NVIDIA GTC 2026：AI 未来趋势实时速递

# NVIDIA GTC 2026：AI 未来动态实时报道 来源：https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/ - **主题演讲与特别活动** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#keynote) - **物理 AI** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#physical-ai) - **研究与开源** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#research-open-source) - **工作站** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#workstation) - **云** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#cloud) - **量子计算** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#quantum) - **医疗健康** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#healthcare) - **计算机辅助工程** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#computer-aided-engineering) - **媒体与娱乐** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#media-and-entertainment) - **零售** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#retail) - **金融服务** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#financial-services) - **展会预告** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#show-previews) --- 您的浏览器不支持视频标签。 *3月16日（周一）太平洋时间上午 11:00* ***🔗 (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#keynote)** ## **GTC 主题演讲实时更新** **欢迎来到 GTC 2026** SAP Center 座无虚席，所有人都在等待同一时刻的到来。 主题演讲以一段视频开场，将 token 定位为现代 AI 的基本单元——它是支撑科学发现、虚拟世界以及物理世界中运行机器的系统基石。 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋随后登台，全场报以热烈的掌声。他首先感谢了开场秀的主持人及参展合作伙伴，并提到了超过 450 家赞助商、1,000 场活动和 2,000 位演讲嘉宾。“本次大会将全面覆盖人工智能的‘五层蛋糕’中的每一个层级，”黄仁勋表示。 他纪念了 CUDA 诞生 20 周年，将其描述为驱动加速计算的“飞轮”，以及支撑“AI 全生命周期每一个环节”的平台。 接着，黄仁勋谈及 GeForce，称 NVIDIA 是“因 GeForce 而建”的公司，正是这一平台将 CUDA 带给全世界。他回顾了 GeForce 的发展史，并将其与 AI 紧密相连，随后推出了 DLSS 5，并播放了一段演示视频，展示基于 3D 引导的神经渲染如何在本土硬件上实现实时照片级逼真的 4K 性能。更多详情请参阅新闻稿。 随后，黄仁勋梳理了数据处理领域的变革，以及如何为 AI 时代提速。他详细介绍了与 IBM、Dell、Google Cloud、AWS、Microsoft Azure、Oracle 和 CoreWeave 的合作，以更好地服务于各自的客户群体。 黄仁勋接着展望了加速计算生态系统的全貌——涵盖汽车、金融服务、医疗保健、工业、媒体、量子计算、零售、机器人和电信行业。 “所有这些不同的 AI 应用方向都有 NVIDIA 提供的平台支持，”黄仁勋说道，并重点介绍了 NVIDIA 广泛的 CUDA-X 软件库，他将这些库形容为公司真正的“皇冠明珠”。 黄仁勋强调了“AI 原生企业”的崛起——包括一些家喻户晓的公司如 OpenAI 和 Anthropic，以及其他刚刚起步的新秀。“过去一年，这一趋势简直呈指数级爆发，”黄仁勋表示，并引用了高达 1,500 亿美元的投资数据进入初创公司，同时回顾了催生本轮技术浪潮的技术演进历史。 正因如此繁荣，市场对 NVIDIA GPU 的计算需求已“突破天际，他说。“我相信在过去几年里，计算需求增长了约 100 万倍。” 因此，黄仁勋预计，从 2025 年到 2027 年，NVIDIA 将至少实现 1 万亿美元的收入。 **Vera Rubin 及未来 —— 算力的代际飞跃** 黄仁勋指出，得益于极致的软硬件协同设计（extreme codesign），NVIDIA 的 token 处理成本全球领先，他自豪地提到一位分析师曾评价 NVIDIA 为“推理之王”。“这就是极致协同设计的非凡力量，”黄仁勋解释道，这指的是软硬件同步研发的过程。 下一步：**NVIDIA Vera Rubin** (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-rubin-platform)，一个全新的全栈计算平台，包含七款芯片、五个机架级系统和一台面向智能体 AI（agentic AI）的超级计算机。该平台包括全新的**NVIDIA Vera CPU** (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-vera-cpu-purpose-built-for-agentic-ai) 和 **BlueField-4 STX** (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-bluefield-4-stx-storage-architecture-with-broad-industry-adoption) 存储架构。 “当我们谈论 Vera Rubin 时，我们想到的是一个完整的系统：垂直整合、附带完整软件栈，端到端延伸，作为一个巨型系统进行优化，”黄仁勋带领观众深入了解基于这些技术构建的新系统的内部构造。 放眼 Vera Rubin 之后，NVIDIA 的下一项重大架构将是 Feynman。 它将包含一款全新 CPU——NVIDIA Rosa，以罗莎琳德·富兰克林（Rosalind Franklin）命名，她的 X 射线晶体学揭示 DNA 结构并重塑了现代生物学。“就像富兰克林揭示了生命的隐藏架构一样，Rosa 的设计旨在高效地在全栈智能体 AI 基础设施中移动数据、工具与 token。 Rosa 是一个新平台的核心，该平台上搭载了 NVIDIA 下一代 LPU——LP40，以及与 NVIDIA BlueField-5 和 CX10 相连接。通过 NVIDIA Kyber 实现铜缆和共封装光学器件的纵向扩展（scale-up），并通过 NVIDIA Spectrum 级光网络实现横向扩展（scale-out），黄仁勋表示。Together, the Feynman generation advances every pillar of the AI factory: compute, memory, storage, networking and security。 为了帮助加速新 AI 算力规模的部署，黄仁勋宣布了**NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory** 参考设计和 **NVIDIA Omniverse DSX Blueprint** (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-vera-rubin-dsx-ai-factory-reference-design-and-omniverse-dsx-digital-twin-blueprint-with-broad-industry-support)。作为更大规模 DSX 平台的一部分，**DSX Air** (https://blogs.nvidia.com/blog/dsx-air-simulation-ai-factories/) 让企业能在物理世界建造之前，先在软件中模拟 AI 工厂。 最后，黄仁勋宣布 NVIDIA 进军太空领域 (https://nvidianews.nvidia.com/news/space-computing)。其新一代 Vera Rubin 架构致敬了那位揭示暗物质的天文学家，而未来的系统如 NVIDIA Space-1 Vera Rubin 正在被设计用于将 AI 数据中心送入轨道，从而将加速计算从地球延伸至太空。 **NVIDIA NemoClaw 助力 OpenClaw，启动 Nemotron 联盟** 黄仁勋聚焦于 OpenClaw，这是由开发者 Peter Steinberger 创建的一个开源项目，他称之为“人类历史上最受欢迎的开源项目”。 “OpenClaw 开源了智能体计算机的操作系统……如今，OpenClaw 让我们能够创造出个人智能体，”黄仁勋表示。 只需一条命令，开发人员即可拉取 OpenClaw，搭建起一个 AI 智能体，并开始利用工具和上下文对其进行扩展。NVIDIA 宣布将在其整个平台范围内提供支持，使开发人员能够更安全地在 NVIDIA 驱动的设施上构建、部署和加速 AI 智能体。 黄仁勋表示：“当今世界上每一家公司都必须制定 OpenClaw 战略。” 为了确保该技术能够在企业内部安全部署，黄仁勋推出了 **NVIDIA OpenShell** (https://nvidianews.nvidia.com/news/ai-agents) 运行时和 **NVIDIA NemoClaw** (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-nemoclaw) 技术栈——集成了策略执行、网络护栏和隐私路由功能。