正在中國掀起的龍蝦熱，身在美國的英偉達 CEO 黃仁勳一直在關注。剛剛，黃仁勳站在 2026 年 GTC 大會的舞臺上，向全場觀衆展示了 OpenClaw 在中國的火爆。
（來源：英偉達）
“人們在深圳排隊買龍蝦，每個人都在談論 OpenClaw。”這個在中國深圳發生的真實場景，被他用來證明 OpenClaw 已經成爲人類歷史上最受歡迎的開源項目，它在幾周內就超過了 Linux 三十年的成就。
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在這場兩個小時的主題演講中，黃仁勳發佈了英偉達版龍蝦 Nemo Claw 企業級 AI 智能體平臺、Rubin 平臺、Rubin Ultra、Feynman 架構、Vera CPU 以及多款開放模型，描繪了從芯片到軟件再到智能體的 AI 版圖。
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與此同時，2026 年也是英偉達可編程着色器面世 25 週年，CUDA 面世 20 週年，黃仁勳也在演講中做了回顧，強調正是這些技術積累讓今天的 Rubin 平臺成爲可能。
英偉達版龍蝦 Nemo Claw：集成 OpenShell 安全層，不會泄露敏感信息
在發佈英偉達版龍蝦之前，黃仁勳用大量篇幅介紹了 OpenClaw。他展示了這個開源項目的驚人增長：你只需要在控制檯輸入一行命令，OpenClaw 就會自動下載、安裝、構建一個智能體，然後你可以告訴它任何需要完成的任務。
OpenClaw 本質上是一個智能體操作系統。黃仁勳說，這就像 Windows 讓個人計算機成爲可能，OpenClaw 讓個人智能體成爲可能。
（來源：英偉達）
基於 OpenClaw，英偉達推出了企業級參考設計 Nemo Claw，黃仁勳特意說明 Nemo Claw 也是英偉達和“龍蝦之父”Peter Steinberg 合作的結晶。Nemo Claw 集成了 OpenShell 安全層，提供網絡護欄和隱私路由器，確保智能體在企業網絡中安全運行，不會泄露敏感信息。企業的策略引擎可以連接到 Nemo Claw，實現安全的智能體執行環境。黃仁勳宣佈，Black Forest Labs、Cursor、Mistral、Perplexity 等公司已加入 Nemo Tron 聯盟，共同推進智能體技術的發展。
Rubin 平臺：英偉達下一代 AI 加速計算架構的核心
Rubin 平臺是英偉達下一代 AI 加速計算架構的核心。它由 Vera CPU、Rubin GPU 和 NVLink 72 交換系統組成。
（來源：英偉達）
黃仁勳在現場展示了 Vera Rubin 系統實物，這個 100% 液冷的龐然大物，所有線纜都已消失，安裝時間從過去的兩天縮短到兩小時。
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Vera CPU 是英偉達全新設計的數據中心 CPU，專爲智能體應用打造。它是世界上唯一使用 LPDDR5 的數據中心 CPU，黃仁勳表示它“擁有無與倫比的單線程性能和每瓦性能”。黃仁勳透露，Vera CPU 單獨銷售肯定會成爲一個數十億美元的業務。
他直言：“我們從沒想過會單獨賣 CPU，但現在我們在大量銷售。”據瞭解，Vera CPU 配合 BlueField-4 DPU 和 CX-9 SuperNIC，能夠爲智能體系統提供工具使用能力。智能體需要調用工具、訪問文件系統、執行代碼，這些都需要 CPU 的參與，而 Vera CPU 正是爲這個需求而生。
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Rubin GPU 通過 NVLink 72 連接，實現 72 個 GPU 之間的 130TB/s 全互聯帶寬，整個系統作爲一個巨大的 GPU 運行。黃仁勳解釋說，智能體系統需要處理海量 token，需要頻繁訪問內存，需要快速使用工具，Rubin 平臺正是爲此而生。目前，第一臺 Vera Rubin 系統已經在 Microsoft Azure 上運行。
