英伟达GTC 2026大会上，黄仁勋发表主题演讲，

核心围绕AI基础设施、算力平台、智能体、物理AI与产业生态展开，

明确AI已从技术变为基础设施，数据中心成为Token工厂，行业将从SaaS转向AaaS。

黄仁勋上调全球AI算力市场预测，2026—2027年规模从5000亿美元上调至1万亿美元，

强调单位Token成本决定企业竞争力，英伟达以全栈算力与规模化交付实现全球最低Token成本。

他提出了 CUDA 飞轮效应，数亿级CUDA安装基数吸引开发者，持续催生新算法、应用与行业需求，形成闭环增长。
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硬件层面发布 Vera Rubin全栈AI计算平台，2026下半年量产，面向AI工业时代；

CPO共封装光学成为标配，能效提升约3.5倍，功耗与信号损耗显著下降，系统可靠性大幅增强。

平台深度整合Groq LPU作为Token加速器，负责低延迟解码生成，

与Rubin的高吞吐预填充与注意力计算形成互补，优化推理全流程。

同时公布远期Feynman架构路线图，持续推进制程与光通信升级，保持一年一代迭代节奏。
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软件与生态方面，推出NemoClaw，

定位为AI Agent操作系统，将推动行业从SaaS全面转向AaaS智能体即服务。

发布cuVS向量搜索库，加速非结构化数据的语义检索与向量数据库，适配90%非结构化数据的AI处理需求。
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物理AI成为重点方向，黄仁勋提出AI需理解三维物理世界与力学规则，推动具身智能、自动驾驶、机器人与数字孪生落地。

展示Disney Imagineering逼真机器人，Omniverse加速数字孪生与具身智能。

推出Isaac GR00T等机器人基础模型，支持工厂机器人与自主系统闭环。

黄仁勋在GTC26表示，自动驾驶已迎来ChatGPPT时刻，是万亿级机器人赛道。

推出DRIVE Hyperion 10平台，搭载DRIVE AGX Thor芯片，提供2000+TOPS算力，支持L4级自动驾驶。

采用端到端可解释AI与开源模型，并通过Halos OS保障安全。

依托Omniverse仿真进行大规模场景训练，覆盖极端与长尾场景。

生态上已联合比亚迪、吉利、现代等多家车企，年产能超1800万辆；

同时与Uber 等出行巨头合作，计划2027年在美西商业化落地，2028年前覆盖全球多座城市，部署十万辆级L4自动驾驶车队。
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黄仁勋还发布了Space-1 Vera Rubin抗辐射太空计算模块，可部署于卫星与轨道数据中心，

在轨AI推理算力达H100的25倍，能在轨运行大模型、实时处理遥感与航天数据。

产品搭配IGX Thor、Jetson Orin，形成从轨道、边缘到地面的天地一体算力架构，可支撑地理空间智能、自主航天任务等场景。

该方案已获6家商业航天企业采用，依托太空持续太阳能与辐射散热优势，实现低延迟、高可靠的天基AI算力服务。

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