輝達CES 2026重大發布：Rubin平台正式量產，AI自動駕駛全面提速

TradingKey - 美東時間2026年1月5日，美國拉斯維加斯登場的CES展會上，輝達CEO黃仁勳再度站上全球科技產業的舞台中央。身穿招牌黑色皮衣的他，用一場長達90分鐘的演講，正試圖定義未來AI不再只是「看見」，而是真正能夠「理解、推論並採取行動」。

在這場引發全場關注的演講中，黃仁勳以「All in AI」和「All in Physical AI」的堅定態度勾勒出一張從電晶體級架構設計，到嵌入式控制系統，再到自動駕駛平台與類人機器人軟硬一體化部署的宏闊藍圖。這不僅是一次全面展示其AI全棧能力的時刻，也被視為對資本市場對於摩爾定律趨緩、AI產業泡沫等質疑的一次有力回應。

Vera Rubin正式量產

「我可以告訴大家，Vera Rubin已進入全線生產。」黃仁勳說道，這句話無疑成為當日演講的高潮。

他進一步指出，這是一次前所未有的架構革新——涵蓋中央處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、網路互聯到整機系統等六大核心模組全部重新設計，不僅顛覆傳統，也確立了NVIDIA面向下一代AI基礎設施的新方向。

Rubin平台被命名以致敬著名天文學家Vera Rubin，其核心特點是採用極端協同設計（Extreme Co-Design）理念，即從晶片到系統每一層級硬體與軟體深度融合，由此形成了真正意義上的全棧式AI計算體系。

黃仁勳指出：「人工智慧正以前所未有的速度重塑各行各業，而根本性的挑戰是如何獲得足夠算力來支撐越來越龐大的訓練與推論需求。競爭愈發激烈，因為完成同樣任務的時間越短，就意味著領先一步。」

他補充道：「Rubin的推出恰逢其時，因為人工智慧計算對訓練和推論的需求正呈爆炸式增長。」

相較以往迭代每次只更新少數幾顆晶片，此次一口氣全面刷新六款關鍵硬體，被視作NVIDIA近年來產品戰略最具突破的一步。

核心處理器Vera CPU在單位功耗條件下實現兩倍性能提升。圖形處理器Rubin GPU則在電晶體數量僅增加60%的基礎上，將計算能力提升至原先的五倍。

在資料傳輸方面，平台搭載全新的NVLink 6互聯架構，使單個機架內部的資料頻寬最高可達260TB/s。同時，配備了新一代ConnectX-9 SuperNIC網路介面卡、BlueField-4智能資料處理器（DPU）以及Spectrum-6乙太網路交換器，共同建構出一個高度整合、高吞吐量且具備前瞻技術特性的AI計算基礎設施。

Rubin引入的協同設計策略，是對摩爾定律放緩、電晶體密度增長受限等現實製程問題的一種回應。換言之，僅依靠提高電晶體數量已無法持續提升效率，而是需在整個系統架構層、網路通訊路徑乃至能耗管理等方面進行同步重構。

在散熱管理方面，該系統支援45°C溫水冷卻條件運行，無需傳統冷卻機制即可穩定維持溫控。

與此同時即便功耗翻倍，全平台能源使用效率依然實現100%提升，據估算，可幫助全球資料中心電力開銷下降約6%。

從實際應用切入，以10萬億參數（10T）級別語言模型為例，在訓練階段使用Rubin系統可比Blackwell部署節省約75%的資源成本。

特斯拉 (TSLA) 執行長馬斯克表示，Rubin 平台「將成為人工智慧的火箭引擎」，並且「是大規模部署模型的基礎設施」。

Anthropic執行長Dario Amodei補充道：「輝達 Rubin 平台的效率提升代表著基礎設施的進步，它能夠實現更長的記憶體、更強大的推論能力和更可靠的輸出。」

「會推論」的自動駕駛模型

與傳統自動駕駛系統不同，Alpamayo模型基於視覺-語言-動作（VLA）架構的AI系統，首次賦予汽車類人的「因果推論」能力，使其能夠應對訓練資料中從未出現過的極端場景。