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與 Hopper 相比，Rubin 在高端推理層級上實現了 10 倍的性能提升。黃仁勳用一張吞吐量與 token 速度的關係圖向會衆解釋，未來每個公司的數據中心都將成爲 token 工廠，而 Rubin 能讓每瓦電力產生最多的 token。在一座 1GW 的數據中心裏，Rubin 相比前代產品能帶來 5 倍的收入提升。
黃仁勳還宣佈，全球 100% 的存儲行業都正在加入英偉達的存儲加速生態，因爲未來的存儲系統將被 AI 而非人類頻繁訪問，需要 cuDF 和 cuVS 的加速支持。
Rubin Ultra：下一代高性能計算節點
Rubin Ultra 是 Rubin 平臺的高性能版本，採用全新的 Kyber 機架設計。與 Rubin 水平插入不同的是，Rubin Ultra 採用垂直插入機架，每個 Kyber 機架能夠連接 144 個 GPU 形成一個 NVLink 域。黃仁勳現場展示了 Rubin Ultra 的實物，只見他雙手拎起也頗顯費力，並且這個重達數百公斤的大傢伙必須得小心搬動。
（來源：英偉達）
據瞭解，Rubin Ultra 芯片即將流片，配合 LPDDR35 內存，並將首次融入英偉達的 NVFP 計算結構，帶來數倍的性能加速。黃仁勳解釋說，Rubin Ultra 解決了高吞吐量和低延遲之間的矛盾。高吞吐量需要大量浮點運算，低延遲需要巨大帶寬。兩者本是敵人，但是通過極致協同設計，Rubin Ultra 在最需要高性能的推理層級實現了 35 倍的提升。而如果需要更高速度的 token 生成，還可以加入 Groq 芯片協同工作，將性能推向新的高度。
（來源：英偉達）
Feynman 架構：未來的下一代計算平臺
Feynman 是英偉達規劃的下一代計算平臺，以著名物理學家理查德·費曼命名。它將採用 LPDDR40 內存，聯合英偉達的 scale-up 技術和 Groq 團隊共同構建。Feynman 將配備全新的 Rosa CPU、BlueField-5 DPU 和 CX-10 SuperNIC，同時支持銅纜和共封裝光學器件的 scale-up。
（來源：英偉達）
黃仁勳強調，Feynman 將滿足未來對銅纜、光學器件和 CPO 的巨大容量需求。他說：“很多人問我，Jensen，銅纜還會重要嗎？答案是肯定的。（也有人問我）Jensen，你會做光學 scale-up 嗎？是的（我會）。”
另據悉，Feynman 也將是英偉達首個同時用銅纜和共封裝光學器件進行 scale-up 的平臺。從 Blackwell 到 Rubin 再到 Feynman，英偉達保持着兩年左右一代新架構的節奏。
發佈多款開放模型，位居各自領域前列
黃仁勳還發布了六大系列開放前沿模型，全部位居各自領域的排行榜前列。他強調，開放模型是世界上最大、最多樣化的生態系統之一。
此次他發佈的六個模型分別是：
·Nemo Tron 推理模型用於語言和視覺理解，黃仁勳表示 Nemo Tron 3 Ultra 將成爲有史以來最好的基礎模型。
· Cosmos 用於物理世界生成和理解，能夠生成海量合成數據訓練機器人。
· Alpamayo 是首個會思考和推理的自動駕駛基礎模型，能讓車輛解釋自己的駕駛決策。
· GROOT 用於通用機器人，幫助人形機器人學習全身控制和操作。
· BioNemo 用於生物學和分子設計，加速藥物發現。
· FourCastNet 用於天氣預報和氣候預測，根植於物理學。
（來源：英偉達）
黃仁勳說，這些模型全部開源，開發者可以下載、微調和部署。後續，英偉達還將持續不斷地改進這些模型，以實現垂直整合和水平開放。在演講的尾聲，黃仁勳預測未來的工程師將需要年度 token 預算，就像今天的基本工資一樣。他認爲，將來每個公司都會給工程師發放相當於基本工資一半的 token，讓他們十倍地放大自己的能力。Token 將成爲硅谷的招聘工具，求職者會問這份工作附帶多少 token。最後，黃仁勳用一段機器人合唱的Rap結束了演講。Olaf 機器人也走上舞臺與黃仁勳互動，證明了自己在 Newton 物理引擎和 Omniverse 中學會了行走，實現了“迪士尼最萌打工人”和硬核技術的趣味聯動...
