NVIDIA GTC 2026黄仁勋主题演讲亮点回顾

欢迎来到 GTC 2026！

SAP 中心座无虚席，所有人都翘首以待。

今年主题演讲以一段视频开场。视频将Token定义为现代 AI 的基本单位。它是支持科学探索、虚拟世界，以及在物理世界中运行的机器的基石。

随后，NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在现场观众的热烈掌声中登上舞台。

他首先感谢了现场预热的主播们，并重点介绍了参与本次 GTC 的合作伙伴，以及超过 450 家赞助商、1000 场会议和 2000 位演讲者。

“本次大会将涵盖AI 的五层蛋糕的每一层，”黄仁勋说。

他提及了 CUDA 诞生 20 周年，并称其为推动加速计算发展的“飞轮”。黄仁勋表示“AI 生命周期的每一个阶段”，它都提供支持。

随后，他将话题转向 GeForce，称 NVIDIA 是“GeForce 打造的公司”，而正是这一平台把 CUDA 带给了全世界。他回顾了 GeForce 的发展历史，将其与 AI 的发展全程相联，同时介绍了 DLSS 5，并现场播放了一段视频，展示 3D 引导神经网络渲染如何在本地硬件上实现实时、照片级真实的 4K 性能。更多详情可参见新闻稿。

接下来，黄仁勋介绍了数据处理领域，以及该领域如何在 AI 时代实现加速发展。他详细介绍了 NVIDIA 与 IBM、戴尔（Dell）、谷歌云（Google Cloud）、AWS、Microsoft Azure、甲骨文（Oracle）和 CoreWeave 的合作，以更好地服务客户。

黄仁勋强调了加速计算生态系统的深度，包括汽车、金融服务、医疗健康、工业、媒体、量子计算、零售、机器人和电信。

“所有这些不同的 AI 领域都有 NVIDIA 提供的平台支持。”黄仁勋表示。他还重点介绍了 NVIDIA 丰富的 CUDA-X 库，并称之为 NVIDIA 的“掌上明珠”。

黄仁勋还重点谈及了“AI 原生公司”的崛起。这类全新企业中，既有 OpenAI 和 Anthropic 等知名企业，还有一些不断涌现的新生力量。“过去一年，这一趋势呈爆发式增长，”黄仁勋表示。他提到，风险投资对初创公司的投入达到 1500 亿美元，并回顾了引发最新科技浪潮的一系列技术发展。

他表示受到这一浪潮的影响，市场对 NVIDIA GPU 的计算需求“已经爆表”。“我相信在过去几年里，计算需求增长了 100 万倍，”他说。

因此，黄仁勋预计 2025 到 2027 年期间，该需求增长将至少为公司带来 1 万亿美元收入。

从 Vera Rubin 到未来 —— 计算领域的代际飞跃

黄仁勋提到，凭借极致的软硬件协同设计，NVIDIA 的 Token 成本做到了全球最优。一位分析师将 NVIDIA 描述为“推理之王”。“这就是极致协同设计的惊人力量，”黄仁勋解释道，这是软件和芯片协同设计的过程。

下一步的核心布局，是NVIDIA Vera Rubin平台 —— 一个全新的全栈计算平台，包含 7 款突破性芯片、5 套机架级系统，以及一台面向代理式 AI 的超级计算机。该平台还搭载了全新的NVIDIA Vera CPU与BlueField-4 STX存储架构。

黄仁勋向观众详解了基于这些技术打造的全新系统的核心架构，他表示：“当我们谈及 Vera Rubin 时，我们想到的是一个垂直集成的完整系统。它配备了软件，实现了端到端的延伸，并作为一个巨型系统进行了整体优化。”

展望 Vera Rubin 之后，NVIDIA 的下一代重要架构是 Feynman。

黄仁勋表示，此架构将包含一个新的 CPU：NVIDIA Rosa。黄仁勋表示，该名称来自 Rosalind Franklin，其 X 射线晶体学揭示了 DNA 的结构并重塑了现代生物学。正如 Franklin 揭示了生命隐藏的架构一样，Rosa 旨在高效地在全栈代理式 AI 基础设施中移动数据、工具和 Token。

Rosa 是新平台的核心，该平台将 NVIDIA 新一代 LPU LP40 与 NVIDIA BlueField-5 和 CX10 相结合，通过 NVIDIA Kyber 实现铜缆和光电一体封装的纵向扩展，以及 NVIDIA Spectrum 级光学横向扩展。黄仁勋表示，Feynman 系列处理器推进了 AI 工厂的各个支柱发展，包括计算、内存、存储、网络和安全。
为了帮助加速新 AI 能力的横向扩展，黄仁勋宣布推出NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory 参考设计和 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint。DSX Air是更广泛的 DSX 平台的一部分，它让企业能够在软件中模拟仿真 AI 工厂，然后再在物理世界中建造它们。

