Дженсен Хуанг представил платформу Vera Rubin весом 2,5 тонны на CES 2026, стремясь завоевать физический ИИ

CES 2026 недавно стал историческим событием в индустрии ИИ, когда Дженсен Хуанг, генеральный директор NVIDIA, продемонстрировал на сцене “чудо-машину” весом 2,5 тонны. В отличие от предыдущих лет, сосредоточенных на потребительских графических картах, на этот раз Хуанг полностью переключился на системы вычислений для предприятий, анонсировав платформу Vera Rubin — скачок в развитии GPU NVIDIA.

За 48 часов Хуанг выступил на трех крупных мероприятиях: NVIDIA Live, технологической конференции по ИИ с Siemens и TechWorld от Lenovo. Такое постоянное появление не случайно — оно отражает стратегию NVIDIA по созданию экосистемы ИИ для практических приложений.

Vera Rubin: прорыв в архитектуре чипов NVIDIA

Платформа Vera Rubin, названная в честь знаменитого астронома, символизирует кардинальные инновации. Впервые в истории NVIDIA одно поколение продуктов не только улучшает существующие решения, но и полностью переосмысливает шесть различных типов чипов, которые уже перешли в стадию массового производства.

Причина этого очевидна: закон Мура замедляется. Традиционный подход уже не успевает за темпами роста моделей ИИ, увеличивающихся в 10 раз ежегодно. Хуанг и NVIDIA выбрали путь “экстремального согласованного проектирования” — одновременного инновационного развития на всех уровнях.

Шесть чипов включают:

• Vera CPU: 88 ядер Olympus по индивидуальному заказу, системная память 1,5 ТБ (в 3 раза больше поколения Grace), поддержка 176 потоков обработки с пропускной способностью NVLink C2C 1,8 ТБ/с
• Rubin GPU: мощность вывода выводов NVFP4 — 50 PFLOPS (в 5 раз больше Blackwell), интегрированный движок Transformer третьего поколения
• ConnectX-9: Ethernet 800 Гбит/с с программируемым RDMA
• BlueField-4 DPU: специализированный процессор с 64 ядрами Grace CPU и 150 ТБ кэш-памяти
• NVLink-6 Switch: соединение 72 GPU в единое целое
• Spectrum-6: оптоволоконная технология с 512 каналами по 200 Гбит/с каждый

Производительность превосходит ожидания

Система Vera Rubin NVL72 показывает ошеломляющие показатели. В задачах вывода мощность достигает 3,6 EFLOPS, в 5 раз превышая Blackwell. В обучении — 2,5 EFLOPS, рост в 3,5 раза.

Объем памяти LPDDR5X достигает 54 ТБ (в 3 раза больше предыдущего поколения), а HBM4 — 1,6 ПБ/с, увеличившись в 2,8 раза. Самое впечатляющее — несмотря на рост производительности, число транзисторов увеличилось всего в 1,7 раза и достигло 220 триллионов.

Даже с точки зрения стоимости Vera Rubin демонстрирует мощь. Для обучения модели с 100 трлн параметров требуется лишь четверть систем Blackwell, а стоимость одного токена — в 10 раз меньше. Энергетическая эффективность — throughput (количество выполненных AI-токенов на ватт и доллар) выросла в 10 раз — для дата-центра мощностью 1 ГВт стоимостью 50 млрд долларов это означает удвоение доходов.

Технология сетевого соединения Spectrum-X: “бесплатно” на 5 млрд долларов

Хуанг точно подсчитал: Spectrum-X, платформа Ethernet для AI, способна увеличить пропускную способность на 25%, что эквивалентно экономии 5 млрд долларов для дата-центра на 1 ГВт. Он уверенно заявил: “Эта сетевая система почти бесплатна.”

Технология использует процесс COOP от TSMC, интеграцию фотоники в кремний, позволяя GPU и BlueField-4 управлять тысячами устройств как единым хранилищем.

Решение “проблемы длинного хвоста” в кэш-памяти

Одна из главных проблем ИИ — KV Cache (кэш памяти ключ-значение), так называемая “память задач” ИИ. При длинных диалогах и больших моделях HBM перегружена.

