老黄CES演讲要点：1、在基础设施与算力层面，英伟达通过“极端协同设计”暴力破解

老黄CES演讲要点：1、在基础设施与算力层面，英伟达通过“极端协同设计”暴力破解物理极限，重构了数据中心的成本逻辑。 面对晶体管数量仅增长1.6倍的瓶颈，英伟达通过Ve­ra Ru­b­in平台、NV­L­i­nk 6互联以及Bl­u­e­F­i­e­ld-4驱动的推理上下文内存存储平台，强行将推理性能提升5倍，并将To­k­en生成成本压低至1/10。这一层面的核心目标是解决Ag­e­n­t­ic AI（代理智能体）“算不起”和“记不住”（显存墙）的问题，为AI从训练向大规模推理转移铺平道路。2、在模型演进层面，英伟达正式确立了从“生成式AI”向“推理型AI”（Te­st-ti­me Sc­a­l­i­ng）的范式转移。 黄仁勋强调AI已不再是一次性的问答，而是需要多步思考和规划的思维链过程。通过开源Al­p­a­m­a­yo（自动驾驶推理）、Co­s­m­os（物理世界模型）以及Ne­m­o­t­r­on（智能体）系列模型，英伟达正在推动AI具备逻辑推理能力和长时记忆能力，使其能处理未见过的复杂长尾场景。3、在物理落地层面，英伟达宣布“物理AI”正式进入商业变现期，打破了AI仅存于屏幕的局面。 演讲明确了2026年Q1梅赛德斯-奔驰实车上路的时间表，并展示了与西门子在工业元宇宙的深度全栈合作。通过将Om­n­i­v­e­r­se模拟环境、合成数据生成与机器人控制模型打通，英伟达正在将AI能力从互联网云端这一“软世界”，大规模注入到汽车、工厂、机器人等“硬世界”中。