黄仁勋表示，这些技术可作为“全球所有 SaaS 公司的策略引擎”。 此外，NVIDIA 正在通过新成立的 **Nemotron 联盟** (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-nemotron-coalition-of-leading-global-ai-labs-to-advance-open-frontier-models) 扩大其开源模型生态体系 (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-open-model-families-to-power-the-next-wave-of-agentic-physical-and-healthcare-ai)，号召合作伙伴围绕六大前沿模型家族展开合作：**NVIDIA Nemotron**（语言与推理）、**NVIDIA Cosmos**（世界与视觉）、**NVIDIA Isaac GR00T**（通用人形机器人）、**NVIDIA Alpaymayo**（自动驾驶）、**NVIDIA BioNeMo**（生物与化学）以及 **NVIDIA Earth-2**（天气与气候）。 **物理 AI（Physical AI）** NVIDIA 正将 AI 从数字智能体拓展至能够在现实世界中导航的**物理 AI** (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-global-robotics-leaders-take-physical-ai-to-the-real-world)。 黄仁勋表示，NVIDIA 的 Robotaxi 就绪平台正吸引新的汽车制造商合作伙伴 (https://nvidianews.nvidia.com/news/drive-hyperion-level-4)，包括比亚迪（BYD）、现代（Hyundai）(https://nvidianews.nvidia.com/news/hyundai-motor-kia-autonomous-driving)、日产（Nissan）和吉利（Geely）。 他还重点介绍了与 Uber 的合作，将这些车辆部署到其网约车网络中。 除了汽车制造商之外，NVIDIA 还与工业软件巨头 (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-global-industrial-software-giants-bring-design-engineering-and-manufacturing-into-the-ai-era) 以及 ABB、Universal Robots 和 KUKA (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-global-robotics-leaders-take-physical-ai-to-the-real-world) 等机器人领导者合作，集成其物理 AI 模型和仿真工具，实现在制造线上部署更聪明的机器人；并与 T-Mobile 等电信运营商合作 (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-t-mobile-and-partners-integrate-physical-ai-applications-on-ai-ran-ready-infrastructure)，随着基站演变为边缘 AI 平台，部署相关应用。 **圆满落幕** 黄仁勋的主题演讲以迪士尼动画《冰雪奇缘》中的雪宝（Olaf）惊喜登场压轴，它仿佛直接从数字屏幕上走出来，走上了舞台。 “女士们先生们，请欢迎 Olaf！”黄仁勋说道。伴随着这个角色的蹒跚出场，全程由 NVIDIA 的物理 AI 堆栈、Newton 物理引擎以及基于 NVIDIA Omniverse 的仿真技术驱动。 “Olaf，你最近怎么样？我很清楚，因为我给了你电脑——Jetson！”黄仁勋开玩笑说。 当 Olaf 问那是什么时，黄仁勋回答：“嗯，它在你的肚子里……而且你在 Omniverse 里学会了怎么走路。” 这次演示凸显了黄仁勋更大的观点：展台上的一切——从人形机器人到动画角色——都是实时仿真（simulated）而成，而非预先渲染（pre-rendered）。 黄仁勋在回顾本次会议的主题——推理、AI 工厂、OpenClaw、物理 AI 与机器人后，将舞台交给了一个音乐组合：唱歌的机器人、数字版 Jensen 化身以及一只动画龙虾，共同献唱了一首篝火歌曲。 “好的，祝大家在 GTC 度过愉快的时光，”黄仁勋说完从舞台左侧退下。此时 Olaf 还在舞台上尽情表演，随后通过暗门缓缓沉回舞台下方。 请访问在线新闻中心查看 GTC 期间发布的所有 NVIDIA 新闻 (https://nvidianews.nvidia.com/online-press-kit/gtc-2026-news)。*前往 GTC Park 参加 **NVIDIA 的 build-a-claw 活动** (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#build-a-claw)（3月16日至19日——周一下午1点至5点，周二至周四上午8点至下午5点），定制并部署一个始终在线、主动响应的 AI 助手。