廣東
來源：新智元
【導(dǎo)讀】CES巨幕上，老黃的PPT已成中國AI的「封神榜」。DeepSeek與Kimi位列C位之時(shí)，算力新時(shí)代已至。
萬眾矚目的2026 CES科技盛宴上，一張PPT瞬間燃爆AI圈。
老黃主旨演講上，中國大模型Kimi K2、DeepSeek V3.2，以及Qwen赫然上屏，位列全球開源大模型前列，性能正在逼近閉源模型。
CES之夜無顯卡！老黃引爆Rubin時(shí)代，6顆芯狂飆5倍算力
天空一聲巨響，全新版本的「皮衣老黃」閃亮登場。
在本次CES演講中最為激動人心的瞬間，就是英偉達(dá)全新一代芯片架構(gòu)——Vera Rubin正式登場！
全球AI算力告急？老黃霸氣回應(yīng)：Vera Rubin已全面投產(chǎn)。
這是新一代的算力怪獸，也是對上一代霸主Blackwell的降維打擊——
推理Token成本直接暴降10倍，算力性能狂飆5倍。
就連訓(xùn)練MoE模型所需的GPU數(shù)量，也直接減少了4倍。
曾經(jīng)，Blackwell終結(jié)了Hopper；如今，Rubin親手埋葬了Blackwell。
全程近兩小時(shí)演講，老黃提及重點(diǎn)包括——
下一代Rubin平臺亮相：六顆芯片，推理狂飆十倍
自動駕駛端到端模型：AlphaMayo會思考、自主推理，全程0接管上路
物理AI全家桶開源：基礎(chǔ)模型、框架
玩家徹夜難眠：CES 2026，沒有顯卡
至于游戲玩家？
對不起，這次真的沒有新顯卡。
英偉達(dá)在X上的一紙公告，徹底擊碎了「攢機(jī)黨」最后的幻想：CES 2026將沒有任何新GPU發(fā)布。
這意味著，英偉達(dá)自2021年以來連續(xù)五年在CES發(fā)布新硬件的傳統(tǒng)，就此終結(jié)。
傳聞已久的RTX 50 Super系列，受困于GDDR7顯存的「產(chǎn)能地獄」，大概率已經(jīng)胎死腹中。
Rubin炸裂登場
6顆芯片，10倍推理，AI超算變工廠
去年10月，老黃曾預(yù)計(jì)：未來五年，將有3到4萬億美元砸向AI基礎(chǔ)設(shè)施。
Vera Rubin的大規(guī)模投產(chǎn)，可謂生逢其時(shí)。
如果說Blackwell打破了單卡性能的極限，那么Rubin解決的則是系統(tǒng)規(guī)模化的難題。
從此，算力將像電力一樣廉價(jià)，AI的大爆發(fā)已近在咫尺！
2024年，Vera Rubin架構(gòu)首次亮相。
等了兩年，現(xiàn)在它終于正式投產(chǎn)了！
Blackwell架構(gòu)，從此將退出歷史舞臺。
演講現(xiàn)場，老黃告訴大家：AI所需的計(jì)算量急劇飆升，怎么辦？不用怕，Vera Rubin，將解決我們面臨的根本性挑戰(zhàn)！
這套為萬億參數(shù)模型的海量推理而生的平臺，會徹底讓算力低成本、規(guī)模化、工業(yè)化生產(chǎn)。
Rubin架構(gòu)，以天文學(xué)家Vera Florence Cooper Rubin而命名。
可以說，Rubin是英偉達(dá)第一次把CPU、GPU、網(wǎng)絡(luò)、存儲、安全，當(dāng)成一個(gè)整體來設(shè)計(jì)。
核心思路就是：不再「堆卡」，而是把整個(gè)數(shù)據(jù)中心變成一臺AI超算。
整個(gè)Rubin平臺，由這6個(gè)關(guān)鍵組件構(gòu)成。
其中，Rubin GPU是整個(gè)平臺的核心。它搭載第三代Transformer引擎，為AI推理提供50 PFLOPS的NVFP4算力。
之所以能達(dá)到Blackwell GPU性能的5倍，是因?yàn)樗腘VFP4張量核心，后者能分析Transformer各層的計(jì)算特性，動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)精度與計(jì)算路徑。
另外，該架構(gòu)還引入一顆全新的Vera CPU，專為智能體推理而設(shè)計(jì)。
它采用88個(gè)英偉達(dá)自研Olympus核心，完全兼容Armv9.2，并具備超快的NVLink-C2C 連接，能實(shí)現(xiàn)176個(gè)線程的全性能執(zhí)行，I/O帶寬和能效比直接翻倍。
