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黄仁勋CES 2026:物理AI的“iPone”时刻已经到来 黄仁勋在2026年CES上的演讲,宣告了:AI正从数字世界,走向物理世界,而英伟达的深意,远不止卖芯片和技术升级,而是要成为AI物理世界的“超级引擎”“AI基础设施帝国”以及AI帝国的“安卓系统”今天我们就来逐条解析英伟达的未来布局 第一、AI进入新阶段:从“数字AI”到“物理AI”现阶段,我们用AI来做什么?写文章、画图、回答问题。他很聪明,什么都会,但都只能“纸上谈兵”。但它不懂现实世界,不知道“玻璃碎了不能踩”、“门推不动时可能要拉”。2026伊始,黄仁勋发布的物理AI(Physical AI),就像给AI装上了"常识模块"。让AI去做饭,他知道油锅会烫手,他能区分盐和糖分别。AI自动驾驶能判断前方的障碍物只是一个垃圾袋,他很轻很软,可以直接轧过去,而不是急刹车。这项技术正好解决了AI聪明却缺乏对现实的认知。 二、英伟达发布了什么?1. Rubin平台:一台2.5吨重的“AI超级大脑”,相当于AI时代的"发电厂"。英伟达要卖的,从来不只是芯片,而是一整套“AI基建”这不是普通服务器,而是集成了CPU、GPU、网络、存储、冷却系统用温水冷却代替空调,省了全球数据中心6%的电的“全栈定制机器”,训练速度比上一代快4倍;拥有220万亿晶体管,性能比上一代强很多,但推理成本降到1/10;简单说:这个"新电厂"让AI既跑得快又花得少,企业都能用得起。 三、英伟达为什么要开源?这次,英伟达开放 10万亿字的语言数据 + 50万条机器人动作轨迹;发布六大开源AI模型家族(如Cosmos、Alpamayo、Groot等),覆盖:自动驾驶、人形机器人、医疗、气象、工业等,就像安卓系统让手机多样化,开源AI会让各种智能应用爆发。这招很聪明,表面无私,实则绑定生态。就像安卓开源,但手机厂商离不开谷歌服务一样。 四、黄仁勋传递的关键信号AI的下一个十年,不在手机里,而在物理世界:工厂、仓库、汽车、家庭服务机器人,才是主战场。“APP时代”即将终结,“AI智能体时代”开启:未来你不是点APP叫车,而是对AI说:“帮我安排明天上午去机场,避开堵车。” 英伟达不想只卖芯片,要当“AI时代的包工头”:提供从芯片、软件、数据到仿真平台的全套解决方案,让所有开发者“离不开我”。普通人也会被影响:虽然你不直接买Rubin,但你用的网约车、快递、超市货架补货#ai #人工智能 #英伟达 #芯片
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黄仁勋对中国企业直言“期待中国企业竞争,你们必须努力工作” 黄仁勋在CES 2026期间,英伟达CEO黄仁勋不仅发布了六芯片Rubin平台及自动驾驶系统Alpamayo,更在交流会上释放关键信号:AI市场预期将进一步上调,中国竞争对手实力获认可,而人类级机器人将在今年实现突破。 AI市场展望:5000亿美元预期或再提升 黄仁勋透露,自2025年10月提出5000亿美元数据中心销售预期后,开源模型爆发(占token生成量25%)、中国市场重启等因素将推动预期上调。他强调全球正经历10万亿美元计算升级,AI首次服务于整体经济,劳动力产业规模达百万亿美元。 中国战略:务实应对竞争格局 对H200芯片出口中国,黄仁勋持务实态度:“我只期待采购订单,订单到来暗示一切。”他肯定中国企业家、工程师为“世界顶尖”,同时直言“期待竞争,你们必须努力工作”。他承认H200竞争力有限,希望法规能随技术演进,保持美企市场竞争力。 技术突破:Rubin平台重新定义AI基础设施 Rubin平台集成6款新芯片,实现多项革新:可插拔NVLink交换机支持热更换、功率平滑技术消除25%电力冗余、端到端保密计算保护IP。组装时间从2小时压缩至5分钟,采用100%液冷无缆设计。黄仁勋预测英伟达可能成为“最大CPU制造商之一”。 机器人与自动驾驶:今年实现人类级能力 对于机器人发展,黄仁勋明确表示“人类水平机器人将在今年实现”。他解释技术突破顺序为:移动能力、大关节抓取、精细操作。针对自动驾驶,他提出“永不交接”理念:即使不承诺L4,也应具备L4能力,确保绝对安全。 黄仁勋认为机器人将缓解劳动力短缺,成为“AI移民”促进经济增长。这一系列表态勾勒出英伟达从芯片到生态系统的全面布局,在AI浪潮中持续引领技术变革。
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X79911周前
全体RTX显卡吃上DLSS 4.5,让1080p变4K的老黄 DIY玩家对今年CES展会展出成果普遍感到失望。与去年爆点频出的盛况相比,本届展会显得平淡无奇:Intel仅推出Panther Lake处理器,传闻已久的B770显卡仍未面世;AMD则未带来预期中的R9-9950X3D2旗舰产品;NVIDIA在消费级产品缺席的情况下,仅通过软件技术DLSS 4.5为玩家提供"安慰剂"。三大厂商的"集体失约"让本次CES被戏称为"史上最冷"。 NVIDIA在本届展会上最引人注目的并非硬件产品,而是DLSS 4.5技术的升级。这项基于AI的超分辨率技术通过引入第二代Transformer模型,实现了多方面的突破。其核心改进体现在两个维度:首先是插帧技术的跃升,从DLSS 4.0的4倍插值提升至最高6倍,理论上可将游戏帧数提升33%;其次是引入"动态多帧生成"技术,类似GPU的智能变速箱,可根据显示器刷新率(如240Hz)自动调整插帧倍率,实现帧数的精准控制。 技术原理层面,DLSS 4.5并非单纯的插值技术,而是融合了超分辨率、帧生成、光线重建和抗锯齿四大功能模块。超分辨率技术通过降低渲染比例再由AI放大画面,在保持画质细腻度的同时提升帧数;抗锯齿功能则通过AI算法减少画质下调带来的边缘锯齿问题。相较于DLSS 4.0,新版本在采样精度和画面输出细节上均有显著提升,特别是在时间轴不对称时的拖影问题得到明显改善。 然而技术进步始终伴随着性能代价。实测数据显示,DLSS 4.5对显卡性能存在明显影响:RTX 3080 Ti在《赛博朋克2077》RT Ultra预设中,2K分辨率下帧数从72FPS降至61FPS(降幅14%),关闭光追后从108FPS降至86FPS(降幅20%)。性能损耗主要源于新版本采用的FP8精度计算,这对依赖FP16精度的RTX 20/30系列显卡造成巨大压力,相当于用加法代替乘法运算,导致效率大幅下降。 值得注意的是,DLSS 4.5的性能损耗呈现"分辨率敏感性"特征:在1080P分辨率下,RTX 3080 Ti的帧数从42FPS降至32FPS(降幅24%),但随着分辨率提升,性能损耗比例逐渐降低。这一特性为玩家提供了取舍空间——对画质要求较高的用户可通过开启L档(超分辨率模式)获得更精细的画面,而追求性能的用户可选择J/K档(第一代Transformer模型)维持DLSS 4.0的性能表现。 技术兼容性方面
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