黄仁勋CES 2026全解读：Rubin平台投产解AI算力渴，旧显卡复产救游戏玩家

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【量子位 2026年1月9日讯】CES 2026拉斯维加斯现场，英伟达CEO黄仁勋成为最忙碌的科技领袖——不仅提前发布新一代AI超算平台Vera Rubin（简称Rubin），宣布其全面投产；还回应内存涨价、游戏显卡供应等行业焦点，甚至抽空领取IEEE最高荣誉奖章。从“物理AI革命”到“旧显卡复产计划”，黄仁勋的每一句话都牵动着AI与消费电子行业的神经，也勾勒出英伟达从“芯片厂商”到“AI基础设施构建者”的战略蓝图。

此次亮相，英伟达虽未发布新消费级显卡，却用Rubin平台、开源自动驾驶模型、内存供应链布局等重磅信息，证明其在AI时代的核心话语权。正如黄仁勋所言：“AI正在成为基础设施，而我们要做的，是让这个基础设施足够强大，支撑起物理世界与数字世界的深度融合。”

一、Rubin平台提前投产：6芯片协同设计，AI训练效率提升3.5倍

原定3月GTC大会发布的Rubin平台，意外在CES 2026提前亮相并宣布“全面投产”，成为本次展会最大惊喜。这款被黄仁勋称为“AI下一个前沿”的超算平台，并非单一芯片，而是整合6款核心组件的“全栈解决方案”：

1. 硬件突破：6芯片协同，性能跨代跃升

Rubin平台采用“极端协同设计”理念，将计算、网络、存储、安全等功能集成于一体，6款芯片各司其职：

Rubin GPU：AI计算核心，相比前代Blackwell架构，训练性能提升3.5倍（达35 PFLOPS），推理性能提升5倍（达50 PFLOPS），HBM4内存带宽飙至22TB/s（2.8倍提升），单GPU互连带宽翻倍至3.6TB/s，能轻松支撑万亿参数大模型的训练与推理；
Vera CPU：88核全新中央处理器，专为AI负载优化，可高效调度GPU与内存资源，避免“算力浪费”；
BlueField-4 DPU：负责数据存储与安全，搭配新发布的“推理上下文内存存储平台”，能高效管理AI对话产生的KV Cache（上下文缓存），减少重复计算，让多轮对话推理速度提升40%；
Spectrum-6交换机：支撑高速网络连接，配合ConnectX-9 SuperNIC超级网卡，构建低延迟、高吞吐量的AI集群网络，黄仁勋透露：“Spectrum-X已席卷AI领域，用它的客户能多获得25%吞吐量，相当于网络成本‘免费’。”

这种全栈设计，让Rubin平台在运行MoE（混合专家）模型时，所需GPU数量减少4倍，推理token成本降低10倍，直接解决AI企业“算力贵、效率低”的痛点。目前，AWS、微软、Google、OpenAI、Meta等头部企业已确认成为首批用户，CoreWeave等AI云服务商更是计划将其规模扩展至“十万枚GPU”级别。

2. 生态先行：提前释放工程样品，加速行业落地

黄仁勋解释，选择在CES提前发布Rubin，核心目的是“让生态伙伴尽早适配”。目前，Rubin平台的6款芯片已全部到位，相关系统已在运行真实AI负载（如大模型训练、自动驾驶仿真）。英伟达将在上半年提供工程样品，下半年进入量产爬坡阶段，确保与客户的部署节奏同步。

“AI对计算的需求每半年就翻倍，我们不能等。”黄仁勋强调，Rubin的提前投产，将为AI推理时代的到来“铺平道路”——随着大模型从“训练”转向“落地”，高效的推理系统将成为行业刚需，而Rubin正是为此而生。

二、回应行业痛点：内存卡脖子？英伟达握有HBM4独家产能；游戏玩家慌了？旧显卡或复产

CES现场，黄仁勋直面当前行业两大焦点：内存价格暴涨与游戏显卡供应紧张，给出了明确且务实的回应：

1. 内存涨价：HBM4产能优先保障，英伟达是“全球最大买家”

近期DDR5内存、SSD价格飙升，HBM（高带宽内存）更是“一货难求”，有记者提问“内存是否会制约GPU发展”，黄仁勋坦言：“现在内存确实卡了GPU的脖子，现有HBM容量远不够用，瓶颈只会更严重。”

但他同时透露，英伟达已与全球主要内存厂商（如三星、美光、SK海力士）建立“深度协同规划机制”，直接参与产能布局：

HBM4独家用户：英伟达是目前全球唯一的HBM4主要用户，各家供应商的HBM4产线“全部为英伟达扩产”，且进展顺利，能满足Rubin平台的大规模需求；
全内存品类覆盖：作为“全球最大记忆体买家之一”，英伟达同时采购HBM、GDDR、LPDDR等多种内存，通过庞大采购量掌握议价权，“至少在AI产品线，我们不会受产能焦虑影响”。

