星空体育app赞助里尔:黄仁勋CES最新演讲：这是所有人的机会
来源：星空体育app赞助里尔 发布时间：2026-01-11 02:07:10产品详情：
星空体育app菲利波因扎吉代言:在拉斯维加斯的CES（2026国际消费电子展）上，黄仁勋又带着他的标志性皮衣“炸场”了。
听完他的演讲，再看后续的媒体采访，我们大家可以发现：AI已经从“实验室里的聪明人”，变成了“要走进工厂、汽车、家庭的打工人”。
往年我们看英伟达，总觉得是“芯片大佬”在秀技术肌肉，但这次不一样，他不谈玄乎的未来概念，只说“怎么把AI落地”；不吹模型多牛，只讲“怎么让AI算得起、用得久”。
但这次不一样——AI正在经历“双重搬家”，相当于同时从街边店搬到商场，还要顺便开个线上分店。
以前AI是单独的工具，比如你用ChatGPT聊天，用AI修图，这是AI本身就是应用；但未来，所有软件都会把AI当地基。
比如Excel不用你输公式，AI自动帮你分析数据；客服系统不用预设话术，AI自己能推理、查资料、解决问题。
以前做软件是编程，程序员写好代码，软件按固定逻辑运行，现在则是训练软件。
因为过去的应用程序是预先录制、预先编译并在你的设备上运行的，而现在的应用程序能够理解上下文，每一次、每一个像素、每一个token（
）都是从零开始生成的。由于加速计算，由于人工智能，计算已经被彻底重塑。
“这意味着，过去十年积累的价值约十万亿美元的计算机基础设施，现在正被现代化改造，以适应这种新的计算方式。每年有数千亿甚至上万亿美元的风险投资正在涌入，用于现代化改造和发明这个新世界。”
去年，DeepSeek R1的出现，让世界大吃一惊。尤其是DeepSeek 宣布模型开源后，更多公司被激活。
现在世界各地有各种不一样的开源模型系统，虽然仍落后前沿模型大约六个月，但每六个月就有新模型出现，而且这些模型越来越聪明。
开源模型的下载量呈现爆炸式增长，因为初创公司、大公司、研究员、学生，几乎每个国家都想参与AI革命。
在这个趋势下，他们不仅开源模型，还开源训练数据。因为他们明白，只有这样，开发者才能真正信任这些模型。
如果说以前的AI是“活在屏幕里的军师”，只会出主意、聊话题，那现在的AI慢慢的开始“走出屏幕当工人”了。
），杯子拿起来不会凭空消失（物体恒存性）。这些我们觉得是常识，但对AI来说，以前完全不懂。
这些数据从何而来？不像语言那样，因为我们创造了一堆被认为是“真实情况”的文本，AI可以从中学习。
黄仁勋谈到，Cosmos能实现不少物理AI技能，比如生成内容、做推理、预测轨迹（
它可以依据3D场景生成逼真的视频，根据驾驶数据生成符合物理规律的运动，还能从模拟器、多摄像头画面或文字描述生成全景视频。就连罕见场景，也能还原出来。
这次他们推出的无人驾驶AI“Alpamayo”，就是这么练出来的——它不仅能像人一样开车，还能告诉你“为什么这么开”：比如“前面的车打了左转灯，可能要变道，我得减速让行”。
更牛的是，它采用“端到端训练”，从摄像头拍到画面，到转动方向盘、踩刹车，全由AI一气呵成，还搭配了“传统无人驾驶系统”当备份——若遇到没把握的场景，就自动切换到更稳妥的传统模式，安全性拉满。
因为AI已经能生成逼真的“动作视频”了——你输入“一个人弯腰捡起地上的盒子，放到桌子上”，AI就能生成流畅、真实的视频。
黄仁勋说：“计算机根本不在乎自己生成的是文字、视频，还是机器人的动作指令，本质上都是处理数字。当生成动作的技术成熟了，机器人的核心难题就解决了一大半”。
），就像让员工多琢磨一下方案，本来是好事，但以前的算力支撑不了——多思考一分钟，成本可能翻一倍；