Vera Rubin решает эту проблему, внедряя BlueField-4 в каждый серверный узел. В каждом узле по 4 BlueField-4, каждый с 150 ТБ кэш-памяти, обеспечивая 16 ТБ для каждого GPU без снижения скорости передачи данных (по-прежнему 200 Гбит/с).

Усиленная безопасность

Vera Rubin поддерживает Confidential Computing — все данные шифруются во время передачи, хранения и вычислений, включая PCIe, NVLink и взаимодействие CPU-GPU. Компании могут безопасно внедрять модели без риска утечки данных.

Открытый исходный код и агенты: основные тренды

Хуанг напомнил сообществу о важности открытого программного обеспечения. Особенно он отметил DeepSeek V1 — первую систему вывода с открытым исходным кодом, которая удивила весь мир. На его слайде перечислены модели Kimi k2 и DeepSeek V3.2 как лидеры в области.

Несмотря на то, что текущие модели с открытым исходным кодом отстают примерно на 6 месяцев от лучших коммерческих, каждые полгода появляется новая модель. Этот темп обновлений — причина, по которой стартапы, крупные корпорации и исследователи не хотят упускать возможности, включая NVIDIA.

NVIDIA создает экосистему с открытым исходным кодом, охватывающую биоинформатику, физику ИИ, модели агентов, роботов и автономных транспортных средств. Они также развивают передовые модели, такие как La Proteina (синтез белков) и OpenFold 3, а также суперкомпьютер DGX Cloud стоимостью миллиарды долларов.

Физический ИИ: покорение реального мира

Если крупные языковые модели решают проблему “цифрового мира”, то следующая амбиция Хуанга — покорить “физический мир”.

Он предложил архитектуру “три ядра” для Physical AI: обучающий компьютер (на базе GPU), выводящий компьютер (мозжечок на границе робота или автомобиля) и моделирующий компьютер (Omniverse и Cosmos).

Alpamayo: система автономного вождения с возможностью вывода

На основе этой архитектуры Хуанг официально представил Alpamayo — первую в мире модель автопилота, способную к реальному мышлению и логике.

В отличие от традиционных систем, Alpamayo не просто выполняет жесткие команды. В сложных дорожных ситуациях он способен делать выводы, как человек: “Он скажет вам, что собирается делать и почему.”

Модель Alpamayo, интегрированная в Mercedes CLA, будет официально запущена в США в первом квартале 2026 года, затем — в Европе и Азии. Этот автомобиль получил высшую оценку безопасности NCAP благодаря уникальной архитектуре “двойной защитной стека” NVIDIA — когда модель ИИ не уверена, система переключается в традиционный режим безопасности.

Стратегия робототехники: от Boston Dynamics до фабрик

Все роботы будут оснащены мини-компьютерами Jetson, обученными в Isaac Simulator на платформе Omniverse. NVIDIA интегрирует эту технологию в индустриальные экосистемы, такие как Synopsys, Cadence, Siemens.

Хуанг пригласил на сцену гуманоидных роботов, роботов с четырьмя ногами от Boston Dynamics и Agility, а также милых роботов Disney. Но он подчеркнул главное: “Самый крупный робот — это на самом деле фабрика.”

В будущем дизайн чипов, систем и моделирование фабрик — все это будет ускорено физическим ИИ. Хуанг даже обратился к команде роботов: “Вы будете проектировать в компьютере, производить в компьютере, и даже тестировать и подтверждать в компьютере, прежде чем столкнуться с реальной гравитацией.”

Всеобъемлючная стратегия Хуанга

На фоне споров о пузыре ИИ Хуанг, похоже, должен доказать, что ИИ действительно способен на многое. Помимо анонса платформы Vera Rubin, он активно инвестирует в приложения и программное обеспечение.

От производства чипов для виртуального мира до прямых демонстраций и развития Physical AI — автономных систем и роботов-гуманоидов — он стремится войти в реальный физический мир. Как сказал Хуанг: “Только когда идет битва, оружие продолжает продаваться.”

CES 2026 показал, что с Хуанг во главе NVIDIA не просто продает чипы — они строят будущее физического ИИ.