GTC柏林2026：英伟达CEO黄仁勋主题演讲现场直播-人工智能-至顶网

1980年，Tempodrom在柏林墙附近的一个帐篷里创立，此后几经搬迁，2001年最终落户安哈尔特火车站附近。这座永久场馆此后举办过音乐会、晚宴和政治活动。

今天，这里迎来了另一种盛况。

GTC柏林大会为期三天，在不远处的STATION-Berlin举办了超过100场关于智能体AI、机器人、物理AI、开放模型和加速计算的分会。而在这里，记者、分析师和合作伙伴们齐聚一堂，共同参与主活动：英伟达创始人兼CEO黄仁勋的主题演讲。

黄仁勋登台

黄仁勋开场提出一个问题：欧莱雅、Revolut、Spotify、默克、沃达丰、Zara、保时捷、雀巢和汇丰银行有什么共同点？他表示，这些都是欧洲企业，而且它们都在与英伟达合作开展AI业务。

此次主题演讲是在英伟达为期一周的欧洲巡回活动——巴黎、伦敦、斯德哥尔摩、都柏林——之后进行的，公司已承诺向欧洲技术生态系统投入近100亿美元，并与超过12000家合作伙伴展开合作。黄仁勋表示："在计算机产业经历数十年发展之后，我们正处于一场新工业革命的起点。"

AI是一个五层蛋糕，黄仁勋解释道。能源驱动先进计算机，这些计算机构成AI工厂的一部分，AI工厂从运行其上的模型中生成Token和数字智能，这些智能随后被整合到各类应用程序中。

"远在AI模型出现之前，基础设施就必须先存在，"他说道，并指出，类似地，互联网最初需要网络，电力最初需要电网。

"要成为这个AI经济体的一部分，你不会只想消费AI，你会想生产AI，"黄仁勋说。"我们完全可以在欧洲做到这一切，事实上，我们已经开始行动了。"

AI工厂获得全新形态

黄仁勋将英伟达的全栈AI工厂——涵盖硬件、系统软件、CUDA-X库和模型——定位为构建和运营AI基础设施的广泛平台。

"这现在代表了创建AI工厂所需的全部技术广度，"黄仁勋说。"这正是英伟达如今所构建的，也是我们能够助力欧洲融入AI生态系统、AI经济体的基础。"

他表示，全面投产的Vera Rubin将英伟达的计算平台扩展到模型和大语言模型之外，能够处理整个AI智能体。他还展示了英伟达多款最新的机柜级硬件产品。

接下来，黄仁勋宣布推出NVIDIA DSX POD，这是一种参考设计，用于构建完整的英伟达Vera Rubin AI工厂，由合作伙伴在模块化集装箱内建造，交付前已完成集成和验证。借助DSX POD，一旦现场配套设施就位，部署时间可从六个月缩短至仅14天。

"这是对全球供应链的彻底变革，"黄仁勋说。"这将改变人们安装和建设数据中心的方式，希望借此提升部署速度。"

NVIDIA DSX AI工厂平台使企业能够将制冷用水消耗降低多达100%，并以减少多达30%的功耗实现相同的AI产出。

智能体是新的计算平台——安全是一个工程问题

黄仁勋表示，智能体能够思考、推理、迭代并使用工具，随着其变得愈发实用，也带动了Token消耗量的增长。

他将智能体描述为由五个要素组成：模型、负责协调其工作和记忆的管理框架、隔离该管理框架的沙箱、知识以及工具。按照这一框架，智能体不仅仅是回答问题的模型，它还可以借助知识并通过工具采取行动。

"最重要的是确保智能体是安全的，"黄仁勋说。自主智能体可以访问文件、资源、网络和工具，因此其权限应保持在最小范围内，并应受到监控。

英伟达给出的答案是全新的NVIDIA OpenShell安全AI智能体参考架构，这是基于NVIDIA OpenShell构建的全栈设计——OpenShell是一种开源、策略控制的运行时环境，具有内核级沙箱功能，介于智能体与其可能影响的系统之间。

