NVIDIA 创始人 Jensen Huang（黄仁勋）：Agentic AI 已至，发布 Vera Rubin、Vera CPU 与 RTX Spark PC

撰文：Techub News 整理 导语 2026年6月1日，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）在台北 COMPUTEX 展会上发表了长达两小时的主题演讲。这场演讲被视为指引未来数年 AI 与计算产业方向的「风向标」。黄仁勋不仅回到了其故乡台湾，更在父母和数万现场观众面前，系统阐述了 AI 从「生成」走向「有用」的关键转折，并发布了一系列旨在重塑从数据中心到个人电脑的软硬件产品。 当前，全球正处于建设 AI 工厂的狂潮中，算力即利润。黄仁勋此次演讲的核心，正是宣告一种全新的计算范式——以智能体（Agent）为中心的计算——已经成熟并开始创造巨大经济价值。他详细介绍了支撑这一范式的技术栈，包括已全面投产的 Vera Rubin 系统、专为智能体设计的 Vera CPU，以及与微软携手、时隔40年重新发明的个人电脑 RTX Spark。 摘要 Agentic AI（智能体 AI）时代已真正到来，AI 从生成内容变为执行有用工作，成为利润和 GDP 的直接创造者。 NVIDIA 发布 Vera Rubin 多机架超级计算机，这是首个专为处理智能体工作负载而设计的端到端系统，现已全面投产。 推出革命性的 Vera CPU，其设计理念从服务人类转向服务智能体，追求极致的单线程性能、带宽和能效，以消除智能体工作流中的瓶颈。 NVIDIA 与微软深度合作，推出 RTX Spark PC 产品线，重新发明个人计算机，使其原生运行智能体，开启继 Windows 95 之后最大的 PC 革命。 发布企业 AI 智能体工具包、物理 AI 基础模型 Cosmos 3、自动驾驶模型 Alpamo 2 及人形机器人参考平台 Isaac Groot，将智能体范式扩展至各行各业。 智能体时代降临：从生成到有用，算力即收入 黄仁勋开篇即指出，AI 的发展浪潮已从生成式 AI 进入 Agentic AI（智能体 AI）阶段。「有用的 AI」已经到来。他以全球软件开发为例，展示了智能体带来的生产力革命：GitHub 上的代码提交量在 2026 年前几个月近乎翻了三倍。这意味着全球约 3000 万软件开发者（代表约 3 万亿美元年薪）所创造的经济产出可能接近 9 万亿美元。AI 并未取代工作，反而因极大提升了单个工程师的产出价值，刺激企业雇佣更多工程师。 这一转变的核心在于，AI 生成的「Token」（代币）不再是单纯的信息单元，而是可盈利的收入单位。智能体能够观察、推理、规划并使用工具（如浏览器、数据库、CAD 软件）来完成实际任务，从编写代码、创建 GIF 动画到设计 3D 打印部件。这创造了对 Token 的海量需求，进而驱动对算力——即 AI 工厂——的疯狂投资。 黄仁勋强调，「计算即收入，计算即利润」。在这种新范式下，数据中心或 AI 工厂的每一瓦特电力都直接关联到 Token 的产出和收入。因此，衡量系统优劣的关键指标不再是单纯的峰值算力，而是「每瓦特 Token 数」和系统的整体可靠性、生命周期。这从根本上改变了计算基础设施的设计哲学和经济学。 Vera Rubin：为智能体而生的超级计算机 为了应对智能体工作负载的极端复杂性，NVIDIA 推出了 Vera Rubin。黄仁勋澄清，Vera Rubin 不是一个单一的 GPU 芯片，而是一个从端到端设计的、多机架规模的智能体处理系统。智能体的工作模式是「解聚且分布式」的：大语言模型负责「思考」，工具运行在 CPU 或加速器上，记忆管理系统处理工作记忆和长期记忆，安全处理器保障全流程加密，所有环节由编排软件协调。这完全不同于传统应用在单一操作系统内运行的模式。 Vera Rubin 系统集成了 Vera Rubin GPU（MVLink 72）、Vera CPU、Bluefield-4 DPU、ConnectX-9 网络芯片以及 Spectrum-X 以太网交换机等至少七种新型芯片。其设计采用「极端协同设计」，通过数字孪生在 Omniverse 中完成整个系统的模拟、验证和优化，然后再进行物理建造。黄仁勋特别展示了其革命性的机架设计：无电缆、无软管、无风扇，通过中置 PCB 背板连接，将单个机架的组装时间从 Grace Blackwell 时代的 2 小时缩短至 5 分钟，可靠性和可维护性大幅提升。 