當(dāng)我們在Agentic AI或長期任務(wù)中啟用全新的工作流時(shí)，會對KV cache造成很大壓力。
為了解決存儲和互聯(lián)的瓶頸，Rubin架構(gòu)特別改進(jìn)了Bluefield和NVLink系統(tǒng)。它通過外部方式和計(jì)算設(shè)備相連，這樣就能更高效地?cái)U(kuò)展整體存儲池的規(guī)模。
BlueField-4 DPU是一個(gè)數(shù)據(jù)處理單元，它能卸載網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全任務(wù)，還能管理AI的上下文記憶系統(tǒng)。
NVLink 6中，單芯片就能提供每秒400Gb的交換能力。每塊GPU提供3.6TB/s 的帶寬，而Rubin NVL72機(jī)架提供260TB/s，帶寬超過整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)。
通過3.6 TB/s的帶寬和網(wǎng)絡(luò)內(nèi)計(jì)算能力，它能讓Rubin中的72個(gè)GPU像一個(gè)超級GPU一樣協(xié)同工作，直接把推理成本打至1/7。
現(xiàn)場，老黃給我們展示了Vera Rubin的托盤。小小的托盤上集成了2顆Vera CPU、4顆Rubin GPU、1顆BlueField-4 DPU和8顆ConnectX-9網(wǎng)卡，整個(gè)計(jì)算單元算力達(dá)到100 PetaFLOPS。
Rubin的目標(biāo)，是解決MoE和萬億參數(shù)模型的訓(xùn)練成本，它做到了嗎？顯然，成果是顯著的。
訓(xùn)練、推理效率暴增
測試結(jié)果顯示，Rubin架構(gòu)訓(xùn)練模型時(shí)的運(yùn)行速度，直接達(dá)到上一代Blackwell架構(gòu)的3.5倍（35 petaflops），推理任務(wù)的速度則高達(dá)5倍，最高可達(dá)50 petaflops！
同時(shí)，它的HBM4內(nèi)存帶寬提升至22 TB/s，達(dá)到2.8倍，單GPU的NVLink互連帶寬則翻倍到3.6 TB/s。
在超大規(guī)模MoE訓(xùn)練中，Rubin所需的GPU數(shù)量相比Blackwell可減少至1/4，同時(shí)整體能耗顯著下降。
這背后，就有三大功臣。
NVLink 6，讓GPU間互聯(lián)帶寬再次大幅提升，多卡訓(xùn)練不再被通信拖慢；Vera CPU與Rubin GPU的協(xié)同調(diào)度，可以減少「GPU等數(shù)據(jù)」的空轉(zhuǎn)時(shí)間；而ConnectX-9與Spectrum-6的深度協(xié)同，也讓大模型訓(xùn)練不會再被集群規(guī)模限制。
從此，訓(xùn)練萬億模型，不再是「堆錢」，只會是工程問題。
訓(xùn)練解決了，那推理呢？
結(jié)果顯示，在推理側(cè)，Rubin平臺單位token的推理效率提升最高可達(dá)10倍！同樣的模型和響應(yīng)延遲，算力成本可以直接下降到原來的1/10。
所以，模型可以跑得起百萬token的長下文，企業(yè)級AI應(yīng)用也可以部署了。
存儲瓶頸解決
如上文所言，讓AI模型多跑一會的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，就在于上下文數(shù)據(jù)。
大量KV Cache該如何處理？英偉達(dá)推出了由BlueField-4驅(qū)動的推理上下文內(nèi)存存儲平臺。
這個(gè)平臺在GPU內(nèi)存和傳統(tǒng)存儲之間創(chuàng)建了「第三層」，直接讓每秒處理的 token數(shù)提升高達(dá)5倍。
DGX Super POD
本次CES上，英偉達(dá)還推出了新一代DGX SuperPOD。
它把多個(gè)裝有72個(gè)GPU的Rubin NVL72連接起來，形成了更大的AI計(jì)算集群。