这意味着权限、策略执行和监控必须动态调整。"每次启动智能体时，权限都不同，"黄仁勋说。

开放模型将专业知识转化为优势

黄仁勋将英伟达的开放模型呈现为构建针对特定需求定制AI的起点。

英伟达的前沿开放模型可跨行业使用：用于语言的Nemotron、用于世界基础模型的Cosmos、用于人形机器人的GR00T、用于自动驾驶车辆的Alpamayo、用于量子-经典计算的Ising，以及用于物理AI的Earth-2。

"我们就是前沿所在，"黄仁勋说。"因此在所有这些不同领域，我们都为你们提供全部模型，并且我们在持续投入研发。我们已经在这方面努力了十年，并将永远持续下去。"

英伟达提供模型、数据和脚本以供复现，企业可以用自己的数据对模型进行后训练，以适应特定用途——将专有数据转化为他所称的"主权智能"。

"你可以从一个开放模型起步，比如Nemotron这种性能极其出色的模型，再用你自己的数据对其进行后训练以适配你的使用场景，自然就能实现超级智能，"黄仁勋说。"这是一件非常合理的事情，而且所有相关技术如今都已具备。"

英伟达为智能体提供知识层

黄仁勋随后介绍了NVIDIA智能体知识基础平台，这是一组用于将智能体连接到企业数据的模型和库，无论是文档中的非结构化信息，还是数据库中的结构化数据。

他重点介绍了用于解析文档、嵌入查询和对相关信息进行重新排序的Nemotron工具，以及用于从结构化数据进行预测的全新NVIDIA Kumo模型。

"归根结底，真正让这些超级智能体成为超级智能体的，是赋予它们访问公司知识的能力，"黄仁勋说。

NVIDIA CUDA-X——为智能体提供的加速工具

黄仁勋随后将NVIDIA CUDA-X描述为一系列加速库的集合，广泛应用于科学、工程、研究和创意工作领域。

英伟达的加速计算平台上已有超过1100万名开发者在构建应用。

黄仁勋表示，这些库可以加速模拟器、求解器和数据处理引擎——这些正是智能体可能用来完成实际工作的工具类型。

"CUDA-X工具赋予智能体专业的行业工具，"黄仁勋说。

智能体在实验室、工厂和工程领域投入应用

一段视频展示了NVIDIA智能体工具包如何将企业知识、模型和工具整合在一起，并以三个行业案例加以呈现：

在Lila Sciences，智能体协助设计一种潜在的B细胞淋巴瘤疗法，利用虚拟实验在自动化实验室中指导工作。

在西门子的埃尔朗根工厂，智能体协助为新产品的生产做准备，在变更落地到工厂车间之前，先在数字孪生环境中测试方案。

在达索系统，工程智能体对车辆设计进行调整，利用仿真来识别问题并优化设计。

"而[这所有的]知识和工具都归属于你自己，"视频播放结束后黄仁勋说。"那是你的专业知识，因此现在所有这一切都变得可以实现。"

电信运营商作为分布式AI基础设施

黄仁勋表示，AI正在改变电信行业，提升频谱效率，并将基站转变为分布式AI基础设施。

他提到，目前有10万个站点和约100吉瓦的分布式数据中心，并表示，经过近八年的努力，英伟达已与诺基亚合作，在T-Mobile的网络上完成了首次商用电话通话。

"现在CUDA也能打电话了，"黄仁勋说。"AI将彻底改变我们进行电信通信的方式。它将极大提升我们的频谱效率。"

AI走进治疗室

医疗健康和生命科学领域的领导者正在基于英伟达技术进行构建，以推动药物发现并扩大患者护理范围。

英伟达和西门子医疗正在开发支持AI的放射治疗技术。

Nemotron智能体协调治疗方案的制定，Isaac for Healthcare平台和Omniverse库创建设备和患者解剖结构的数字孪生，以模拟肿瘤靶向过程。配备IGX Thor的Holoscan平台将实时影像和传感器数据连接起来，使系统能够随患者的移动实现实时自适应治疗。

黄仁勋将自适应放射治疗描述为一种物理AI应用：随着患者身体和肿瘤在治疗过程中发生变化，系统必须追踪这些变化并调整放射靶向。

"肿瘤的形状在变化。治疗过程中身体也在变化，"黄仁勋说。"机器人，也就是这套自适应放射治疗系统，必须感知不断变化的环境，了解肿瘤的位置，精确地进行分割，并相应地引导放射治疗。"