黄仁勋宣布，Vera Rubin 现已进入全面生产阶段，其供应链规模是 Grace Blackwell 的两倍。该系统专为智能体时代打造，能够高效处理智能体所需的观察、推理、规划、工具使用和记忆管理等复杂任务，是 NVIDIA 从 GPU 公司、系统公司向AI 基础设施公司转型的标志性产品。 Vera CPU：为 impatient 的智能体重塑计算核心 黄仁勋指出，传统 CPU 是为人类用户设计的，其使用和租赁模式以「秒」为单位。但智能体是「没有耐心的」，它们生活在「纳秒」世界。在智能体工作流中，CPU 用于编排、管理工具调用、访问数据库等任务，任何等待都会拖累整个智能体的执行效率，从而影响宝贵的 Token 产出。 为此，NVIDIA 设计了全新的 Vera CPU，这是首个为智能体时代打造的 CPU。其设计目标聚焦于四点：极高的单线程性能（IPC）、极高的每核心带宽、极高的芯片内外总带宽以及极致的能效。Vera CPU 采用了名为「Olympus」的自研核心、第二代可扩展一致性互连 fabric，并首次支持 LPDDR5X 内存，实现了相比现有 x86 CPU 数倍的性能提升。例如，在 SQL 查询和实时流处理（如纽约证券交易所场景）等关键工作负载上，Vera CPU 带来了 3 倍到 6 倍的加速。 黄仁勋预测，未来智能体的数量将远超人类，它们对低延迟和高效率的渴求将催生一个全新的、巨大的 CPU 市场。Vera CPU 将与 Vera Rubin 系统紧密耦合，成为优化 AI 工厂产出（Token）的关键一环。 重新发明 PC：NVIDIA 与微软的 RTX Spark 革命 黄仁勋将话题从数据中心引向个人计算，宣布与微软合作，时隔 40 年重新发明个人电脑。新的计算范式——智能体——不仅运行在云端，也将运行在每个人的设备上。为此，NVIDIA 推出了 RTX Spark 平台。 RTX Spark 的核心是一颗与联发科合作开发的 N1X 芯片，它集成了 Blackwell 架构的 RTX GPU、定制版 20 核 Grace CPU，并通过 NVLink 互联，拥有 128GB 统一内存。黄仁勋强调，这是一个「百分之百兼容 Windows、百分之百运行 CUDA、百分之百具备 NVIDIA AI Tensor Core」的平台，能够无缝运行过去数十年积累的所有应用和 AI 工作负载。 现场演示展示了运行在 RTX Spark 笔记本上的智能体如何帮助用户设计房屋：用户通过自然语言和草图表达意图，智能体便能调用本地的 Rhino、Blender 等专业软件进行建模、渲染，甚至利用云端模型生成效果图。这预示着未来 PC 的角色将从被动工具转变为拥有自主智能体的主动助手。 此外，NVIDIA 还宣布了全新的产品线，包括 RTX Spark 笔记本电脑、台式机和工作站。黄仁勋展望，未来家庭中可能会拥有一个常年开机、连接所有设备的「AI 超级计算机」，作为个人的智能体中枢，其意义堪比手机向智能手机的演变。 赋能万物智能：从企业工具包到物理 AI 为了让各行各业都能构建自己的智能体，NVIDIA 推出了「企业 AI 智能体工具包」。该工具包包含四个核心部分：模型（如开源的 Neotron，会上发布了更智能、更高效的 Neotron 3 Ultra）、智能体编排框架（如 Open Shell）、工具与技能（如 CUDA-X 库）以及运行时环境。黄仁勋以与 Cadence 合作开发的「芯片设计超级智能体」为例，展示了该工具包如何将芯片验证周期从数周缩短到数小时。 最后，黄仁勋将智能体的范畴从数字世界拓展到物理世界。他发布了物理 AI 基础模型 Cosmos 3，这是一个能够理解、推理和生成物理世界场景的多模态模型，可用于机器人训练、仿真等。同时，还推出了具备推理能力的自动驾驶模型 Alpamo 2，以及为降低人形机器人研发门槛的开源参考平台 Isaac Groot（包含软硬件和参考机器人设计）。 黄仁勋总结道，无论是云端智能体、PC 智能体、机器人还是自动驾驶汽车，其核心计算模式都是相同的：模型、编排框架、工具技能和运行时。NVIDIA 通过 Vera Rubin、Vera CPU、RTX Spark 以及一系列软件工具包，正在为这个全新的智能体时代构建完整的基础设施栈。他感谢了台湾供应链伙伴的巨大贡献，并坚信与生态系统的紧密合作将继续驱动这场前所未有的技术革命。