在這次的DGX SuperPOD中，共有8個(gè)Rubin NVL72機(jī)架，相當(dāng)于有576個(gè)GPU。
NVIDIA Vera Rubin NVL72 提供統(tǒng)一、安全的系統(tǒng)，集成了72 塊Rubin GPU、36塊Vera CPU、NVLink 6、ConnectX-9 SuperNICs和BlueField-4 DPUs
這樣，SuperPOD就可以處理數(shù)千個(gè)Agentic AI智能體，以及數(shù)百萬token上下文。
可以說，英偉達(dá)一次性解決了數(shù)百個(gè)GPU相連、管理存儲的問題，直接給我們提供了開箱即用的AI基礎(chǔ)設(shè)施。
第三代機(jī)密計(jì)算平臺
更為重要的是，Rubin是首個(gè)支持第三代機(jī)密計(jì)算（Confidential Computing）的AI超算平臺。
模型參數(shù)、推理數(shù)據(jù)、用戶請求都會被全鏈路加密，即使的云廠商，也無法直接訪問明文數(shù)據(jù)。
這就解決了「敢不敢把核心AI放到云上」的問題，對于金融、醫(yī)療、政府、企業(yè)私有模型都非常重要。
這些大廠，第一批用上Rubin
老黃介紹說，Rubin會由AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Meta、OpenAI這些頭部廠商先部署。
而到2026年下半年，Rubin平臺就會進(jìn)入大規(guī)模商用階段。
所以，下一代GPT、Gemini、Claude模型，大概率都會運(yùn)行在Rubin架構(gòu)上。
全程0接管，自動駕駛AI「會思考」
如何教會AI物理學(xué)的基礎(chǔ)事實(shí)？
英偉達(dá)給出的答案是，把算力變成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)（Compute is Data）。
在這一體系中，「世界基礎(chǔ)模型」Cosmos扮演著重要的角色。
交通模擬器輸出的信號，被送入Cosmos再生成合理、運(yùn)動上連貫的環(huán)繞視頻，讓AI學(xué)習(xí)其中真實(shí)世界的行為模式。
如今，Cosmos已被全球下載數(shù)百萬次，成為物理AI時(shí)代的重要基礎(chǔ)設(shè)施。在英偉達(dá)，內(nèi)部也在用其做自動駕駛研究。
在此基礎(chǔ)上，今天，英偉達(dá)正式發(fā)布了「端到端」自動駕駛AI——AlphaMayo。
它是一個(gè)會思考、會推理的自動駕駛AI。從攝像頭輸入到車輛執(zhí)行動作，全流程由模型完成。
AlphaMayo獨(dú)特之處，在于它具備了顯式推理能力。
系統(tǒng)不僅執(zhí)行轉(zhuǎn)向、制動、加速動作，還會給出即將采取行動的理由，以及對應(yīng)的形式軌跡。
自動駕駛最大挑戰(zhàn)，來自于「長尾場景」，幾乎不可能覆蓋所有國家、所有道路的數(shù)據(jù)。
AlphaMayo的策略是將復(fù)雜場景，拆解為多個(gè)熟悉的物理與交通子問題，通過推理將罕見情況分解為常見組合，完成應(yīng)對。
在演示中，車輛可以在全程0接管狀態(tài)下，完成路徑規(guī)劃與行駛，順利抵達(dá)目的地。
在自動駕駛領(lǐng)域，英偉達(dá)投入持續(xù)了八年，如今第一次把AI「五層架構(gòu)」完整跑通。
由下到上：實(shí)體本身、芯片體系、模型層、基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用層，構(gòu)成了一套完全貫通的AI系統(tǒng)棧。
AlphaMayo構(gòu)成模型層，梅賽德斯-奔馳汽車構(gòu)成應(yīng)用層。
這一次，老黃還官宣了，NVIDIA DRIVE AV軟件首次搭載全新梅賽德斯-奔馳 CLA，提供L2級端到端駕駛。
更重磅的是，Alpamayo家族全部開源。這一整套方法論，并不只適用于汽車，同樣適用于機(jī)器人、機(jī)械臂等各類系統(tǒng)。
全家桶開源，機(jī)器人ChatGPT時(shí)刻
