NVIDIA CES上正式推出Vera Rubin平台，黄仁勋强调机器

在拉斯维加斯举办的CES上，AI的热度居高不下。NVIDIA创始人黄仁勋的主题演讲前两个小时，现场就排起了长队。当穿着标志性皮衣的黄仁勋站在舞台上，身边两只鸭型机器人来回穿梭，他向世界宣布AI已经走出语言理解，开始理解物理世界。

本次展会上，英伟达不但正式对外推出了Vera Rubin平台，而且不发布了BlueField-4、全新物理AI模型、Alpamayo汽车大模型平台等，通过技术和产品进一步推动AI的创新。

全新发布Vera Rubin平台：从单一产品向平台转变

今年的展会上，不再只是单一产品和功能的升级，而是成为贯穿芯片、系统、终端和行业应用的默认能力。NVIDIA正式推出的Vera Rubin平台，包含了六款新型芯片，分别是Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机、ConnectX-9超级网卡、BlueField-4 DPU及Spectrum-6以太网交换机。

其中，Vera CPU专为代理推理设计，采用88个定制Olympus核心，支持完整Armv9.2架构，并搭载高速NVLink-C2C互连技术，被视为大规模AI工厂中能效最高的CPU，性能为替代产品的两倍。

Rubin GPU集成第三代Transformer引擎，每个GPU带宽达3.6TB/s，具备硬件加速自适应压缩功能，可为AI推理提供50 petaflops的NVFP4算力。

黄仁勋表示，摩尔定律已经大幅放缓，所以每年能够增加的晶体管数量根本无法跟上模型规模扩大十倍的需求。在这种情况下，继续依赖单一芯片的渐进式改进已无法满足AI发展的速度要求。英伟达选择的应对策略是系统性重构。

黄仁勋解释这种设计哲学时强调，如果行业要继续进步，除非采用激进的、极端的芯片设计方法，即在所有芯片、整个技术栈上同时进行创新。

从英伟达公布的相关数据来看，Rubin平台的训练性能达到前代Blackwell的3.5倍，运行AI软件的性能提升5倍。此外，其推理token生成成本可降低多达10倍，训练混合专家模型（MoE）所需的GPU数量也减少至原来的四分之一。

Rubin平台的另一项突破是NVFP4精度的引入。这是一种全新的4位浮点Tensor Core架构，能够根据Transformer模型各层的需求，动态调整精度与运算结构。此外，在需要高准确度的层级采用FP8，而在可容忍误差、运算量庞大的区段切换至