刚刚，黄仁勋柏林震撼演讲，PC已死，AI智能体时代全面爆发

十年前需两人抬的机器，如今被黄仁勋单手举在台上！

刚刚，在GTC柏林的舞台上，黄仁勋举起一台轻薄笔记本RTX Spark，内存128GB。

2016年8月，他将刚发布的DGX-1送至OpenAI旧金山办公室。那台机器内存同为128GB，却需两人才能抬上楼。

黄仁勋表示，唯一区别是现在他能这样单手拿着它。

十年过去，AI性能提升100万倍，同期摩尔定律仅增长约100倍。

差距源于“极致协同设计”，每一层软件、每台计算机、每种新算法，连同架构一起调整。

这是一场新工业革命的宣言。

这一个半小时内，黄仁勋发布了大量产品：

• AI工厂装箱发货：DSX POD在工厂组装测试完毕，场地水电就绪后，部署从约六个月缩短至最短14天。
• Agent上了锁：OpenShell参考架构将规则写在Agent之外，越界操作由BlueField-4毫秒级隔离。
• 机器鸭子上台：MicroDuck在RTX Spark上制造，云端训练，自行走上舞台。
• CUDA能打电话了：英伟达与诺基亚在T-Mobile网络上打通全球首个实网AI-RAN通话。
• 人形机器人有了参考机：英伟达与Agile Robots推出Agile ONE SN，预计2027年初上市。

一台笔记本，就是你的个人Agent

RTX Spark的FP4 AI算力最高1 Petaflops，统一内存最高128GB。

它将Blackwell RTX GPU和Grace CPU制成一颗超级芯片，黄仁勋在台上称其为N1X。这台电脑于10月16日开售。

过去几十年，电脑一直是工具，用户敲指令，它执行。如今，这个定义被彻底推翻。

在黄仁勋看来，RTX Spark是你的“个人Agent”“个人助手”，甚至“数字伴侣”。你与它相处，更像与帮你干活的伙伴相处。

要当好个人Agent，它需具备模型、Harness、安全运行时OpenShell，以及知识和工具。其中模型可在本地或云端运行。

工具方面，英伟达有现成资源。这台电脑能加速OpenGL、DirectX和全部CUDA，因此英伟达所有软件都能在其上运行。

为打造这台电脑，英伟达与微软秘密合作四年，投入数千个工程师年。

整个PC行业也全面出动，台式机、笔记本、工作站全线拥抱RTX Spark。

未来工作场景是，你将任务交给RTX Spark，它调用软件帮你完成。你不再是“使用”软件，而是“雇佣”电脑。

Agent的五大要素

近年来，大家都在讨论大模型。但在黄仁勋看来，单靠模型不够，模型只是大脑，真正能干活的是Agent。

Agent会思考、推理、迭代、使用工具。它想得越多，消耗的token就越多，GPU需求也随之飙升。

一个Agent必须具备五个核心要素：

• 模型：负责感知、推理、规划和使用工具。
• Harness：编排任务，调动活跃记忆、工作记忆和长期记忆，激活工具。
• 沙箱：将Harness隔离，与系统其他部分分开。
• 知识：让Agent读懂企业数据和私人文件。
• 工具：让Agent使用人类现有软件。

这五样东西各自对应不同硬件。模型在Vera Rubin NVL72上思考，Harness在Vera MGX计算节点上运行，知识由Vera CMX存储节点提供，工具交给专跑CUDA-X库的Vera RTX计算节点。

因此，Vera Rubin驱动整个Agent。

Vera Rubin硬件本身也已改变。黄仁勋在台上拉出一个计算托盘，里面没有线缆，也没有电线，100%液冷。

上一代Grace Blackwell组装一台需两小时，线缆遍布，Vera Rubin组装一台不到5分钟。

至于Agent如何搭建，黄仁勋的答案很简单：“让另一个Agent帮你建。”后面那场机器鸭子演示，即由一台个人电脑上的Agent驱动。

安全是Agent时代的关键。

Agent能自行操作文件、上网、调用工具，所以权限需压到最小，并持续监控。

英伟达介绍OpenShell的片段，开场先自嘲，称目前能拦住Agent的，只有提示词中一句客气的“请别删东西”。

为此，英伟达发布OpenShell参考架构。

其思路是将规则写在Agent之外。每个Agent关进沙箱，能读写哪些文件、连接哪些网络，细至每次系统调用，均由沙箱外策略决定，密钥也不交给Agent。

硬件上再加一道锁。Sentry运行在BlueField-4上，像一个不眠的哨兵，守在主机之外，紧盯Agent一举一动，一越界，毫秒级即被隔离。

AI工厂装进集装箱，部署最短只需14天

有了Agent，去哪里运行它们？

答案是AI工厂。

旧时代工厂将煤炭变为电力。新时代AI工厂将电力变为智能。

黄仁勋整场反复强调一个判断：AI是一种制造业，不只是软件。

“想成为AI经济的一部分，你不能只做AI消费者，还要做AI生产者。”黄仁勋说。

一座1吉瓦的AI工厂，算上土地、电力、厂房、计算、网络、存储和散热，大约需500亿美元。按一年400亿美元收入算，晚投产三个月，就有约100亿美元收入损失。

为让企业更快建厂，英伟达推出NVIDIA DSX POD。

一个POD由7个液冷计算机架组成，机架间用17公里长Spectrum-X线缆连接。

整套设备在工厂完成集成、布线和测试，再装入可运输集装箱，运至数据中心。现场用干冷器散热，800V直流电直接供至机架。

只要场地水电就绪，部署时间即可从约六个月缩短至最短14天。

背后逻辑是将装机搬进供应链。三年前，Grace Blackwell NVLink 72先将整机架移入工厂，但机架运至现场后，仍需再组装数月。

DSX POD将搭建、点亮、验证和老化测试全搬进工厂，出厂即能运行。在黄仁勋看来，这是对全球供应链的一次彻底改造。

电和水也节省了。同样token产出，DSX MaxLPS最多能少用30%电；闭环液冷加干冷器不蒸发水，放大至2吉瓦规模，每天约能省下5400万升水，相当于18万户家庭一天用水量。