下一階段，機(jī)器人將以各種形態(tài)進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界，前提是，它們首先在Omniverse中學(xué)會如何行動。
現(xiàn)場，老黃又召喚來了機(jī)器人瓦力登臺配合演出，這里他講了一句意味深長的話：
未來的系統(tǒng)，都誕生在計(jì)算機(jī)里。
英偉達(dá)正把自身能力嵌入到，計(jì)算密度最高、最復(fù)雜的工業(yè)體系統(tǒng)，就像此前與Palantir、ServiceNow的集成一樣。
如今，這一模式正被復(fù)制到了工業(yè)仿真與設(shè)計(jì)領(lǐng)域。
在具身智能領(lǐng)域，老黃直接扔下了一套針對物理AI（Physical AI）的「開源全家桶」——模型、框架及基礎(chǔ)設(shè)施，應(yīng)有盡有。
機(jī)器人的ChatGPT時(shí)刻已經(jīng)到來！
目前，所有新模型均已上線Hugging Face，拿來即用：
NVIDIA Cosmos Transfer/Predict 2.5，這是完全可定制的世界模型，專門在虛擬世界里生成符合物理規(guī)律的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器人的大腦。
NVIDIA Cosmos Reason 2，讓機(jī)器像人一樣「看懂」世界并進(jìn)行邏輯推理。
NVIDIA Isaac GR00T N1.6，專為人形機(jī)器人打造，解鎖全身控制，讓機(jī)器人不再四肢僵硬。
為了解決機(jī)器人開發(fā)中「各自為戰(zhàn)」的痛點(diǎn)，英偉達(dá)發(fā)布了兩大神器：
Isaac Lab-Arena：這是GitHub上的開源框架，連接了主流基準(zhǔn)測試，確保機(jī)器人在進(jìn)廠打工前，已經(jīng)在虛擬世界里經(jīng)過了千錘百煉。
NVIDIA OSMO：無論是在工作站還是混合云，它都能統(tǒng)一調(diào)度數(shù)據(jù)生成、模型訓(xùn)練和測試，大幅縮短開發(fā)周期。
機(jī)器人技術(shù)已是Hugging Face上增長最快的領(lǐng)域。英偉達(dá)這次不僅是提供模型，更是深度集成：
LeRobot集成：Isaac和GR00T技術(shù)直接通過LeRobot框架即可調(diào)用。
硬件互通：Hugging Face的開源機(jī)器人Reachy 2和Reachy Mini現(xiàn)已完美適配英偉達(dá)的Jetson平臺，語音、視覺、大模型能力瞬間拉滿。
軟件強(qiáng)還不夠，硬件必須硬。如今，全新的Jetson T4000模組，直接將Blackwell架構(gòu)帶到了邊緣端：
算力高達(dá)1200 FP4 TFLOPS，是上一代的4倍。
1000臺起訂單價(jià)僅1999美元。
70瓦功耗，簡直是為能源受限的自主設(shè)備量身定做。
老黃震撼預(yù)言
未來所有應(yīng)用，建在AI之上
每隔10-15年，計(jì)算產(chǎn)業(yè)就會重來一次。
演講伊始，老黃還回顧了計(jì)算產(chǎn)業(yè)過去數(shù)十年的演進(jìn)路徑——
從大型機(jī)到CP，到互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算，再到移動計(jì)算，每一次平臺級躍遷，都會催生一整套全新的應(yīng)用生態(tài)，軟件開發(fā)方式也隨之重構(gòu)。
而這一次，變化來得更加猛烈。
他提到，當(dāng)前產(chǎn)業(yè)正同時(shí)經(jīng)歷兩次平臺級轉(zhuǎn)變：一是從傳統(tǒng)計(jì)算走向AI，另一個(gè)是整個(gè)軟件、硬件棧的底層重塑。
AI正成為全新的「底座」，應(yīng)用開始建立在AI之上。同時(shí)，軟件開發(fā)與運(yùn)行方式、應(yīng)用生成方式發(fā)生了根本性變化。
這一切，共同推動了「加速計(jì)算+AI」對整個(gè)計(jì)算體系的重塑，五個(gè)層級正在同時(shí)被重新發(fā)明。
