> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 计算的炼金术总结 ## 核心内容 NVIDIA在CES 2026上展示了其在计算领域的新革命，强调了“物理AI”和“加速计算”的双重平台变革。这一变革标志着计算技术从传统的CPU驱动向AI驱动的全面转型，特别是在硬件、软件、数据流和系统架构层面。 ## 主要观点 1. **平台变革** - 每隔十年到十五年，计算行业会迎来一次平台变革，而此次变革是“物理AI”和“加速计算”同时发生。 - 传统计算方法正被AI方法取代，计算技术栈正在被全面重构。 2. **AI的智能** - AI正在从屏幕内走向物理世界，成为新工业革命的核心驱动力。 - 物理AI需要理解物理定律并能与现实世界交互，其训练依赖真实世界数据和物理级精准仿真。 3. **NVIDIA全栈计算平台** - NVIDIA通过构建完整的计算平台，推动AI在设计、生产、运营等全生命周期中的应用。 - 平台集成了高性能硬件、优化的软件模型、高效的数据流技术以及安全的系统架构。 4. **VERA RUBIN平台** - VERA RUBIN平台是NVIDIA为应对AI性能需求和计算瓶颈而推出的全新解决方案。 - 平台采用极端协同设计理念，结合高性能GPU、定制CPU、高速数据流技术与安全机制，旨在提升AI算力、能效与安全性。 5. **技术突破** - **硅光子连接**：通过台积电的硅光子集成工艺，实现高达512 x 200 Gbps的连接带宽，极大提升了AI系统之间的通信效率。 - **上下文内存革命**：通过构建高速东西向流量网络，优化存储访问模式，提升AI训练与推理性能。 - **双堆栈安全冗余**：平台支持全系统可信计算安全，包括加密总线、连接和内存，确保数据与计算过程的安全性。 6. **性能与效率** - VERA RUBIN平台在峰值推理性能、训练性能、晶体管数量等方面实现了显著提升。 - 平台的能效提升至100%，并采用液冷恒温技术，节省数据中心电力消耗。 - 通过减少峰值冗余，实现对每一瓦功耗的极致利用。 7. **开源模型矩阵** - NVIDIA推出了多个开源模型，包括Nemo Tron 3（语言）、OpenFold 3（生物学）、ForecastNet（物理世界）等，这些模型在AI领域具有广泛的应用前景。 8. **物理AI的三位一体架构** - 包括训练计算机、仿真环境和现实应用，三者共同构建物理AI的完整生态系统。 - 物理AI的训练依赖于合成数据和真实世界数据，实现按需智能生成。 9. **AI的经济学变革** - AI令牌成本显著下降，推动AI在各行业的广泛应用。 - 通过优化基础设施和系统设计，AI的使用成本随着规模扩大而降低。 10. **生态与未来** - NVIDIA通过构建开放的AI生态系统，推动创新在各行业同步发生。 - 与全球多家企业合作，推动AI在机器人、自动驾驶、制造业等领域的落地。 ## 关键信息 - **物理AI**：AI能够理解并交互物理世界，其训练依赖于真实世界数据和仿真环境。 - **加速计算**：计算从CPU向GPU转移，实现更高的性能与效率。 - **VERA RUBIN平台**：集成了高性能硬件、优化软件、高速数据流和安全机制，为AI超级计算提供支持。 - **开源模型**：NVIDIA推出了多个开源模型，涵盖语言、生物、物理等领域，推动AI应用的多样化。 - **数据流革命**：通过NVLINK 6 SWITCH和SPECTRUM-X AI ETHERNET，实现高速数据共享与网络性能提升。 - **能效与安全**：平台通过液冷恒温和加密机制，实现高能效与高安全性。 - **AI经济学**：AI令牌成本下降，使得AI在各行业的应用更具经济可行性。 ## 案例与应用场景 - **个人AI助手“RICCI”**：基于NVIDIA全栈计算平台，具备管理日程、生成内容、控制机器人等功能。 - **自动驾驶与机器人**：VERA RUBIN平台支持自动驾驶和机器人系统的开发，实现从虚拟到现实的AI应用。 - **制造业**：与梅赛德斯-奔驰等企业合作，推动AI在制造流程中的应用，实现高效、智能的生产运营。 ## 总结 NVIDIA在CES 2026上展示了其在计算领域的重大突破，特别是“物理AI”和“加速计算”双平台变革。通过VERA RUBIN平台，NVIDIA不仅提升了AI的性能和效率，还推动了AI在多个行业的广泛应用。同时，NVIDIA通过开源模型矩阵和全栈计算技术，为AI的未来发展提供了坚实的基础。这一变革标志着一个由AI驱动的新工业时代的到来，AI将成为推动科技进步和产业升级的核心力量。