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　　据介绍，这是一个全新的计算平台，由七款芯片组成，涵盖计算、网络和存储三大功能，是目前最先进的 POD 规模 AI 平台。该平台包含 40 个机架、1.2 千万亿个晶体管、近 2 万个 NVIDIA 芯片、1152 个 NVIDIA Rubin GPU、60 exaflops 的运算能力以及 10 PB/s 的总扩展带宽。该平台目前已全面投产，并得到了包括 Anthropic、OpenAI、Meta 和 Mistral AI 以及所有主要云提供商在内的众多客户的鼎力支持。

　　黄仁勋展示了 NVIDIA 最新的Vera Rubin AI Supercomputer系统，并强调这是一套从硬件到软件完全纵向整合（vertically integrated）的计算平台，专门为Agentic AI（智能体 AI）设计。随着大语言模型不断扩大规模、生成更多 token 并处理更长上下文，系统不仅需要更强的计算能力，还需要更高带宽的内存和存储访问能力，例如 KV Cache、结构化数据处理（cuDF）以及非结构化向量数据（cuVS）等。因此，NVIDIA 对整个系统架构进行了重新设计，包括计算、存储和网络。

　　黄仁勋表示，当前 AI 基础设施的建设已经开始依赖完整的数字仿真体系。在数据中心建设阶段，系统会通过多种行业领先的工程仿真工具进行验证，例如使用Siemens Simcenter STAR-CCM+进行外部热力学仿真、Cadence Design Systems的相关工具进行内部热设计、ETAP进行电力系统分析，以及 NVIDIA 自身的网络模拟平台NVIDIA DSX Air。通过这些工具，可以在实际建设前完成“虚拟调试”（virtual commissioning），从而大幅缩短数据中心建设周期。

　　黄仁勋提到，AI 大佬Andrej Karpathy最近提出的一种“AI 研究助手”模式很好地体现了智能体系统的能力：用户只需给 AI 一个任务，然后去休息，AI 便可以在后台自动运行数十甚至上百个实验，不断保留有效结果、淘汰无效方案。类似的案例正在不断出现。例如有人将 OpenClaw 安装在自己父亲的设备上，通过蓝牙连接酿酒设备，实现从生产流程到网站订单系统的全流程自动化，甚至在深圳已经出现用户排队购买相关产品的案例。随着这一项目迅速流行，社区甚至已经开始举办专门的开发者活动，足以说明其热度。

　　正因如此，OpenClaw 的意义类似于过去的关键基础软件。黄仁勋表示，就像Linux让个人计算机和服务器生态得以发展，Kubernetes推动了云计算时代的基础设施，而HTML构建了互联网应用基础一样，OpenClaw 为智能体时代提供了关键的软件栈。他认为，未来所有科技公司和软件公司都会面临一个问题——“你的 OpenClaw 战略是什么？” 因为企业软件正在从传统工具型软件，转向以智能体为核心的系统。

　　此外，NVIDIA 还在推进开放模型生态。黄仁勋表示，现实世界的需求高度多样化，不可能由单一模型满足所有行业。因此，开放模型正在形成一个规模庞大的 AI 生态系统，目前已经包含接近 300 万个开放模型，覆盖语言、视觉、生物、物理和自动驾驶等多个领域。作为其中的重要贡献者，NVIDIA 已发布多条开放模型产品线，包括Nemotron（语言模型）、Cosmos World Foundation Model（世界模型）、Project GR00T（机器人基础模型）、Drive AV Foundation Models（自动驾驶模型）、BioNeMo（数字生物学模型）以及Earth-2（AI 物理与气候模拟平台），并同时开放训练数据、训练方法和框架工具，以推动整个 AI 生态的发展。

　　黄仁勋表示，NVIDIA 的开放模型之所以能够在多个榜单中处于领先位置，不仅因为其性能达到世界级水平，更重要的是公司会持续投入长期研发。“我们不会停止改进这些模型，”他说。例如Nemotron模型已经从 Nemotron 3 走向 Nemotron 4，Cosmos World Foundation Model也从 Cosmos 1 发展到 Cosmos 2，而机器人模型Project GR00T也在不断迭代。NVIDIA 的策略是“纵向整合、横向开放”，在持续提升模型能力的同时，让整个生态都能参与到 AI 发展中来。

　　他还展示了Nemotron 3在智能体框架OpenClaw中的表现。根据公开评测数据，当前全球排名前三的模型均处于这一技术前沿。黄仁勋表示，NVIDIA 不仅希望构建领先的基础模型，更重要的是让开发者能够在此基础上进行微调和后训练，构建适用于不同领域的专用 AI 系统。为此，NVIDIA 推出了Nemotron 3 Ultra作为新一代基础模型，并希望借此帮助各个国家和行业构建属于自己的“主权 AI（Sovereign AI）”。

　　为了进一步推动这一生态，NVIDIA 在大会上宣布成立Nemotron Coalition。该联盟将与多家技术公司合作，共同推进 Nemotron 系列模型的发展。参与合作的公司包括图像技术公司Black Forest Labs、AI 编程平台Cursor、智能体开发框架LangChain、欧洲 AI 公司Mistral AI、AI 搜索平台Perplexity AI、印度 AI 公司Sarvam AI以及Thinking Machines Lab等。黄仁勋表示，随着越来越多企业加入合作，AI 模型将能够覆盖从语言到生物、从物理到自动驾驶等广泛领域。

　　在企业软件层面，黄仁勋再次强调，未来所有公司都需要制定自己的OpenClaw 战略。随着智能体系统的发展，传统的 SaaS 软件模式将逐渐转向Agentic as a Service（AaaS）。企业不仅会使用 token 来增强员工生产力，还会通过 AI 工厂生产 token，并向客户提供智能体服务。他甚至预测，未来科技公司招聘工程师时，除了薪资外，还会提供“token 配额”，因为拥有更多 AI 计算资源的工程师能够获得更高的生产效率。

　　除了数字智能体，NVIDIA 还在推进物理 AI（Physical AI）。黄仁勋表示，目前全球几乎所有机器人公司都在与 NVIDIA 合作，现场展示的机器人数量超过 100 台。NVIDIA 为机器人开发提供完整技术体系，包括训练计算平台、合成数据与仿真平台，以及部署在机器人内部的计算系统。同时，公司还提供完整的软件和模型生态，例如机器人仿真与训练平台NVIDIA Isaac Lab、世界模型Cosmos World Foundation Model以及机器人基础模型Project GR00T。

　　在自动驾驶领域，黄仁勋表示“自动驾驶的 ChatGPT 时刻已经到来”。基于NVIDIA Drive AV和相关模型体系，车辆现在已经具备推理能力，可以解释自己的驾驶决策并执行语音指令。NVIDIA 还宣布新的 Robotaxi 合作伙伴，包括BYD、Hyundai Motor Company、Nissan和Geely，这些公司每年合计生产约 1800 万辆汽车。同时，NVIDIA 还将与Uber合作，在多个城市部署自动驾驶出租车网络。