2022年ChatGPT爆發(fā)后，AI才真正走進(jìn)大眾視野。一年之后，推理模型首次登場，引入了「測試時(shí)Scaling」這一概念。
模型不僅在訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)，還在推理階段實(shí)時(shí)計(jì)算和推演。預(yù)訓(xùn)練、RL、推理這些階段，都需要機(jī)器龐大的計(jì)算資源，也同時(shí)推動模型能力持續(xù)提升。
2024年，另一項(xiàng)突破開始顯現(xiàn)，直到2025年，智能體系統(tǒng)（Agentic AI）才迅速擴(kuò)散開來。
老黃再次提及，在英偉達(dá)內(nèi)部，像Cursor這樣的Agentic工具已深刻改變了軟件的開發(fā)方式。
智能體AI之后，下一個(gè)前沿便是物理AI（Physical AI），理解自然規(guī)律和物理法則，為AI打開了全新疆域。
除此之外，過去一年，另一個(gè)具有決定性意義的變化來自「開源模型」。
DeepSeek R1的出現(xiàn)，作為首批開源推理模型之一，給行業(yè)帶起來巨大震動。
但不可否認(rèn)的是，其仍比前沿模型落后六個(gè)月。每隔半年，就有新模型涌現(xiàn)，而且越來越智能。
英偉達(dá)，正引領(lǐng)著開源模型的生態(tài)，遍布多個(gè)領(lǐng)域。而且，在多個(gè)榜單上取得了亮眼的成績。
最具代表性的包括多模態(tài)Nemotron 3、世界模型Cosmos、機(jī)器人模型GR00T、蛋白預(yù)測模型OpenFold 3......
老黃現(xiàn)場表示，以上一切成果，都為構(gòu)建AI智能體服務(wù)，這是真正突破性的發(fā)展領(lǐng)域。
當(dāng)前AI模型已變得極其強(qiáng)大，智能體的推理能力為各類應(yīng)用開啟了大門。
令老黃深感震驚的是，首次在Perplexity見證了其同時(shí)調(diào)用多個(gè)模型——AI在推理任何環(huán)節(jié)，直接調(diào)用最頂尖的模型。
這背后本質(zhì)上是「多云協(xié)同」，同時(shí)還具備了混合云特性。
老黃明確地表示，這就是未來AI應(yīng)用的基本形態(tài)。或者說，因?yàn)槲磥響?yīng)用都構(gòu)建在AI之上，這就是未來應(yīng)用的基礎(chǔ)框架。
一方面，AI可以被深度定制。另一方面，系統(tǒng)始終保持最前沿。「定制+前沿」能力在同一架構(gòu)中同時(shí)存在。
在軟件世界之外，更大挑戰(zhàn)來自于現(xiàn)實(shí)世界。為此，物理AI需要三臺計(jì)算機(jī)——
第一臺計(jì)算機(jī)：用于訓(xùn)練模型
第二臺計(jì)算機(jī)：用于推理，運(yùn)行咋i汽車、機(jī)器人、工廠等邊緣環(huán)境
第三臺計(jì)算機(jī)：專門用于仿真、模擬
老黃提到，仿真是整個(gè)體系的核心，只有在可控的數(shù)字環(huán)境中，AI才能反復(fù)嘗試、評估行為后果，并逐步建立對世界的理解。
彩蛋
演講最后還有一個(gè)幕后花絮，DGX Station臺式AI超算將在2026年春季上線。
屆時(shí)，英偉達(dá)還將同步推出更多針對GB300系統(tǒng)的實(shí)戰(zhàn)手冊（Playbooks）。
如果說DGX Spark是開發(fā)者的入門首選，那么DGX Station就是一臺放在你辦公桌上的微型數(shù)據(jù)中心：
搭載GB300 Grace Blackwell Ultra超級芯片。
配備高達(dá)775GB的FP4精度一致性內(nèi)存（Coherent Memory）。
擁有Petaflop級AI算力，支持在本地運(yùn)行高達(dá)1萬億（1T）參數(shù)的超大規(guī)模模型。
得益于強(qiáng)大的硬件基礎(chǔ)，DGX Station實(shí)測威力驚人：
LLM預(yù)訓(xùn)練速度高達(dá)250,000 Token/秒。
