当地时间2026年1月5日，拉斯维加斯CES展会现场座无虚席。英伟达CEO黄仁勋身着标志性皮衣登台，用一场90分钟的演讲，向世界宣告了科技产业的全新拐点：“AI的第二个拐点已经到来——从理解语言到理解物理世界，从软件智能体到具身智能体”。这场以“物理AI”为核心的演讲，不仅发布了多款颠覆性产品，更勾勒出人工智能与物理世界深度融合的未来蓝图，让全球看到了科技变革的清晰路径。

　　如果说过去十年的AI革命聚焦于“理解数字世界”，那么黄仁勋此次提出的“物理AI”，则标志着人工智能正式进军“改造物理世界”的新阶段。物理AI并非遥远的概念，而是融合了重力、摩擦、惯性等真实物理动态，能让机器在现实场景中精准执行复杂任务的核心技术，其目标是改变全球1000万家工厂和20万个仓库的运作逻辑。

　　支撑这一战略的三大技术支柱已全面成型：Newton物理引擎可实现低于0.01秒的实时物理计算响应，Cosmos基础模型平台以1000亿参数达成1毫秒级推理延迟，而GPU+LPU混合算力架构则让效率提升100倍的同时，将成本降低90%。黄仁勋强调：“AI的价值不再由算力决定，而由场景定义，物理世界是AI最大的应用场景”，这一判断为整个科技行业指明了发展方向。

　　任何技术革命都离不开底层算力的支撑，英伟达此次发布的Rubin计算架构，堪称物理AI时代的“算力基石”。这一以天文学家薇拉·鲁宾命名的全新平台，采用台积电2nm工艺，是首款CPU与GPU协同设计的产品，集成了Rubin GPU与专为智能体推理打造的Vera CPU，88个定制Olympus核心赋予其超强运算能力。

　　性能数据足以震撼行业：Rubin架构的AI训练速度达到前代BlacKaiyun官方入口kwell的3.5倍，推理速度提升5倍，每瓦推理算力更是实现8倍飞跃，而推理token生成成本最多可降低10倍。更值得关注的是，该平台搭载第三代Transformer引擎，单GPU提供3.6TB/s带宽，NVL72机架级系统更是实现260TB/s的恐怖带宽，彻底解决了大规模AI训练的存储瓶颈。

　　目前，Rubin架构已全面量产，订单规模已达3000亿美元，微软下一代Fairwater AI超级工厂、CoreWeave等均已确定采用，亚马逊云科技、Anthropic等主流云厂商与AI企业也已入局。Anthropic CEO Dario Amodei评价道：“Rubin平台的效率提升代表了能够实现更长记忆、更好推理和更可靠输出的基础设施进步”。

　　端侧算力同样迎来突破，全新Jetson T4000模组性能达到上一代的4倍，而Blackwell Ultra将于2026年第二季度全面供货，单机算力提升50%的同时功耗降低30%，为机器人边缘计算提供了理想解决方案。从云端超算到端侧设备，英伟达构建的全场景算力矩阵，已为物理AI的规模化部署铺平了道路。

　　英伟达与特斯拉的合作已进入深度融合阶段，双方联合开发的“AI for Physics”系统，将物理动态与AI决策无缝衔接，大幅提升了机器人在复杂环境中的适应能力。借助Omniverse数字孪生平台，Optimus可在虚拟世界完成90%以上的训练，目前已能独立完成工厂零件分拣、组装、质检全流程，自主运行比例高达85%，远超行业平均水平。更令人振奋的是，Optimus的量产能力持续突破，2026年第一季度将实现5万台量产，年底有望达到10万台级别，成本降至2万美元以下。

　　在自动驾驶领域，英伟达的野心同样明显，目标是打造AI之后的第二增长极。此次官宣的L4级Robotaxi测试计划将于2027年启动，而专为自动驾驶打造的Alpamayo模型，作为全球首个具备思考推理能力的Kaiyun官方入口开源端到端AI系统，已率先搭载于2025款梅赛德斯-奔驰CLA，今年将逐步登陆美、欧、亚市场。升级后的Drive Thor算力达到2000TOPS，已斩获15+车企订单，将于2027年量产。“双系统”安全策略——AI决策与规则化安全栈并行，更让自动驾驶的商业化落地多了一层保障。

　　在开发者工具层面，英伟达与Hugging Face达成深度合作，将GR00T视觉语言动作模型与Isaac Lab - Arena整合至LeRobot库，让开发者能够更便捷地获取物理AI开发资源。而AI应用转换器的推出，支持传统软件AI化改造，已有5000+软件厂商接入，大幅降低了企业的AI转型成本。

　　终端生态同样多点开花：与联想、惠普等合作的新一代AI PC，端侧AI功能可用率超90%，10秒即可完成实时视频生成，而功耗低于15W；与XREAL联合开发的轻量化AR眼镜重量不足150g，续航长达8小时，支持物理AI空间感知，为消费级场景带来全新可能。医疗领域的Clara AI模型、语音安全领域的NemoTron模型，进一步拓展了物理AI的应用边界。