最后，黄仁勋宣布 NVIDIA 将布局太空。新的 Vera Rubin 架构以这位发现暗物质的天文学家命名，而 NVIDIA Space-1 Vera Rubin 等未来系统旨在将 AI 数据中心送入轨道，将加速计算从地球扩展到太空。

适用于 OpenClaw 的 NVIDIA NemoClaw 和 Nemotron 联盟

黄仁勋重点介绍了 OpenClaw，这是由开发者 Peter Steinberger 发起的开源项目，他称之为“人类历史上最受欢迎的开源项目”。

黄仁勋表示：“OpenClaw 开源了智能体计算机的操作系统。现在，OpenClaw 让我们能够创建个人智能体。”

开发者只需一条命令，就可以下载 OpenClaw，建立 AI 智能体，并开始使用工具和上下文对其进行扩展。NVIDIA 宣布在其整个平台上支持 OpenClaw，使开发者能够更轻松地在 NVIDIA 驱动的基础设施上安全地构建、部署和加速 AI 智能体。

黄仁勋表示：“当今世界上的每一家公司都必须制定 OpenClaw 策略。”

为了确保这项技术可以在企业内部安全部署，黄仁勋介绍了NVIDIA OpenShell运行时和NVIDIA NemoClaw堆栈，结合策略执行、网络护栏和隐私路由。黄仁勋表示，这些技术可以作为“全球所有 SaaS 公司的策略引擎”。

此外，NVIDIA 还通过新的Nemotron 联盟扩展开放模型生态，围绕六个前沿模型系列展开，包括 NVIDIA Nemotron (语言与推理)、NVIDIA Cosmos (世界模型与视觉)、NVIDIA Isaac GR00T (通用机器人)、NVIDIA Alpamayo (辅助驾驶)、NVIDIA BioNeMo (生物学与化学) 以及 NVIDIA Earth-2 (天气与气候)。

物理 AI

NVIDIA 正将 AI 从数字智能体扩展到物理 AI，支持 AI 在现实世界中导航。

黄仁勋表示，NVIDIA 无人驾驶出租车就绪平台正在吸引更多新的汽车制造商合作伙伴，包括比亚迪、现代汽车、日产和吉利。

他还提到了与 Uber 的合作，将这些车辆部署到其网约车网络中。
除了汽车制造商，NVIDIA 还与工业软件巨头以及机器人领域的领导者，如 ABB、Universal Robots 和 KUKA 合作，集成其物理 AI 模型和仿真工具，从而在生产线上部署更智能的机器人。同时，NVIDIA 也在与T-Mobile 等电信运营商合作，使基站逐步演进为边缘 AI 平台。

结语

在主题演讲的最后，黄仁勋迎来了一位惊喜嘉宾，来自迪士尼《冰雪奇缘》的雪宝。这个角色就像是从数字屏幕中走出，直接来到舞台上。

“女士们、先生们，雪宝，”黄仁勋说道，这个动画角色随即摇摇摆摆地走上舞台。这一演示由 NVIDIA 的物理 AI 堆栈、Newton 物理引擎和 NVIDIA Omniverse 支持的仿真模拟驱动。

“雪宝，你好吗？是我给你装载了电脑 — — Jetson。”黄仁勋开玩笑说。

当雪宝问这是什么时，黄仁勋回答说：“它就在你的肚子里。你是在 Omniverse 里学会走路的。”

该演示突出了黄仁勋的观点，所有展示内容，从人形机器人到动画角色都是仿真模拟的，而不是预先渲染的画面。

黄仁勋最后回顾了推理、AI 工厂、OpenClaw、物理 AI 和机器人技术主题。随后将舞台交给了一个音乐团体，唱歌的机器人、黄仁勋数字人和一只动画龙虾，他们表演了一首篝火歌曲。

“好了，祝大家 GTC 玩得开心，”黄仁勋说着从舞台左侧离开。雪宝则留在舞台上继续逗乐观众，最后通过舞台暗门慢慢沉入舞台下方。

工作站

DGX Spark 与 DGX Station 搭配 NVIDIA NemoClaw，为自主智能体提供全栈平台

人工智能正在从基于提示的简单工具，转变为能够推理、规划和执行的智能、长期运行的系统。这些自主智能体不仅可以生成文本，还可以编写代码、调用工具、分析数据、模拟结果并持续改进。

要构建和运行具备超级计算智能的全天候智能体，开发者需要合适的基础设施。

将NVIDIA DGX Spark和NVIDIA DGX Station系统与全新NVIDIA NemoClaw开源栈搭配，为本地开发和部署自主长期运行的智能体，也就是 Claws，提供了终极平台。这些系统将 AI 工厂级的性能直接带到智能诞生之地——桌面端和企业内部。

使用 NemoClaw 保护代理式 AI 安全性

NVIDIA NemoClaw是一个开源软件栈，可简化始终在线的 OpenClaw 助手的运行——既更安全，又只需单个命令即可完成。它会安装 NVIDIA OpenShell 运行时，该运行时是NVIDIA Agent Toolkit的一部分，后者是一个用于运行自主智能体的安全环境，同时也支持 NVIDIA Nemotron 等开源模型。