支持對數(shù)百萬數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類和大型可視化。
從DeepSeek R1的開源震動，到Agentic AI的全面爆發(fā)，計(jì)算產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一場前所未有的重塑。
在這個(gè)只有玩家落淚的早上，一個(gè)由物理AI驅(qū)動的全新世界，正在Vera Rubin的轟鳴聲中，加速向我們走來。
參考資料：HYZ
https://nvidianews.nvidia.com/news/rubin-platform-ai-supercomputer
https://www.nvidia.com/en-gb/data-center/vera-rubin-nvl72/
https://blogs.nvidia.com/blog/dgx-superpod-rubin/
https://www.nvidia.com/en-us/events/ces/
https://youtu.be/0NBILspM4c4
老黃開年演講「含華量」爆表！直接拿DeepSeek、Kimi驗(yàn)貨下一代芯片
這一刻，是屬于中國AI的高光時(shí)刻。
另外，OpenAI的GPT-OSS和老黃自家的Nemotron，也做了標(biāo)注。
而且，DeepSeek-R1、Qwen3 和 Kimi K2 代表著MoE路線下頂級規(guī)模的嘗試，僅需激活少量參數(shù)，大幅減少計(jì)算量和HBM顯存帶寬的壓力。
在下一代Rubin架構(gòu)亮相的核心環(huán)節(jié)上，老黃還選用了DeepSeek和Kimi K2 Thinking來秀性能。
在Rubin暴力加成下，Kimi K2 Thinking推理吞吐量直接飆了10倍。更夸張的是，token成本暴降到原來的1/10。
這種「指數(shù)級」的降本增效，等于宣告了：AI推理即將進(jìn)入真正的「平價(jià)時(shí)代」。
另外，在計(jì)算需求暴漲這頁P(yáng)PT上，480B的Qwen3和1TB的Kimi K2成為代表性模型，驗(yàn)證了參數(shù)規(guī)模每年以十倍量級scaling。
不得不說，老黃整場發(fā)布會上，中國AI模型的含量超標(biāo)了。
推理狂飆十倍
中國模型成老黃「御用」AI？
無獨(dú)有偶，英偉達(dá)去年12月的一篇博客中，也將DeepSeek R1和Kimi K2 Thinking作為評判性能的標(biāo)桿。
實(shí)測顯示，Kimi K2 Thinking在GB200 NVL72上性能可以暴增10倍。
另外，在SemiAnalysis InferenceMax測試中，DeepSeek-R1將每百萬token的成本降低10倍以上。包括Mistral Large 3在內(nèi)同樣獲得了十倍加速。
這意味著，復(fù)雜的「思考型」MoE部署到日常應(yīng)用，成為了現(xiàn)實(shí)。
如今，隨便拎出一款前沿模型，只要深入其內(nèi)部結(jié)構(gòu)，便會發(fā)現(xiàn)MoE（混合專家）成為了主流的選擇。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2025年以來，超60%開源AI采用了MoE架構(gòu)，從2023年初，這一架構(gòu)推動LLM智能水平提升近70倍。
此外，在權(quán)威機(jī)構(gòu)Artificial Analysis（AA）排行榜上，最智能的TOP 10開源模型，也全都用的是MoE結(jié)構(gòu)。
如此巨大規(guī)模的MoE，單GPU必然無法部署，英偉達(dá)GB200 NVL72卻能破解這一難題。
DeepSeek R1和Kimi K2 Thinking實(shí)測結(jié)果，恰恰證明了英偉達(dá)Blackwell超算性能的強(qiáng)大所在。
如今，中國大模型閃耀全球舞臺，它們令人驚嘆的表現(xiàn)，開啟了AI推理高效的新時(shí)代。
開源AI扛把子，震驚歪果仁
去年底，Anthropic發(fā)布了一項(xiàng)針對全球16個(gè)前沿模型的嚴(yán)苛行為基準(zhǔn)測試。