以前训练一个大模型要4个月，现在1个月就能完成；或者用1/4的设备，就能干同样的活。
比如一个10万亿参数的模型，要喂100万亿条数据训练，用Rubin平台，只需要原来1/4的服务器就能在一个月内完成。对企业来说，既可以更快推出新产品抢市场，又能省一大笔设备钱。
“token”就是AI处理的“最小信息单位”，比如一个字、一个动作指令。以前生成100个token的成本，现在能生成1000个。
就像你以前用AI客服，聊10分钟要花10块钱，现在聊1小时才花5块钱——成本降下来了，企业才敢大规模用AI，普通人也能享受到更便宜的AI服务。
现在Rubin平台加了“超大外接硬盘”——每个GPU原本只有1太字节内存，现在通过BlueField-4芯片，能额外拿到16太字节内存，相当于从“U盘”升级成了“移动硬盘”。
不管是和AI聊几小时天，还是让它处理几十页的PDF、多步骤的复杂任务，都不会忘了前面的内容，也不会越跑越慢。
AI处理数据时，不管是传输中、存储时，还是计算过程中，都全程加密，就像给数据装了“保险箱”——企业不需要过多的担心自己的模型和数据被泄露，哪怕让别人帮忙部署AI也放心。
黄仁勋说，这样的平台不是“超级计算机”，而是“AI工厂”——以前的计算机是“生产数据”，现在的AI工厂是“生产有用的信息”（
演讲之后，黄仁勋被问了很多“实在问题”，回答都很坦诚，分享几个关键的：
黄仁勋很认可中国的勇于探索商业模式的公司：“中国的企业家、工程师是世界顶尖的，很多公司已上市，发展得很好”。
他说，正因为有竞争，英伟达才要更努力推进技术——要想继续给中国市场创造价值，就必须参与竞争，不能躺在功劳簿上。
从CPU、GPU到网络、存储，再到软件、模型、基础设施，全链条自己做，别人很难一下子追上来；
全球几乎所有AI公司、行业龙头都有合作——比如和西门子合作制造业，和礼来合作医疗健康，和梅赛德斯-奔驰合作汽车，渠道和行业连接太深，不是单靠芯片性能就能替代的。
专注通用技术，比如给所有机器人做核心AI、传感器，不用管具体场景。一旦成功，规模能做得很大，但难度极高，竞争会从四面八方来；
深耕某个具体场景，比如专门做手术机器人、工厂机械臂、农业播种机器人。只要把这样的领域的痛点摸透，有深厚的行业知识，就能形成别人打不进来的优势。
AI工厂特别耗电，这是行业共识。黄仁勋说：“任何工业革命都受能源约束，这次也一样”。
所以英伟达的核心思路是“提升能效”——每一代产品，算力翻10倍，功耗只翻2倍，相当于“每一度电干5倍的活”。
黄仁勋说：压力肯定有，但不是自己一个人扛——有一支超棒的团队一起分担。
他觉得英伟达现在影响力大，责任也大：“我们不仅要自己做好技术，还要带动整个生态一起发展”。所以他总喜欢在舞台上和其他公司的CEO一起露面，就是想让大家知道，
至于能不能再干十年，只要我还配得上这一个位置，还能创造价值，就会继续干”。
没有华丽的辞藻，却透着一股务实，这大概也是英伟达能一直领跑的原因之一。
以前我们追捧大模型、高参数，觉得越复杂越好；现在发现，能解决餐厅库存问题的AI。
比参数百亿的模型更有价值；能让无人驾驶成本降低的技术，比炫技的演示更重要；能让小公司用得起的开源工具，比巨头的闭源模型更有意义。
开源是让更多人能落地，物理AI是让AI能在现实世界落地，Rubin平台是让落地的成本更低、效率更高。
不管是大公司还是小创业团队，不管是技术人还是普通人，只要能抓住“落地”这个核心，都能在里面寻找自我的位置。
而我们每个人，都能从这场实用主义AI革命中，找到属于自己或企业的红利。
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