黄仁勋GTC柏林演讲：英伟达推出DSX POD，AI工厂部署最快缩至14天

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黄仁勋GTC柏林演讲：AI工厂部署最快缩至14天 智能体与物理AI加速落地

财联社 牛占林 责编 姚辉 2026-10-21 19:28

①英伟达推出DSX POD参考设计，用于建设基于Vera Rubin平台的完整AI工厂，有望将部署周期从约六个月缩短至14天； ②英伟达推出基于Isaac GR00T的Agile ONE SN参考人形机器人平台，预计于2027年推出。

财联社10月21日讯（编辑 牛占林）当地时间周二，英伟达首席执行官黄仁勋在GTC柏林大会上发表主题演讲，展示公司在AI基础设施、智能体、开放模型、工业机器人和自动驾驶等领域的最新布局。从模块化AI工厂到企业级智能体，再到面向人形机器人的开放技术平台，英伟达正将竞争优势从GPU芯片延伸至硬件、软件、模型和行业应用构成的全栈生态。

黄仁勋表示，计算机产业正处于一场新工业革命的起点。随着AI从内容生成工具向能够自主推理、调用工具和执行任务的智能体演进，企业不仅需要使用AI，还需要具备生产和部署AI的能力。

黄仁勋将AI产业比作一个由五层构成的体系：能源、加速计算、AI工厂、AI模型，以及嵌入各类应用的数字智能。他指出，AI模型出现之前，基础设施必须先行到位。随着AI应用扩张，电力供应、数据中心建设和算力部署效率正成为产业发展的关键因素。

为加快基础设施建设，英伟达宣布推出DSX POD参考设计，用于建设基于Vera Rubin平台的完整AI工厂。合作伙伴可在模块化集装箱内完成系统集成与验证。英伟达表示，在现场公用设施准备就绪后，该方案有望将部署周期从约六个月缩短至14天。

英伟达还称，其DSX AI工厂平台能够将冷却用水量降至近零，并在实现相同AI产出的情况下减少最多30%的能耗。

通过标准化硬件、软件和基础设施设计，英伟达希望降低数据中心建设的复杂度，加快算力投入使用。公司表示，已与欧莱雅、Spotify、沃达丰、保时捷、雀巢和汇丰银行等欧洲企业开展AI合作，并计划向欧洲技术生态投入近100亿美元，与超过1.2万家合作伙伴协作。

智能体成为新计算平台

智能体是此次演讲的另一项重点。与主要负责回答问题的聊天机器人不同，智能体能够进行推理、调用工具、访问知识库并执行工作流程。随着其承担的任务越来越复杂，Token(词元)消耗也有望进一步增长。

但智能体执行能力的增强也带来安全风险。由于可能访问企业文件、网络和业务系统，权限管理不当可能造成数据泄露或其他问题。

针对这一挑战，英伟达推出OpenShell安全智能体参考架构，通过开源运行环境、内核级沙箱和策略控制机制，限制智能体能够访问的资源，并监测其行为。黄仁勋表示，智能体的权限应根据具体任务动态调整。

英伟达还发布Agent Knowledge Foundation，帮助智能体接入企业文档、数据库等内部信息，并提供文档解析、信息检索和结构化数据预测等工具。

黄仁勋认为，企业专有知识是提升智能体能力的关键。企业可以基于英伟达的开放模型，利用自身数据进行后训练，使模型适配特定业务需求。他将这一过程称为打造“主权智能”。

在模型层面，英伟达展示了覆盖多个专业领域的开放模型，包括用于语言任务的Nemotron、用于世界基础模型的Cosmos、面向人形机器人的GR00T，以及用于自动驾驶的Alpamayo等。

与此同时，英伟达继续强化CUDA-X加速计算库的作用。公司表示，其加速计算平台已有超过1100万名开发者。相关工具能够帮助智能体调用模拟器、计算求解器和数据处理引擎，将AI能力转化为实际工作成果。

物理AI是此次大会的另一条主线。英伟达展示了智能体在工业设计、实验室和工厂中的应用：在Lila Sciences平台，智能体协助设计潜在的淋巴瘤治疗方案；在西门子工厂，智能体通过数字孪生测试新产品的生产计划；在达索系统的工程设计场景中，智能体则借助仿真识别车辆设计问题并优化方案。

医疗领域，英伟达与西门子医疗正在开发AI驱动的自适应放射治疗方案。系统通过数字孪生模拟设备和患者解剖结构，并结合实时成像与传感器数据，在患者身体和肿瘤发生变化时调整放射治疗目标。

在自动驾驶领域，沃尔沃汽车正在采用英伟达Hyperion计算平台及Alpamayo软件栈。黄仁勋还宣布，大众商用车、捷豹路虎、沃尔沃和梅赛德斯-奔驰的下一代车型将兼容Hyperion平台，相关应用涉及L3、L4级自动驾驶及未来Robotaxi车队。

机器人方面，英伟达推出基于Isaac GR00T的Agile ONE SN参考人形机器人平台，拥有31个自由度，预计于2027年推出。该平台结合开放模型、仿真训练工具和运行系统，旨在降低机器人研发门槛。Agility Robotics、Figure、库卡和NEURA Robotics等企业也在使用英伟达的相关技术。

这些布局表明，英伟达希望将加速计算的应用范围从数据中心扩展至工厂、医院、汽车和机器人等现实场景。公司无需直接制造所有终端设备，也可以通过提供计算平台、模型和软件工具参与相关产业的发展。

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