刚刚，黄仁勋又让整个硅谷睡不着了

圣何塞SAP中心，凌晨2点。黄仁勋再次穿着那件似乎永远不会旧的黑皮衣走上台。这场长达2小时的演讲中，老黄扔出了狂扔“核弹”。

第一颗炸弹：Vera Rubin平台。七款全新芯片全面投产，Vera Rubin平台由七款突破性芯片、五个机架和一个巨型超级计算机组成。同时发布Vera CPU，效率是传统机架式CPU的两倍，速度提升50%。

第二颗炸弹：1万亿美元。 黄仁勋在台上宣布，英伟达目前看到了至少1万亿美元的需求订单，覆盖到2027年。

第三颗炸弹：Token成为商品。“Token是新的商品。”黄仁勋公开详细阐述了AI工厂的商业模式——Token的分层定价体系，从免费层到premium层。

第四颗炸弹：为OpenClaw社区发布 NemoClaw。这款开源项目“在几周内就做到了linux 30年才做到的事”，黄仁勋断言：“每一家公司都需要OpenClaw战略。”

这场发布会留下了太多需要消化的信息。芯片、工厂、机器人、AI Agent......每一个词都可能是下一个万亿市场的入口。如果你今晚错过了这场直播，这篇文章会告诉你黄仁勋到底说了什么。

Vera Rubin来了。

Vera Rubin是英伟达为“代理式AI”（Agentic AI）专门设计的新一代计算平台。

与上一代Blackwell 平台相比，Vera Rubin展现了惊人的效能跃进。该系统仅需1/4的GPU 即可完成混合专家大模型（MoE）的训练，且每瓦推论吞吐量飙升高达10 倍，成功将单Token的生成成本降至十分之一。在基础设施配置上，新一代的NVL72机架通过第六代NVLink连接了72块Rubin GPU与36块Vera CPU。黄仁勋特别指出，第六代NVLink交换系统是极度难以实现的技术，但英伟达成功达成了这项创举。

此外，Vera Rubin系统采用100%液冷设计，使用45°C的温水进行冷却，彻底移除了传统繁杂的缆线。这不仅大幅减轻了数据中心的冷却压力与能源成本，更将过去需要花费两天才能完成的安装时间，惊人地缩短至仅需两小时。

该平台整合了Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 交换机、ConnectX - 9 超级网卡、BlueField - 4 DPU和Spectrum-6 以太网交换机，以及新集成的Groq 3 LPU。这些芯片协同工作，构成一台强大的AI 超级计算机，为 AI 的各个阶段提供支持——从大规模预训练、后训练和测试时扩展，到实时智能推理。

黄仁勋表示：“Vera Rubin 是一次代际飞跃——它由七款突破性芯片、五个机架和一个巨型超级计算机组成，旨在为人工智能的各个阶段提供强大支持。”

Vera CPU强势登场

本次大会的一大亮点，是英伟达首度展现其在中央处理器（CPU）领域的强大野心。英伟达最初于2022年GTC大会上发布了第一代Grace CPU，今晚老黄正式发布了Vera CPU和Vera CPU机架，标志着英伟达正式进军CPU直销领域，成为传统CPU市场中英特尔和AMD的有力竞争对手。

Vera CPU的定位是大规模数据处理、AI 训练和智能体推理场景，其效率是传统机架式CPU 的两倍，速度提升50%。

为了应对AI使用工具时所需的极速反应，Vera CPU专为极高的单线程效能、强大的资料处理能力与极致的能源效率而设计。单颗Vera芯片配备了88个核心与144个线程，采用英伟达深度定制化的Arm v9.2-A Olympus核心，其指令级平行度（IPC）实现了1.5倍的代际提升。

更具革命性的是，该架构首发引入了"空间多线程（Spatial Multithreading）"黑科技，通过实体隔离流水线组件，让多个线程能真正在单核上同时运行，彻底消除了传统多线程技术因资源排队而造成的算力损耗。Vera CPU也是全球首款采用LPDDR5的数据中心CPU，提供无与伦比的单线程效能与每瓦效能。

作为NVIDIA Vera Rubin NVL72平台的一部分，Vera CPU通过NVLink-C2C互连技术与GPU配对，提供1.8 TB/s的相干带宽（是PCIe Gen 6带宽的7倍），实现CPU和GPU之间的高速数据共享。

