英伟达公司首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在透露公司鲁宾 GPU 平台的 2026 年计划时说："我还不确定我是否会后悔。"
英伟达公司首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在本月早些时候结束的Computex电脑展上发表主题演讲时，透露了该公司将于2026年发布的下一代人工智能加速GPU平台。
目前市场上的一代产品是 Hopper，下一代产品是 Blackwell，将于今年年底发布。明年，我们将看到为人工智能架构提升性能的 Blackwell Ultra。到 2026 年，我们将看到 Rubin 架构。
Nvidia 的产品命名规则取自著名科学家。这个新架构就是以天文学家维拉-鲁宾（Vera Rubin）的名字命名的。
黄仁勋并没有花很多时间谈论鲁宾。事实上，他还质疑自己是否应该宣布这一消息。"他对观众说："我还不确定自己是否会后悔。他的犹豫可能是由于所谓的奥斯本效应（Osborne effect），即公司宣布下一代科技产品时，客户会停止当前产品的销售。
以下是我们所知道的： 鲁宾人工智能平台将使用 HBM4 内存（甚至还未问世）和 NVLink 6 交换机，运行速度为 3,600 Gbps。他还介绍了一种名为 Vera 的基于 ARM 的新 CPU，它将成为名为 Vera Rubin 的新加速器板的一部分，就像 Grace Hopper 芯片结合了 Grace CPU 和 Hopper GPU 一样。
虽然黄仁勋没有深入探讨该处理器的技术细节，但他确实做出了一个大胆的预测，即下一波人工智能浪潮将是他所描述的 "物理人工智能"，即理解物理定律并能在我们中间工作的人工智能。"他说："总有一天，所有移动的东西都将是自主的。
他说，要做到这一点，物理人工智能必须了解世界模型，这样它们才能理解如何解释世界，如何感知世界。它们必须具备出色的认知能力，这样才能理解我们，理解我们的要求，并在未来执行任务。
黄继续预测了机器人的未来。"所有的工厂都将是机器人工厂。工厂将协调机器人，这些机器人将制造机器人产品。机器人与机器人互动，制造机器人产品。要做到这一点，我们需要取得一些突破，"他说，然后展示了研究人员开发由物理人工智能驱动的机器人的演示视频。
物理人工智能使用多模态龙8国际娱乐城，使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划如何行动。强化学习是推动机器人技术发展不可或缺的技术之一，它通过人类的反馈来学习特定技能。
然而，在这一愿景中，生成式物理人工智能可以利用从模拟世界中的反馈而不是从人类那里获得的强化学习来学习技能。"在这些模拟环境中，机器人通过在遵循物理定律的虚拟世界中执行动作来学习决策。在这些机器人健身房里，机器人可以安全、快速地学习执行复杂的动态任务，通过数百万次的试错来完善自己的技能，"Huang 说。
关于新架构的消息并不令人意外，因为 Nvidia 最近宣布要将新架构的推出周期从两年缩短为一年。这是个雄心勃勃的计划，而且在更新已经拥有数十亿晶体管的 GPU 技术方面没有任何犯错的余地。AMD 已经表示，它的 Instinct 系列也将采用类似的节奏。
"我们公司的节奏是一年一变。我们的基本理念非常简单：建立整个数据中心规模，以一年的节奏分解并向你出售部件，并将一切推向技术极限，"Huang 说。
正是这种 "把零件卖给你 "的做法，让 Nvidia 的股价一路飙升，市值超过 3 万亿美元，黄仁勋的净资产估计也超过了 1000 亿美元。