例如當車輛接近十字路口，系統不僅能識別號誌燈異常，更能理解「此時應遵循交警手勢或讓行規則」的複雜邏輯，並據此做出安全決策。

Alpamayo系列所採用的VLA模型不僅提升了系統應對突發和長尾場景（即低頻但風險較高事件）的智能處理能力，還極大增強了其決策邏輯的可解釋性。

一輛搭載該系統的汽車能夠像人類一樣「分步驟考慮問題」，並在面對未知時保持清晰判斷，這使其所執行行動更加值得用戶信賴。此外，該模型還整合NVIDIA自研Halos AI安全系統，為整套推論路徑提供穩定性驗證與動態風控監測支援。

黃仁勳說道：「物理人工智慧的ChatGPT時刻已經到來——機器開始理解、推論並在現實世界中行動。無人駕駛計程車是首批受益者之一。Alpamayo為自動駕駛汽車帶來了推論能力，使它們能夠思考罕見場景，在複雜環境中安全駕駛並解釋其駕駛決策——這是安全、可擴展自動駕駛的基礎。」

值得一提的是，NVIDIA決定將Alpamayo核心模型免費開放給開發者社群。

該系列被定位為具備教學功能的大型基準模型，開發者可基於其通用能力進行微調訓練，自主提煉為適配自身產品架構需求的一整套自動駕駛解決方案骨幹模組。這種「公共底座+個性化演進」的模式，將顯著加快各家企業進入L4部署節奏，並同時降低演算法累積與軟硬適配成本。

捷豹路虎產品工程執行總監Thomas Müller表示：「開放、透明的人工智慧開發對於負責任地推進自動駕駛至關重要。透過開源Alpamayo等模型，輝達正在幫助加速整個自動駕駛生態系統的創新，為開發者和研究人員提供新的工具，以安全地應對複雜的現實世界場景。」

自動駕駛商用在即

Alpamayo模型在產業內獲得高度認可，輝達的AI自動駕駛技術也正朝著全面商業化進發。黃仁勳表示，一款完整搭載其全棧DRIVE平台的量產車型——賓士CLA，將於2026年第一季度於美國市場正式上路。這是NVIDIA自動駕駛軟硬體解決方案首次全面應用於主流汽車產品，具有里程碑意義。

不僅如此，公司還計畫在2027年前啟動L4級Robotaxi（自動駕駛計程車）平台部署，與合作夥伴共同進行實地測試營運。這項服務將以城市特定路線為起點，力求實現「無人干預」的高階自治駕駛體驗，並最終建構覆蓋全球的下一代出行基礎設施。

L4級代表當前高級別自動化體系中的關鍵節點——在限定區域內，車輛可完全自主完成從感知到決策及執行的全過程，即便沒有人為操作，也能安全通行。

這項智能等級依賴包括多模態基礎AI模型、端到端計算架構、多場景推論引擎等先導技術支撐，使其能夠靈活適應不同複雜路況及突發事件。

輝達汽車業務副總裁吳新洲（Xinzhou Wu）介紹，該Robotaxi專案將採用L4級別核心指標作為性能目標，在早期階段透過「有限範圍驗證」方式啟動，並由一家尚未公開身份的大型合作夥伴參與聯合營運。

他強調：「核心並不只是技術突破，更是可控範圍內使產品達到長期可靠與商業落地標準。」

此舉也意味著，此前專注於晶片製造與算力輸出的輝達，如今正穩步走向主動參與智能出行生態建設的新角色，向Waymo、Cruise等既有產業巨頭發起側面競爭。

儘管目前NVIDIA在整體汽車領域營收比重尚小——數據顯示，截至上一財季其來自汽車/機器人相關業務營收為5.92億美元，佔總收入比約僅為1%——但隨著AI從數據中心進一步滲透至終端設備，公司已將智慧交通明確為人工智慧之後最具發展潛力的新增長驅動力。

黃仁勳曾多次表示，他設想未來全球將有超過十億輛車輛實現高度或完全無人駕駛，其中既包括用戶自有，也涵蓋按需租賃等共享出行型態。