在 CES 2026 的演讲中，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋发布了全新一代 Vera Rubin 计算架构，并对人工智能产业未来走势给出了最新判断。与强调应用层不同，这一发布重点指向 AI 基础设施与算力体系的“系统级重构”，意味着 AI 投资逻辑正进一步转向底层平台建设。
黄仁勋指出，AI 正在推动一场覆盖整个计算产业的结构性变革。应用形态从“被编写”转向“被训练”，推理成为持续“思考”的过程，而 GPU 正逐步成为计算核心。全球约 10 万亿美元规模的传统计算体系，正在系统性迁移为 AI 计算架构。
围绕这一判断，英伟达推出 Vera Rubin 系统级架构。该平台采用 Vera CPU 与 Rubin GPU 的双向一致设计，配合 NVLink 6 高速互连 与 BlueField-4 DPU，构建阵列化算力平台。单机架 MVL72 系统集成 72 颗 GPU，总晶体管规模达 220 万亿，并通过 Silicon Photonics 交换系统连接成“AI 工厂”。英伟达同时宣布，Rubin 将把运行 AI 模型的成本降至 Blackwell 系统的十分之一，在训练大型模型时所需芯片数量也将减少至 四分之一。这意味着 单位算力成本正在显著下降，算力供给将加速扩张。
在他看来，摩尔定律已难以跟上 AI 模型与 token 增速，行业唯有通过“极端协同设计”在 CPU、GPU、网络、存储和系统级工程上同步创新。他直言：“我们不得不重新设计每一颗芯片。”
与此同时，英伟达也在拓展 Physical AI（物理 AI） 与自动驾驶布局。公司发布 Cosmos 世界模型和具备推理能力的自动驾驶 AI——Alpamayo，并宣布将在奔驰 CLA 车型上量产落地。这一趋势被视作 AI 从内容生成向实体能力赋能转型的关键节点。
资本市场更关注的是，这一代架构不仅增强技术优势，也 进一步强化英伟达在数据中心与主权 AI 投资中的平台地位。未来算力单元将从“单卡”转向“机架阵列”，采购模式也将更加系统化和长期化，有望带来稳定的资本开支周期。
业内预计，随着 AI 走向基础设施化，行业竞争将从模型层逐步上移至 算力、数据、仿真与系统工程能力的综合比拼。而英伟达，继续保持在这条产业链上的关键枢纽位置。
