在 2026 CES 的舞台上，黄仁勋并没有把重点放在某一颗“更强“GPU”上，而是系统性地回答了一个问题：当 AI 从虚拟世界走向真实世界，算力体系该如何重构？从 Rubin 平台、虚拟训练 AI 到 物理 AI 与自动驾驶，这场演讲本质上是一份 未来 5–10 年 AI 计算基础设施的路线图。

01

Rubin 平台：AI 正在进入“系统级算力时代”

1️⃣ Rubin 不是芯片，是 AI 工厂

Vera Rubin 是 NVIDIA 新一代旗舰 AI 计算平台，但它并不是单一 GPU，而是一个系统级集成方案，覆盖：

• GPU + CPU

• 高速互连网络

• 存储与调度

• 完整的软件与模型运行栈

这标志着 NVIDIA 正在从“GPU 供应商”，转向“AI 计算系统提供商”。

Rubin 与上一代平台的核心差异

2️⃣ 5 倍性能提升，来自系统而非单卡

黄仁勋在演讲中给出的明确数据是：

等效负载下，Rubin 平台整体 AI 性能提升约 5 倍

这并不是某个制程或频率带来的结果，而是系统级效率叠加：