CES 2026炸场：英伟达Rubin平台全面投产，黄仁勋为何押注开源模型和物理AI？

说实话，看到黄仁勋在CES 2026 keynote上那个标志性的黑色皮夹克，我就知道今天要搞大事了。

但这次真的超出预期。

Rubin平台全面投产，但重点不在芯片本身

大家都知道英伟达上一代Blackwell架构已经够猛了，但Rubin一出场直接就把门槛拉高了六倍——没错，这是一个六芯片系统。最关键的是，黄仁勋宣布Rubin平台已经进入全面生产阶段，这意味着不是画饼，是真真切切地要出货了。

但仔细想想，真正让我觉得"这就对了"的，不是芯片本身有多强，而是黄仁勋那句："开源模型彻底改变了人工智能。"

等等，一个卖芯片的大佬，为什么要力挺开源？

开源模型：英伟达的如意算盘

这次英伟达一口气发布了Alpamayo开源模型家族，专门针对自动驾驶、机器人等物理场景。这波操作，说实话，我一开始没看懂。

直到看到黄仁勋说Rubin平台能以十分之一的成本提供AI推理能力，我才恍然大悟。

你想想，如果AI推理成本真的能降到原来的十分之一，那意味着什么？意味着原本只能部署在云端的超大模型，现在可以跑到边缘设备上，跑到车上，跑到工厂里的机器人上。而开源模型，恰恰就是降低部署门槛的关键。

英伟达在下一盘很大的棋：做生态，而不只是卖芯片。

物理AI：下一个万亿级赛道

黄仁勋把"物理AI"定义为继聊天机器人之后的下一个重大浪潮。这个词听着新鲜，但概念其实很简单：让AI真正理解和操控物理世界。

想想看，现在的ChatGPT再聪明，也只能在屏幕上跟你对话。但如果AI能控制汽车、能操作机械臂、能指挥整个工厂的流水线，那价值就不是几个亿能衡量的了。

这次CES上，梅赛德斯-奔驰CLA展示了AI定义驾驶的概念，其实就是物理AI的一个缩影。车不再是一个交通工具，而是一个能理解环境、能自主决策的智能体。

为什么这是今天最值得关注的AI新闻

坦白说，2026年开年这段时间，AI圈的消息其实挺杂的。OpenAI、Google、国内的一众大厂，每天都有新动作。

但英伟达这次不一样。

因为英伟达掌控着AI算力这张底牌。当它开始全力押注开源模型和物理AI时，基本等于给整个行业指明了方向。你想想，如果连卖芯片的都开始"不务正业"做软件和生态，这说明什么？

说明AI行业正在从"模型大战"进入"应用落地"的新阶段。

接下来的两年，我们可能会看到更多这样的场景：开源模型+专用芯片+垂直场景应用，这才是AI商业化的真正路径。

最后的思考

写到这里，突然想起去年我和几个做自动驾驶的朋友聊天，他们还在抱怨算力成本太高，模型太封闭。现在看来，这些问题可能很快就会迎刃而解。

Rubin平台的量产，加上开源模型的普及，或许真的能把物理AI的成本拉到一个临界点。到那个时候，我们讨论的就不再是"AI能不能做什么"，而是"AI还能做什么"了。

这个时间点，可能会比我们想象中来得更快。