英伟达表示，阿里巴巴、CoreWeave、Meta和Oracle云基础设施，以及戴尔科技、HPE、联想、超微等全球系统制造商都与NVIDIA合作部署Vera。同时，英伟达发布了Vera CPU机架，提供基于NVIDIA MGX的密集型液冷基础设施，集成256个Vera CPU，可提供可扩展、节能的容量以及世界一流的单线程性能，从而大规模释放智能AI的潜力。

Vera CPU目前已全面投产，预计将于今年下半年开始交付。

收购Groq后，LPU登场

英伟达收购了开发Groq芯片的团队，并将其技术与Vera Rubin深度整合。

为什么需要LPU？

与大多数依赖HBM作为工作内存层的AI加速器不同，Groq 3 LPU每个芯片都集成了500MB的SRAM。这种内存也用于CPU和GPU的超高速缓存。虽然与每个Rubin GPU上容量高达288GB的HBM4相比，这显得微不足道，但这块SRAM可提供150 TB/s的带宽，远高于HBM的22 TB/s。对于带宽敏感型AI解码操作而言，Groq 3芯片带宽的大幅提升为推理应用带来了诱人的优势。

两种处理器的统一：LPU + Vera Rubin。“我们想出了一个绝妙的主意，”黄仁勋解释道，“我们将推理过程完全重新架构。我们把适合Vera Rubin的工作放在Vera Rubin上，然后把解码生成、低延迟、带宽受限的部分卸载到LPU上。”

这两种极端处理器的统一：一个为高吞吐量，一个为低延迟，产生了令人震惊的效果：每兆瓦功耗的推理吞吐量最高可提升35倍，万亿参数模型的收益机会最高可提升10倍。

“35倍，”黄仁勋重复了一遍，“这是世界从未见过的。”

英伟达构建了包含256个Groq 3 LPU的Groq 3 LPX机架。该机架提供128GB的SRAM和40 PB/s的推理加速带宽，并通过每个机架640 TB/s的专用扩展接口将这些芯片连接起来。

大规模部署时，LPU 集群可作为一个巨型单处理器，实现快速、确定性的推理加速。与Vera Rubin NVL72 集成，Rubin GPU 和 LPU 通过联合计算每个输出标记的 AI 模型每一层，显著提升解码速度。

LPX采用全液冷设计，基于MGX基础设施构建，可无缝集成到将于今年下半年推出的下一代Vera Rubin AI工厂中。

重塑网络与AI 原生存储架构

在网络连接与集群扩展方面，英伟达展示了全新一代的Kyber机架，这是一款专为Rubin Ultra 运算节点设计的系统。有别于传统的水平插拔，Kyber 采用垂直插入设计，通过背板的中板（Midplane）连接，成功在单一NVLink 网域内连接多达144 个GPU，突破了传统铜缆连接的距离限制。

同时，英伟达也与台积电合作，独家量产名为COUPE的革命性共同封装光学（CPO）技术，并应用于全球首款CPO Spectrum-X 交换器中，让光学信号直接与芯片对接。

英伟达重新设计了整个存储系统：BlueField - 4 STX 存储机架。可将 GPU 内存无缝扩展到整个 POD（物理数据中心）。STX 由 BlueField-4 提供支持，BlueField-4 结合了Vera CPU和ConnectX-9 SuperNIC，可提供高带宽共享层，该层针对存储和检索大型语言模型和智能 AI 工作流生成的海量键值缓存数据进行了优化。

太空计算也来了

在GTC大会上，老黄还发布了NVIDIA Space-1 Vera Rubin模块，标志着英伟达正式推出太空计算服务。与NVIDIA H100 GPU相比，该模块上的Rubin GPU可为基于太空的推理提供高达25倍的AI计算能力，从而为ODC（分布式计算中心）、高级地理空间智能处理和自主太空操作提供下一代计算能力。

根据英伟达官方新闻稿，Vera Rubin 空间模块专为在太空直接运行 LLM 和高级基础模型的轨道数据中心而设计，它采用紧密集成的CPU-GPU 架构和高带宽互连，旨在实时处理来自太空仪器的大量数据流。

黄仁勋说到：“太空计算，这片最后的疆域，已经到来。随着我们部署卫星星座并深入探索太空，智能必须存在于数据产生的任何地方。”