* *返回菜单 (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#menu)* --- *3月19日（周四）太平洋时间下午 2:30* ***🔗 (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#closing-video)** ## **AI 合唱回顾 GTC 主题演讲** 今年的 GTC 主题演讲 (https://www.nvidia.com/gtc/keynote/) 以一场机器人和 TJ（Toy Jensen，NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋的 AI 虚拟形象）围着篝火的聚会落下帷幕。他们一边烤着棉花糖，一边用歌声回顾本届大会的重大发布。 从突破性 AI 到加速计算，这是一段充满指弹吉他、口琴声和机器人的精彩回顾，展现了塑造未来的创新技术。 这支动画视频是为主题演讲观众准备的惊喜彩蛋，由 NVIDIA 创意团队使用生成式 AI 工具设计而成。在尝试使用 AI 音乐生成器作曲后，团队的一位视频编辑提出了让机器人在质朴的篝火旁演奏音乐的构想。 团队结合了多种图像和视频生成及编辑的 AI 模型，开发了一条管线（pipeline），使其制作的动画具备足够的灵活性以吸收反馈并进行修改。另一款模型则帮助创建并维护了一个一致的角色与模型数据库。 机器人配备了架子鼓、吉他和沙锤；还增加了一只龙虾以示向 NVIDIA NemoClaw (https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-nemoclaw) 致敬；其他团队则为机器狗和 TJ 提供了参考图，当然，TJ 身上的皮夹克被换成了一件格子衬衫。 视频的背景是一首原创歌曲。在主题演讲召开前的几天里，团队决定专注于回顾 GTC 的重要发布。为了让这些内容生动呈现，编剧和导演与 NVIDIA 营销负责人合作创作歌词并微调配乐，完美契合质朴的篝火氛围。 *返回菜单 (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#menu)* --- *3月11日（周三）太平洋时间上午 9:00* ***🔗 (https://blogs.nvidia.com/blog/gtc-2026-news/#build-a-claw)** ## **GTC Park 的 Build-a-Claw 活动** GTC 参会者将有机会成为首批体验“claw”（即长期运行的智能体）的用户，该项目基于史上增长最快的开源项目 OpenClaw。 3月16日至19日，欢迎大家前往 GTC Park 参观 NVIDIA 的 build-a-claw 活动。周一时间为下午 1 点至 5 点，周二至周四为上午 8 点至下午 5 点随时参与，定制并部署一个主动响应、始终在线的 AI 助手。 在 NVIDIA 专家的支持下，GTC 参会者可以轻松将 AI 智能体掌控在手中。无论您是技术人员还是出于好奇，参与者都可为智能体命名、定义其性格，并授权访问所需工具。不妨把它当作您一直梦寐以求的个人助理，随时随地通过您偏爱的即时通讯应用随时联系。 如需运行自定义智能体，可使用现场提供的云算力，或携带您的 NVIDIA DGX Spark (https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/) 或 GeForce RTX 笔记本电脑 (https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/) 利用本地加速计算设备。设备上请勿存储任何个人隐私数据。DGX Spark 系统也可在现场的 NVIDIA Gear Store 和 Micro Center 购买。 您的浏览器不支持 HTML5 视频。 这些始终在线的 AI 助手几乎可应用于任何任务，包括管理日程、推荐度假目的地、建议新锻炼计划以及编写实用应用程序。您可以让它成为专才或全能助手：它会持续学习定向分配的新技能，并主动向用户推送新发现。 NVIDIA 机器学习工程师 Sidney Knowles 在本次活动中驻守摊位。他表示：“现场的视角非常多元，”——既有背着装有 DGX Spark 背包、准备好动手搭建的技术人员，也有渴望首次目睹 OpenClaw 演示的非技术爱好者。 她说，活动现场的开发人员在诸多行业中构建了 AI 智能体，涵盖市场调研与广告、电信、金融服务到物理 AI 等多个领域。 但每个人带来的兴奋感和好奇心都非常相似，Knowles 指出，所有人的关注点最终都会回到同一个问题上：“AI 能为我做些什么？” 来自 Nationwide 的软件工程顾问 Clayton Littlejohn 带着他的 DGX Spark 参加了 build-a-claw 活动，并创建一个用于评估保险业物理 AI 就绪程度的 AI 智能体。 “DGX Spark 最大的优势在于，它能快速对新兴技术——尤其是全栈技术——进行问题原型验证，”Littlejohn 表示。 D