CES 2026 重磅回顧：AI筆記黃仁勳如何用Physical AI＋Rubin平臺重塑 AI 未來
每年的 CES（Consumer Electronics Show），對科技迷而言，不只是新品發布會，更像是一場 科技界的朝聖盛典。當 NVIDIA 執行長黃仁勳 一步步走上舞台，整個展館的燈光與螢幕彷彿都在為他而閃爍，數千名觀眾屏息凝神，掌聲與歡呼聲此起彼伏——這不是演唱會，但每一個人都像追逐偶像般，為這場 AI 時代的未來宣言而心跳加速。
在 CES 2026 的現場，黃仁勳只用一個詞就點燃全場的期待——Physical AI（實體AI）。這不再是簡單的語言生成，也不是虛擬助理的單向指令，而是一場 讓 AI 理解世界、與世界互動、甚至自主決策的技術革命。螢幕上，模型運算圖像與真實場景交錯呈現，觀眾席上有人屏息，有人拿起手機拍下歷史一刻，每個人都明白：他們正在見證，AI 世界的新紀元。筆者透過 AIMochi 筆記工具，整理多方公開資訊和最新報導內容，來看看CES 2026的亮點!
「Physical AI」概念首次全面亮相
在過往的語言生成與聊天機器人浪潮之後，CES 2026 的講稿揭示了一個更深層的轉折：
“AI 不只是訓練模型去答問，而是訓練它理解實體世界，做出決策。” — 黃仁勳
這便是 Physical AI 的核心：AI 能在真實環境中思考、判斷、預測與執行。例如，它能在真實交通中判斷前方突發狀況、滾動預測機器人的行為、甚至在製造場景中協同作業。
這種能從虛擬走向實體世界的 AI，不只是技術提升，更意味著未來 AI 的角色將從「輔助工具」變成「自主決策系統」，應用範圍從醫療、工業到交通無所不在。
Rubin 平臺：AI 計算的全新基準
黃仁勳演講中一項最重要的技術亮點，是 NVIDIA 最新的 Rubin AI 平臺。這個平台不只是單一晶片，而是一個完整的 AI 計算生態系統：
| 元件 | 功能 |
|---|---|
| Vera CPU | 高效能資料處理，優化 AI 訓練速度 |
| Rubin GPU | 針對推理與訓練優化，加速模型計算 |
| NVLink 6 | 高頻寬資料傳輸，減少延遲 |
| ConnectX‑9 SuperNIC / BlueField‑4 DPU | 資料中心網路加速 |
| 專屬儲存/記憶層 | 降低模型訓練與推論延遲 |
這套系統的最大亮點，是讓 AI 訓練與推論的成本與能耗大幅下降，比起之前 Blackwell 架構，其運算效率成倍提升。
這不僅是產品升級，更是 整個產業 AI 基礎建設的再定義，規模化應用場景的進一步落地成為可能。
Alpamayo—AI 自駕推理模型：從反應到思考
演講中的另一重磅級亮點是 Alpamayo——一套專為自駕車設計的 Reasoning Vision Language Action 模型，具備人類般的推理能力。
與傳統自駕 AI 只能識別物體、車道線不同，Alpamayo 可以：
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判斷複雜交通情境（例如道路封閉、行人突發行為）
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預測其他道路使用者的「可能行為」
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自主規劃安全且流暢的行車路線
簡單來說，這真的是把 AI 從「反應式」推向了「思考式」系統。
已經有車廠（如 Mercedes-Benz）與 NVIDIA 合作，在 CLA 等車上實測這項技術，並計畫於 2026 年正式推向市場。
開源 AI 模型戰略：超越專有競爭
一個容易被忽略但關鍵的部分，是 NVIDIA 的 開源模型策略。黃仁勳展示 NVIDIA 自建的開源 AI 模型分佈在六大領域：
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Clara（醫療影像）
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Earth‑2（氣候模擬）
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Nemotron（推理）
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Cosmos（機器人與模擬）
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GR00T（實體交互）
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Alpamayo（自駕 AI）
這樣的開源策略不只是技術分享，更是 生態系統的擴張——任何企業或研究者都可以基於這些模型開發自己的應用，形成「人類共同 AI 平臺」的願景。
這對全球 AI 競爭格局而言，是一種戰略級的布局，尤其是在中國、歐洲等強調 開源與地區 AI 自主性 的大環境下。
未來趨勢與市場影響
黃仁勳指出，未來 5 年 Physical AI 將對以下領域造成重大影響：
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智慧城市：交通、能源與環境管理 AI 化
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工業自動化：智慧工廠和機器人普及化
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醫療與生命科學：影像分析、基因研究加速
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自駕與物流：AI 推理驅動的運輸系統
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開源生態：跨國技術共享與快速創新
這也呼應了全球 AI 競爭的新趨勢：不只是模型或晶片競爭，更是 AI 生態系統的戰略布局。
黃仁勳在演講最後留下伏筆：
“Physical AI 只是開始，未來的 AI 將超越實體，真正進入跨人類智慧協作時代。”
這意味著 NVIDIA 的下一步，不只是推動 AI 計算，而是重新定義人類與 AI 的共生方式。對企業與開發者而言，這是一場前所未有的技術革命。
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