在這一眾頂尖高手中，DeepSeek與Kimi不僅是唯二入局的中國面孔，更交出了驚艷的答卷——
Kimi K2 Thinking憑借極低的被誤導(dǎo)率，一舉摘得「表現(xiàn)最佳的非美國模型」桂冠。
注：得分越低性能越強(qiáng)，越不容易被誤導(dǎo)
這種技術(shù)實(shí)力也迅速轉(zhuǎn)化為國際影響力和落地應(yīng)用。
從「硅谷風(fēng)投教父」Marc Andreessen的公開盛贊，到OpenAI前CTO的新產(chǎn)品Thinker上月官宣接入Kimi K2 Thinking，中國AI的硬實(shí)力正在被全球核心圈層接納。
權(quán)威評測進(jìn)一步印證了這一趨勢。
在知名AI大佬Nathan Lambert與Florian Brand聯(lián)合發(fā)布的「2025年度開源模型回顧」中，DeepSeek、Qwen和Kimi強(qiáng)勢包攬Top 3。
隨后，Lambert更在專文中深入分析，高度評價(jià)了中國開源AI所具備的獨(dú)特優(yōu)勢。
1. 開源模型的「唯快不破」
盡管最強(qiáng)閉源模型與開源之間仍存代差，但中國實(shí)驗(yàn)室正在以驚人的速度發(fā)布模型，大幅壓縮了這一差距。
在技術(shù)飛速迭代的當(dāng)下，「更早發(fā)布」本身就是一種巨大的先發(fā)優(yōu)勢。
2. 始于「沖榜」，終于「體驗(yàn)」
中國模型在基準(zhǔn)測試上的表現(xiàn)愈發(fā)生猛，但更關(guān)鍵的是從「分高」到「好用」的轉(zhuǎn)變。
我們見證了Qwen的進(jìn)化：最初以「沖榜」聞名，如今已成為名副其實(shí)的優(yōu)質(zhì)模型。
順著這一思路，K2 Thinking在后訓(xùn)練階段原生采用4bit精度，顯然是為了更高效地支持長序列RL擴(kuò)展，使其更勝任實(shí)際的服務(wù)任務(wù)。
3. 中國力量的品牌崛起
年初，外國用戶可能叫不出任何一家中國AI實(shí)驗(yàn)室的名字；如今，DeepSeek、Qwen和Kimi已成為東方技術(shù)實(shí)力的代表。
它們各有高光時(shí)刻和獨(dú)特優(yōu)勢。重要的是，這份名單還在不斷變長，中國AI正在世界舞臺占據(jù)一席之地。
4. 突破：海量工具調(diào)用與穿插思考
Kimi K2 Thinking支持「數(shù)百步穩(wěn)定工具調(diào)用」引發(fā)熱議。
雖然這在o3、Grok 4等閉源模型中已成標(biāo)配（RL訓(xùn)練中的自然涌現(xiàn)），但這通過開源模型實(shí)現(xiàn)尚屬首批，這對托管服務(wù)商的精準(zhǔn)支持能力提出了極高要求。
此外，是「交錯(cuò)思考」（Interleaved thinking）——即模型在調(diào)用工具的間隙進(jìn)行思考。
這是繼Claude之后，強(qiáng)調(diào) agentic 能力的模型都在跟進(jìn)的新趨勢，標(biāo)志著模型邏輯鏈條的進(jìn)一步成熟。
5. 倒逼美國閉源巨頭
開源的激增讓美國閉源實(shí)驗(yàn)室倍感壓力——僅僅依靠基準(zhǔn)測試分?jǐn)?shù)已無法解釋「為什么付費(fèi)更好」了。
相比之下，中國模型或許在收入上暫未占優(yōu)，但在全球市場的「心智份額」上，正在切走越來越大的一塊蛋糕。
回看CES 2026這場演講，老黃直接把「開源」講成了全場最硬核的主線。
中國開源AI的表現(xiàn)足以令世界驚嘆，隨著更多開發(fā)者和企業(yè)擁抱這些模型，AI應(yīng)用的全面爆發(fā)指日可待。
參考資料：
https://blogs.nvidia.com/blog/mixture-of-experts-frontier-models/
https://www.interconnects.ai/p/kimi-k2-thinking-what-it-means
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