前方的道路：出行领域领导者加入英伟达汽车生态系统

黄仁勋表示，NVIDIA Hyperion计算平台正被设计进入更多车队，自动驾驶软件将机器人出租车与打车服务连接起来。

Bolt与Lucid、梅赛德斯-奔驰、大众商用车和Einride正在NVIDIA Hyperion计算平台上展示若干自动驾驶出行应用案例，演示其在三级和四级自动驾驶车辆以及未来机器人出租车车队中的潜在应用。

此外，沃尔沃汽车正在采用Hyperion和NVIDIA Alpamayo Stack软件，以实现安全的自动驾驶。英伟达还推出了新的AI和安全技术，帮助开发者大规模构建、验证和部署自动驾驶车辆。

黄仁勋宣布，大众商用车、捷豹路虎、沃尔沃和梅赛德斯-奔驰的下一代车型将兼容Hyperion平台，他表示："欢迎加入Hyperion。"

面向机器人研究人员的参考人形机器人

黄仁勋随后宣布推出Agile ONE SN，这是一款基于Isaac GR00T构建的参考人形机器人——拥有31个自由度的身体，预计明年上市，旨在将研究人员的配置时间从数周缩短至数天。

该平台具有模块化特性：研究人员可以使用完整的工作流程，也可以选取其中部分组件。

"这是一个很好的起点，"黄仁勋说。

该平台建立在英伟达开放的物理AI技术栈之上——用于数据采集的Isaac Capture、用于机器人智能的GR00T模型、用于基于仿真训练的Isaac Lab、用于运行时环境的Isaac OS，以及英伟达开放的物理AI数据集。包括Agility Robotics、Figure、KUKA和NEURA Robotics等合作伙伴已在该平台上开展构建工作。

个人AI迎来新设备

黄仁勋在结尾部分介绍了RTX Spark笔记本电脑，该产品于上周发布，将RTX图形技术和英伟达的全栈AI平台融合进轻薄高端的Windows个人电脑中，实现加速创作、沉浸式游戏体验和强大的本地AI能力。

他将其1 petaflops的算力和128GB内存，与自己2016年交付给OpenAI的DGX-1进行对比——随后以尺寸差异作为妙语收尾：

"在2016年，我把1 petaflops算力和128GB内存……交付给了一家名为OpenAI的小公司，"黄仁勋说道，同时在观众面前举起这台小巧的设备。"这台设备也是1 petaflops算力和128GB内存。唯一的区别当然在于，这台我可以这样单手拿着，而DGX-1需要两个人才能搬上楼。"

黄仁勋随后播放了一段视频，展示智能体如何协助训练Hugging Face的Microduck：它在Isaac Sim中设置课程并模拟机器人，将训练任务发送至云端，再将学习到的策略带回RTX Spark进行评估，最后部署到实体机器人上。

四只Microduck小机器人组成的小队登台与黄仁勋同台亮相，它们按指令坐下、站起，甚至还打了个盹。他解释说，这些机器人是在RTX Spark上创建的，在云端完成训练，并在仿真环境中学习了各项技能。

"你们是在RTX Spark上被创造出来的……[我们]在一大批英伟达超级计算机上，在云端训练了你们，而你们就在这里的RTX Spark和数字孪生环境中学会了这些技能，"黄仁勋对着这些机器人说道。

全阵容总览

在这些Microduck小机器人的簇拥下，黄仁勋对主题演讲进行了总结：欧洲正在构建其AI经济体，AI工厂正在演进以运行智能体，而物理AI则是下一个前沿领域。

"所以，就是这样，"黄仁勋说。"每个人都能构建智能体。欧洲的每一家公司都将成为一家AI公司……我们将在欧洲打造一个蓬勃发展的AI经济体。"

最后，黄仁勋还带来了一个额外的惊喜：一场欧洲歌唱大赛风格的音乐告别表演，将主题演讲的各个主题融入一场幽默的总结回顾中。

歌词从OpenShell的安全防护机制——"没有凭证。访问被拒绝"和"BlueField上的哨兵从不下班"——一路延伸到物理AI领域，其中机器人训练被比喻为"没有学生贷款的机器人大学"。