企业在专有工作流中部署自主智能体时，需要具备完善的治理、隔离和控制能力。OpenShell 定义了智能体如何访问数据、调用工具以及在策略边界内运行，为安全、全天候运行的 AI 系统提供了架构基础。

自进化智能体在自主完成任务的同时，需要专用计算资源来构建工具和软件。DGX Spark 和 DGX Station 是运行 NemoClaw 的理想环境，可用于在本地利用 OpenClaw 构建和验证智能体，随后再扩展至数据中心 AI 工厂。

DGX Spark：适用于企业团队的可扩展 AI

如果说 DGX Station 是功能强大的桌面 AI 系统，那么DGX Spark则为企业各职能的团队提供可扩展的 AI 基础设施。

DGX Spark 具有大容量本地内存、强劲性能以及与 NemoClaw 的集成，是开发和部署自主智能体的理想选择。

DGX Spark 现已支持将多达四台系统集群化为统一的配置，创建具有线性性能扩展的紧凑型“桌面数据中心”，而无需面对传统机架部署的复杂性。

即将为 DGX Spark 发布的软件版本预计将进一步增强编排和可管理性，实现更快的迭代和从原型到生产的更平滑过渡。

DGX Spark 支持最新 AI 模型，包括 NVIDIA Nemotron 3 和领先的开放模型，确保开发者能在现代化、持续演进的 AI 软件堆栈上进行构建。

各行各业的组织正在将 DGX Spark 从评估环境转向积极的企业部署。金融机构正在加速风险建模。医疗健康研究人员正在缩短研发周期。能源公司正不断优化运营。媒体和电信团队正在构建实时内容和通信工作流。

DGX Station：桌面上的数据中心级 AI

NVIDIA DGX Station 是功能强大的桌面超级计算机，已为长思考与自主思考的全新阶段做好了准备。

DGX Station 搭载 NVIDIA Grace Blackwell Ultra 台式机超级芯片，提供 748GB 的一致性内存和高达 20 petaflops 的 AI 计算性能。它通过 NVIDIA NVLink-C2C 将一个 72 核 NVIDIA Grace CPU 和 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 连接起来，构建了一个专为前沿 AI 工作负载打造的统一高带宽架构。

它使开发者能够在桌面运行高达一万亿参数的开放模型，并开发具有长期思考能力的自主智能体。

DGX Station 可作为个人 AI 超级计算机或团队共享的按需计算节点。它支持隔离配置，非常适合受监管的行业和主权环境。本地开发的应用无需重新架构，即可无缝迁移到数据中心或云端的 NVIDIA Grace Blackwell Ultra 机架级系统。

行业领导者已经开始利用 DGX Station 来加速现实世界的创新，Snowflake 正在使用 DGX Station 在本地测试其开源 Arctic 训练框架；EPRI 正在使用和测试 DGX Station以推进 AI 驱动的天气预报，从而提高电网可靠性；Medivis 正在将视觉语言模型与 DGX Station 集成到手术工作流中；成均馆大学正在使用该系统来加速蛋白质结构分析；微软研究院和康奈尔大学正在利用 DGX Station 大规模开展 AI 实践培训；Respo.Vision、WSP 和 1X 正在部署用于高级体育分析、合成数据训练、自主智能体和人形机器人的 AI。

统一架构：从桌面到 AI 工厂

DGX Station 和 DGX Spark 预配置 NVIDIA AI 软件堆栈，使开发者能够使用熟悉的工具，在本地开发和大型基础设施之间无缝切换。

开发者可以在 DGX Station 上运行和微调先进的模型，包括 OpenAI [gpt-oss-120b]、Google Gemma 3、Qwen3、Kimi K2.5、Mistral Large 3、DeepSeek V3.2 和 NVIDIA Nemotron，并利用来自各种熟悉工具和平台， 如 1x ，Aible AI，Anaconda、Docker、红帽、JetBrains、Docker、Ollama、llama.cpp、ComfyUI、LM Studio、Llm.c、Weights and Biases (由 CoreWeave 收购）、Odyssey、Roboflow、VLLM、SGLang、Unsloth、Learning Machine、Quali、Lightning AI 等。

通过将芯片、系统、网络和软件整合为统一的架构中，NVIDIA 使企业能够实现“一次构建，随处扩展”——从桌面 DGX Station 到多节点 DGX Spark 集群，再到完整的 AI 工厂，均能够部署。

如需了解有关 DGX Spark 的更多信息，敬请关注 NVIDIA GTC 大会。欢迎参加有关可扩展自主智能体和 AI 基础设施的会议，在展厅中观看支持 NemoClaw的 AI 智能体和多节点 Spark 演示，或访问nvidia.cn/dgx-spark获取部署指南和测试版资源。