 这场发布会还展示了完整的芯片路线图。“每年一个全新架构，”黄仁勋总结道，“这就是英伟达的速度。”

“5000亿美元。”这是去年GTC大会上，黄仁勋公布的英伟达看到的高置信度需求和采购订单。

当时他认为这个数字已经非常惊人。“但现在，一年过去了，就在我现在站的位置，我看到了至少1万亿美元的需求，覆盖到2027年。”

为什么需求会这么大？“因为推理的转折点已经到来。”黄仁勋在演讲中详细解释了原因。

过去两年发生了什么？“三件事情。”黄仁勋回顾道。第一，ChatGPT开启了生成AI时代。“它不只是理解和感知，还能翻译和生成独特的内容。”第二，推理AI（o1/o3）出现了。 “它能反思，能思考，能规划，能把一个无法理解的问题分解成能理解的步骤。这让ChatGPT真正起飞了。”第三，claude code出现了：第一个代理式模型。“它能读文件、写代码、编译、测试、评估、迭代。claude code彻底改变了软件工程。”

黄仁勋说了一个关键数据："过去两年，AI的计算需求增加了大约1万倍。AI现在必须思考。为了思考、为了执行、为了阅读，它都必须推理。每一次交互，它都在推理。过去的训练时代已经过去了。现在是推理的时代。”这就是1万亿美元需求的来源。每一个公司都在建设AI工厂，每一个工厂都需要Token生产。

Token是新的商品

“Token是新的商品。”当黄仁勋在GTC 2026上说出这句话时，整个AI行业的商业模式正在被重新定义。在黄仁勋展示的那张“最重要的图表”上，横轴是Token速率，纵轴是吞吐量。这张图表将决定未来每一个CEO的决策——因为它直接关系到AI工厂的营收。

黄仁勋详细解释了AI工厂的商业模式，其中提到了Token的分层定价：

• 免费层：高吞吐量、低速度——用于吸引用户
• 第一层：中等速度——$3/百万Token
• 第二层：高速度、长上下文——$45/百万Token
• premium层：超高速度——$150/百万Token

“就像任何行业一样，"黄仁勋解释道，"更高的质量，更高的性能，更低的容量。Grace Blackwell在你的免费层提升了巨大吞吐量，但在你最能变现的层级，它提升了35倍。Vera Rubin又在这个基础上提升了10倍。

“假设你用25%的电力在免费层，25%在中等层，25%在高层层，25%在premium层。你的数据中心只有1吉瓦。你需要决定如何分配。”黄仁勋算了一笔账：免费层吸引用户，premium层服务最有价值的客户。这种组合，按照这张图表计算——Blackwell可以产生5倍的营收，Vera Rubin又是5倍。

"你应该在Vera Rubin上尽快行动，"黄仁勋建议道，"因为你的Token成本会下降，吞吐量会上升。"

"在两年时间内，在一个1吉瓦的工厂中，使用我之前展示的数学，摩尔定律只能给我们带来几个步骤的提升。但有了这个架构，我们的Token生成速率将从2200万提升到7亿——提升350倍。"这就是“极致协同设计”的力量。黄仁勋称之为“垂直整合然后水平开放”的策略。

"OpenClaw是人类历史上最受欢迎的开源项目。它在几周内就做到了Linux 30年才做到的事。"

当黄仁勋宣布英伟达支持OpenClaw时，全场再次沸腾。OpenClaw是一个Agentic系统（代理式系统）的操作系统。它连接大型语言模型，管理资源，访问工具和文件系统，执行调度，创建子代理，这些能力让它几乎就是一个完整的操作系统。

“在OpenClaw出现之前，个人电脑因为Windows而成为可能，“黄仁勋说道，”现在，OpenClaw让创建个人Agent成为可能。其含义是深远的。”

Agentic系统可以访问敏感信息、执行代码、与外部通信，这带来了巨大的安全挑战。英伟达推出了NemoClaw，使用NVIDIA Agent Toolkit软件，只需一条命令即可优化 OpenClaw。它安装OpenShell，提供开放模型和隔离的沙箱，为自主代理增加数据隐私和安全保障。

从一块GPU到一座AI工厂，黄仁勋用十年时间完成了英伟达的进化。GTC 2026的大幕已经拉开。看完这场发布会，你最关心的问题是什么？

你觉得英伟达的下一个十年会被"神化"还是"拉下神坛"？

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