对于消费级内存涨价，黄仁勋表示“这是市场供需决定的”，但暗示英伟达消费级显卡（如RTX系列）的内存供应“仍有保障”，不会出现“无卡可用”的情况。

2. 游戏显卡：考虑复产旧款，甚至移植新技术

此次CES，英伟达未发布新消费级显卡，引发游戏玩家担忧。面对“是否会重启旧产线”的提问，黄仁勋给出积极回应：“有这种可能，我们甚至在考虑把最新AI技术（如DLSS 4.5）移植到上一代GPU（如RTX 3060）上。”

这一表态背后，是当前显卡市场的现实困境：DDR5内存涨价推高新卡成本（RTX 5090零售价逼近4000美元），而旧款显卡因制程成熟、显存需求低，成为缓解供应压力的“最优解”。不过黄仁勋也坦言，复产旧卡需要投入大量研发资源——比如DLSS 4.5原本针对新架构优化，下放至旧卡需重新适配，避免“性能大幅下降”。

目前，英伟达尚未公布具体复产型号与时间表，但行业推测，RTX 30系列（如3060、3070）与RTX 40系列低端型号（4050、4060）最有可能被重启，“这些显卡仍有庞大用户基数，移植新技术后能满足多数玩家需求”。

三、押注物理AI：自动驾驶、机器人成重点，开源模型生态扩张

除了硬件，黄仁勋在CES上花最多时间谈论的，是“物理AI”——即让AI理解物理世界规律，具备在真实场景中行动的能力。从自动驾驶到机器人，英伟达正构建完整的物理AI生态：

1. 自动驾驶：开源VLA模型Alpamayo，直面特斯拉FSD

英伟达发布全球首款开源“视觉-语言-行动（VLA）”自动驾驶推理模型Alpamayo 1，直接对标特斯拉FSD。黄仁勋先盛赞特斯拉：“FSD的路测里程、训练方式、仿真技术都是世界一流，我自己的车就用它，表现惊艳。”

但他强调，Alpamayo的理念完全不同：

定位平台提供商：英伟达不生产汽车，而是为所有车企提供“训练-仿真-部署”全栈工具链——包括Alpamayo模型、AlpaSim高保真仿真框架、1700小时开源驾驶数据集，客户可按需使用部分或全部模块；
全面开源：不仅开放模型代码，还提供训练数据与部署教程，甚至为客户提供技术支持，“所有具备移动能力的载具，都应该实现自动驾驶，而我们要做的是赋能”。

目前，Waymo、小鹏、Nuro（新进入Robotaxi领域）、Lucid等车企已确认采用Alpamayo相关技术，黄仁勋预测：“未来十年，自动驾驶将成为规模最大、增长最快的科技产业之一，全球数亿辆汽车将具备自动驾驶能力。”

2. 机器人：今年内将出现“人类水平”机器人

在机器人领域，黄仁勋抛出重磅预测：“今年内，我们就能看到在移动能力、关节活动度、精细动作上达到人类水平的机器人。”他认为，机器人是“AI移民”，能承担人类不愿从事的体力劳动，解决人口结构带来的经济挑战。

为实现这一目标，英伟达发布两款开源机器人模型：

Cosmos Reason 2：视觉语言模型（VLM），让机器人“看见、理解并行动”，能根据3D场景生成符合物理规律的动作；
GR00T N1.6：类人机器人全身控制模型，解锁关节精细动作，比如用触觉感知抓取易碎物品，避免“机械硬夹”。

黄仁勋强调，机器人的关键突破在于“触觉能力”——目前多数机器人只有视觉，而人类行动依赖视觉+触觉，“我们正在推进触觉传感器技术，行业内其他企业也在努力，这是机器人达到人类水平的最后一块拼图”。

四、荣誉与愿景：IEEE奖章加身，黄仁勋谈“CEO的责任”

在忙碌的行程中，黄仁勋还抽空出席IEEE颁奖仪式，领取2026年IEEE荣誉奖章（全球科技界最高荣誉之一），奖金200万美元。IEEE表彰其“领先行业数十年的前瞻布局，为加速计算与AI奠定算力基石”，将他与互联网之父文顿·瑟夫、台积电创始人张忠谋等传奇人物并列。

领奖时，黄仁勋罕见流露感性一面，他没有谈论商业成就，而是向“工程师”身份致敬：“工程学是最崇高的职业，它用科学与数学解决看似不可能的问题，构建了今天的社会。”他还分享了人生际遇——大学时因“别无选择”进入俄勒冈州立大学，却在电子工程课上遇到后来的妻子，“这段经历教会我，有时候被动的选择，会带来意想不到的未来”。

当被问及“还能担任CEO多久”，黄仁勋幽默地给出两大秘诀：“第一，不要被解雇；第二，不要感到无聊。”但随即严肃补充：“英伟达现在是AI产业的‘船长’，要引领供应链与合作伙伴，这份责任重大，我会一直做到‘值得做’的那一天。”