英伟达CES 2026震撼发布：六大自研芯片构建最强AI超算，自动驾驶进入“思考”时代

摘要： 在CES 2026主题演讲中，英伟达创始人黄仁勋正式发布全新AI超级计算平台NVIDIA Vera Rubin POD，其核心为六款自研芯片（Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU、Spectrum-X CPO），单机架算力高达3.6EFLOPS，推理性能较前代提升5倍。同时，英伟达推出三大关键产品优化推理效率，并开源自动驾驶模型Alpamayo，推动物理AI进入新阶段。Rubin平台预计2026年下半年通过微软等合作伙伴投入商用，进一步巩固英伟达在AI基础设施领域的领导地位。

一、六大芯片协同设计：Vera Rubin平台重新定义AI算力边界

当地时间1月5日，英伟达在拉斯维加斯CES 2026现场揭晓了其下一代AI计算平台的核心架构。黄仁勋在长达1.5小时的演讲中强调，计算产业正同时经历从CPU到GPU、从“编程软件”到“训练软件”的双重变革，而算力需求正以每年模型规模增长10倍、token消耗量增长5倍的速度爆发。为此，英伟达宣布将每年更新硬件架构，并正式开启Vera Rubin平台的大规模生产。

Vera Rubin POD整合了六款专为AI协同工作负载设计的自研芯片：

1. Vera CPU：采用定制Olympus核心架构，拥有88核、176线程，支持CPU与GPU统一内存，系统内存容量达1.5TB（为Grace CPU的3倍），并首次实现机架级机密计算，为数据密集型智能体处理提供基础。
2. Rubin GPU：引入Transformer引擎，NVFP4推理性能达50PFLOPS（Blackwell GPU的5倍），训练性能达35PFLOPS（Blackwell的3.5倍），并率先支持HBM4内存，带宽提升至22TB/s。
3. NVLink 6 Switch：单通道速率提升至400Gbps，每GPU互连带宽达3.6TB/s，支持全液冷设计，实现零停机维护。
4. ConnectX-9 SuperNIC：为大规模AI集群优化，提供1.6Tb/s带宽，具备完全可编程的数据路径。
5. BlueField-4 DPU：集成64核Grace CPU，计算性能提升6倍，专用于卸载网络与存储任务。
6. Spectrum-X CPO：共封装光学器件，将交换机能效提升5倍，可靠性提升10倍。

在系统层面，NVIDIA Vera Rubin NVL72将上述组件整合为单一机架系统，包含2万亿晶体管，支持3.6EFLOPS推理算力与2.5EFLOPS训练算力。其模块化、无缆化设计使组装效率提升18倍，并全面转向100%液冷散热。该系统已通过验证，并获得超80家MGX合作伙伴的部署支持。

二、三大新品破解推理瓶颈：存储、网络与系统级协同创新

随着AI应用从训练转向大规模推理，上下文存储与通信效率成为关键瓶颈。英伟达针对性推出三款产品：

1. Spectrum-X以太网共封装光学器件：基于200Gbps SerDes技术，提供102.4Tb/s带宽，在提升能效与可靠性的同时，显著降低数据中心总拥有成本（TCO）。
2. 推理上下文内存存储平台：专为存储KV Cache设计，通过BlueField-4与Spectrum-X协同，将上下文作为“一等数据类型”处理，避免重复计算，使长上下文应用的推理性能提升5倍。
3. 基于DGX Vera Rubin NVL72的DGX SuperPOD：作为交钥匙AI工厂解决方案，采用8套NVL72系统构建，结合纵向扩展（NVLink 6）与横向扩展（Spectrum-X）网络，使大型MoE模型的token成本降至Blackwell平台的1/10。

黄仁勋指出，这些创新不仅降低推理成本，更推动AI从“聊天交互”向“多步推理智能体”演进。

三、开源生态持续扩张：自动驾驶模型Alpamayo实现“可解释推理”

在软件与模型层面，英伟达宣布其已成为Hugging Face平台最大的开源贡献者，2025年共发布650个开源模型与250个数据集。此次重点开源的Alpamayo模型，是首个让自动驾驶汽车具备“思考能力”的物理AI系统。

Alpamayo基于100亿参数设计，能够接收多模态输入（文本、环视摄像头、车辆状态），通过任务分解与可能性推理输出行驶轨迹与决策依据，实现可解释的自动驾驶。该模型已应用于梅赛德斯-奔驰CLA车型，并获NCAP最高安全评级。英伟达同时开源了配套数据集与仿真评估工具Alpasim，推动行业共同开发L4级自动驾驶系统。

此外，英伟达与西门子达成合作，将CUDA-X、AI模型与Omniverse集成至工业软件全流程，加速物理AI在制造、机器人等领域的落地。

四、行业影响：AI基础设施进入“系统级竞争”时代

业界分析指出，英伟达此次发布标志着AI竞争从单一算力芯片转向涵盖芯片、互连、存储、软件的全栈系统优化。Rubin平台在提升性能的同时，兼顾与Blackwell平台的向后兼容，降低用户迁移成本。通过开源关键模型与强化硬件生态，英伟达正构建从训练、推理到物理AI的完整闭环，进一步巩固其在AI基础设施市场的护城河。

随着Rubin平台于2026年下半年通过云服务商与系统集成商交付，全球AI算力格局或将迎来新一轮升级。

文章来源：本文基于智东西发布的《刚刚，黄仁勋一口气解密6颗芯片，召唤出最强AI超算！》（2026年1月6日）进行综合整理与信息补充，部分技术细节参考英伟达官方CES 2026演讲材料及行业公开技术分析。