企业买回去的，是一座直接产出数字智能的炼金炉。

物理AI与机器人觉醒

如果说大模型是AI的灵魂，那么Agent是AI的双手。

现在，AI需要一个身体。

压轴演示主角是一只机器鸭子MicroDuck。它来自Hugging Face的机器人，由Pollen Robotics制造。

这场演示要展示的是如何用Agent教会它走路。从搭建训练场到训练，再到上真机，整套流程均运行在一台RTX Spark上，只有遇到大负载才交给云端。

第一步，开发者用文字描述训练场地和技能，Hermes加Nemotron在RTX Spark上规划好场地，列出所需物体。

接着，OpenAI的Astra调用FreeCAD建3D物体，用Blender贴材质，用Omniverse SimReady库补充物理属性，在Isaac Sim中搭建场景。

然后，Astra再为MicroDuck配置关节、执行器和连杆，用Newton物理引擎模拟其动作。

训练在云端进行。Isaac Lab中数千只虚拟MicroDuck并行训练，摔跤即是一课，策略不断优化。

训练好的策略下载回RTX Spark，评估通过后部署到真机上。随后，四只真实MicroDuck走上舞台。

黄仁勋像个老父亲一样，先让它们走两步，叮嘱“别绊倒”，又问“你们能坐下吗？”，鸭子们应声坐下。

他又让它们站起来、睡觉，最后喊它们翻跟头，自己连说好几遍“太棒了”。

“你们在RTX Spark上诞生，在云端一堆英伟达超级计算机上训练，又在数字孪生里学会了本事。”黄仁勋对鸭子说。

这三步对应物理AI的三台计算机。第一台训练AI模型，第二台在数字孪生Omniverse中让AI学技能，不能刚编好就投入现实世界乱试，第三台装在机器人身上。

鸭子之外，黄仁勋更看好人形机器人，在他看来，这会是下一个大产业。

为让开发者不必从零开始，英伟达与Agile Robots发布参考人形机器人Agile ONE SN。

以往做机器人研究，软件、计算系统、传感器和机械系统需自行拼装。如今这些全装在一台机器上，搭建测试平台从几周缩短至几天。

Agile ONE SN身高1.4米，体重40公斤，有31个自由度，预置Isaac GR00T，由Jetson Thor驱动，预计2027年初上市。

在黄仁勋看来，机器人任务太分散，若每个任务各配一套，行业就会被切割，技术飞轮也无法转动。

手机、PC和NVLink 72均靠标准化配置提升产量，产量再反过来推动技术加速。

人形不一定在每个场景最优，但能覆盖足够多场景，因此很可能成为出货量最大的机器人形态。

加上英伟达开放的数据集、Isaac仿真平台和GR00T模型，Agile ONE SN希望成为全球机器人开发者的“标准教材”。

工厂、仓库、家庭，机器人大军正在集结。

模型全开放，企业自练超级智能

前面提到的Agent五要素中，模型和知识这两样，英伟达这次也都提供了现成方案。

先说模型。大模型不再垄断于少数人手中，英伟达将各领域开放模型全部列出：

• 语言模型：Nemotron
• 世界基础模型：Cosmos
• 人形机器人模型：GR00T
• 自动驾驶模型：Alpamayo
• 量子计算模型：Ising
• 物理气候模型：Earth-2

黄仁勋也承认，这些模型，尤其是语言模型，不一定处于最前沿。

但英伟达将权重、训练数据和复现脚本整套开放，企业用自身数据做后训练，即可将其练至前沿水平。

最终，你将得到一个绝对忠诚、绝对保密、只懂你业务的“超级智能”。

再说知识。为让Agent读懂企业数据，英伟达推出Agent Knowledge Foundation。

无论是杂乱文档还是结构严谨的数据库，Nemotron都能解析、嵌入、重排序，新的Kumo模型还能直接从数据中做预测。

“让Agent变成超级Agent的，是你给了它访问公司知识的权限。”黄仁勋说。

懂你公司知识的超级Agent，这才是企业真正需要的AI。

一场硬核科技的“欧洲歌唱大赛”

演讲最后，黄仁勋留下一句宣言：“每一家欧洲公司，都将成为AI公司。毫无疑问。”

然后，画风突变。

一首“欧洲歌唱大赛”风格的歌，将本场发布全编成调侃，从OpenShell给Agent划权限，到BlueField上的Sentry，再到机器人在仿真中练本事。

音乐炸裂，歌词洗脑：

“世界在建新基建，以前烧煤，现在把沙子变芯片。”

“GPU就像印钞机，躺着就把钱赚。”

“OpenShell守大门，没有权限赶紧滚。BlueField像施瓦辛格一样护卫沙箱。”

“机器人在模拟器里上大学，还不用还学生贷款。”

“你无法拼写Fungible如果没有Fun！”

伴随着萨克斯独奏，全场合唱《We are Europa》。

参考资料： https://blogs.nvidia.com/gtc-berlin-2026-news/

本文来自微信公众号“新智元”，作者：ASI启示录，编辑：大卫 摩西，36氪经授权发布。