“AI理解物理規(guī)律、與現(xiàn)實(shí)世界交互”，他把2026年定為“人形機(jī)器人商業(yè)化元年”，與全球人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)化拐點(diǎn)高度契合，英偉達(dá)將重點(diǎn)布局具身智能與物理AI落地。

為此，2024年英偉達(dá)就發(fā)布了Project GR00T 人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型。今年，英偉達(dá)進(jìn)一步升級(jí)了Project GR00T通用機(jī)器人基礎(chǔ)模型，以支撐人形機(jī)器人的自主決策與動(dòng)作執(zhí)行。

2026年全球人形機(jī)器人量產(chǎn)規(guī)模將突破3萬(wàn)臺(tái)，其中工業(yè)制造、特種作業(yè)等ToB端場(chǎng)景占比超60%，單臺(tái)工業(yè)人形機(jī)器人可替代2-3名人工，年節(jié)省成本超15萬(wàn)元，終端售價(jià)逐步下降，市場(chǎng)接受度大幅提升，2030年全球量產(chǎn)規(guī)模有望達(dá)到100萬(wàn)臺(tái)，市場(chǎng)規(guī)模突破萬(wàn)億，年復(fù)合增長(zhǎng)率超80%。

此外，還升級(jí)Omniverse數(shù)字孿生訓(xùn)練平臺(tái)，為機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、工業(yè)自動(dòng)化等物理AI場(chǎng)景提供虛擬訓(xùn)練環(huán)境，實(shí)現(xiàn)“虛擬仿真→真實(shí)落地”的閉環(huán)，降低物理AI的研發(fā)與落地成本，適配比亞迪、極氪等車(chē)企智慧工廠(chǎng)的人形機(jī)器人部署需求，支撐物流轉(zhuǎn)運(yùn)、零部件裝配等作業(yè)落地。

黃仁勛在GTC與迪士尼“雪寶”機(jī)器人互動(dòng)