00:00 / 00:21
连播
清屏
智能
倍速
点赞229
00:00 / 00:11
连播
清屏
智能
倍速
点赞6410
00:00 / 00:28
连播
清屏
智能
倍速
点赞415
黄仁勋|AI的下一件大事 #CES 2026 上,#黄仁勋(Jensen Huang)的演讲确实非常震撼。他打破了往年惯例,没有发布新的消费级显卡,而是身穿标志性的皮衣,向全世界宣告了 AI 的下一件大事。 简单来说,黄仁勋认为 AI 的“ChatGPT 时刻”已经过去,下一件大事是“物理 AI” —— 让 AI 从屏幕里的聊天机器人,变成能理解物理世界、能行动的实体智能。 #芝叔 为你总结了以下三个最关键的“下一件大事”: 1. 核心定义:从“聊天”到“物理 AI” 黄仁勋明确表示,AI 已经进入了第二个拐点。以前的 AI 是“数字 AI”(在屏幕里聊天、画画),而未来的 AI 是“物理 AI”。 * 什么是物理 AI? 它不仅仅是软件,而是能理解重力、摩擦力、惯性、因果关系的智能体。 * 具身智能: AI 必须走出屏幕,进入机器人和汽车。它需要能“看见”世界,理解世界是如何运作的,并通过行动来改变世界。 * 机器人的 ChatGPT 时刻: 他认为机器人领域的爆发点已经到来,人形机器人不再只是实验室的摆设,而是具备实际商业潜力的产品。 2. 硬件基石:Vera Rubin 架构(让 AI “想得快、记得住”) 为了支撑物理 AI 的巨大算力需求,黄仁勋发布了下一代超级芯片架构——Vera Rubin。这不仅是芯片的升级,更是一次系统级的重构: * 极致协同设计: 不再是单一的 GPU,而是包括 CPU、GPU、DPU、网络交换机等在内的 6 款芯片协同设计。 * 推理成本大降: 目标是将推理(Token 生成)的成本降低 10 倍,性能提升 5 倍。只有成本足够低,AI 才能大规模落地。 * 解决“失忆”问题: 为了解决 AI 聊久了上下文记不住(显存墙)的问题,英伟达推出了新的存储架构,能为每个 GPU 扩展出 16TB 的“短期记忆”,让 AI 拥有近乎无限的上下文长度。 3. 关键落地场景:会“思考”的自动驾驶 在演讲中,黄仁勋展示了物理 AI 最直接的应用——自动驾驶和机器人。 * Alpamayo 模型: 英伟达发布了全新的自动驾驶模型 Alpamayo。它不再是简单的“看到红灯就停”,而是具备推理能力。 * 可解释的决策: 这个 AI 能告诉你它为什么刹车。 * 实际落地: 他宣布梅赛德斯-#奔驰 #芝叔聊AI #
00:00 / 04:41
连播
清屏
智能
倍速
点赞35
00:00 / 00:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞632
00:00 / 02:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞12
00:00 / 01:04
连播
清屏
智能
倍速
点赞55
00:00 / 01:40
连播
清屏
智能
倍速
点赞681
00:00 / 00:23
连播
清屏
智能
倍速
点赞177