十年前要兩個人抬上樓的機器，今天被老黃單手舉在了台上！
剛剛，GTC柏林的舞台上，黃仁勳舉起一台輕薄的筆記本 RTX Spark，記憶體128GB。
2016年8月，他把剛發佈的DGX-1送到OpenAI的舊金山辦公室。那台機器的記憶體同樣是128GB，卻得兩個人才抬得上樓。
老黃說，唯一的區別是，他現在能這樣單手拿著它。
十年過去，AI性能漲了100萬倍，同期摩爾定律只漲了約100倍。
差出來的部分，靠的是「極致協同設計」，每一層軟體、每一台電腦、每一種新演算法，連同架構一起改。
這是一場新工業革命的宣言。
這一個半小時裡，老黃掏出了一大波硬貨：
- AI工廠裝箱發貨：DSX POD在工廠裡裝好、測完，場地水電就緒後，部署從約六個月縮到最短14天。
- Agent上了鎖：OpenShell參考架構把規矩寫在Agent之外，越界操作由BlueField-4毫秒級隔離。
- 機器鴨子上台：MicroDuck在RTX Spark上造出來，雲端訓練，自己走上了舞台。
- CUDA能打電話了：輝達和諾基亞在T-Mobile網路上，打通了全球首個實網AI-RAN通話。
- 人形機器人有了參考機：輝達和Agile Robots推出Agile ONE SN，預計2027年初上市。
01. 一台筆記本，就是你的個人Agent
RTX Spark的FP4 AI算力最高1 Petaflops，統一記憶體最高128GB。
它把Blackwell RTX GPU和Grace CPU做成了一顆超級晶片，老黃在台上叫它N1X。這台電腦10月16日已經開售。
過去幾十年，電腦一直是工具，你敲下指令，它照著執行。現在，這個定義被徹底推翻了。
在黃仁勳眼裡，RTX Spark是你的「個人Agent」「個人助手」，甚至「數字伴侶」。你和它相處，更像和一個幫你幹活的夥伴相處。
要當好個人Agent，它得有模型、Harness、安全執行階段OpenShell，還得有知識和工具。其中模型既可以在本地跑，也可以放到雲上跑。
工具這一項，輝達有現成的家底。這台電腦能加速OpenGL、DirectX和全部CUDA，所以輝達做過的所有軟體，都能在上面跑。
為了這台電腦，輝達和微軟秘密合作了四年，前後投入了數千個工程師年。
整個PC行業也傾巢出動，桌上型電腦、筆記本、工作站，全線擁抱RTX Spark。
未來的工作場景，是你把任務交給RTX Spark，它去呼叫軟體，幫你把活幹完。你不再是「使用」軟體，你是在「僱傭」電腦。
02. Agent的五大要素
這幾年，大家都在談大模型。但在黃仁勳看來，單靠模型還不夠，模型只是大腦，真正能幹活的是Agent。
Agent會思考，會推理，會迭代，會使用工具。它想得越多，消耗的token就越多，GPU的需求也跟著沖上了天。
一個Agent，必須具備五個核心要素。
- 模型： 負責感知、推理、規劃和使用工具。
- Harness： 編排任務，調動活躍記憶、工作記憶和長期記憶，啟動工具。
- 沙箱： 把Harness隔離起來，和系統的其他部分分開。
- 知識： 讓Agent讀懂你的企業資料和私人檔案。
- 工具： 讓Agent使用人類已有的軟體。
這五樣東西，各自對應不同的硬體。模型在Vera Rubin NVL72上思考，Harness在Vera MGX計算節點上跑，知識由Vera CMX記憶體節點提供，工具交給專跑CUDA-X庫的Vera RTX計算節點。
所以Vera Rubin驅動的，是整個Agent。
Vera Rubin的硬體本身也變了。黃仁勳在台上拉出一個計算托盤，裡面沒有線纜，也沒有電線，100%液冷。
上一代Grace Blackwell組裝一台要兩個小時，線纜到處都是，Vera Rubin組裝一台不到5分鐘。
至於Agent怎麼搭，黃仁勳的答案很簡單：「讓另一個Agent幫你建。」後面那場機器鴨子的演示，就是由一台個人電腦上的Agent驅動的。
安全，是Agent時代的命門。
Agent能自己動檔案、上網、調工具，所以權限得壓到最小，還要一直盯著。
輝達介紹OpenShell的片子，開場先自嘲了一把，說眼下能攔住Agent的，只有提示詞裡一句客客氣氣的「請別刪東西」。
為此，輝達發佈了OpenShell參考架構。
它的思路，是把規矩寫在Agent之外。每個Agent關進自己的沙箱，能讀寫那些檔案、能連那些網路，細到每一次系統呼叫，都由沙箱外的策略說了算，金鑰也不交到Agent手裡。
硬體上再加一道鎖。Sentry跑在BlueField-4上，像一個不睡覺的哨兵，守在主機之外，死死盯住Agent的一舉一動，一越界，毫秒級就會被隔離。
03. AI工廠裝進集裝箱，部署最短只要14天
有了Agent，去那裡運行它們？
答案是，AI工廠。
舊時代的工廠，把煤炭變成電力。新時代的AI工廠，把電力變成智能。
黃仁勳整場都在反覆講一個判斷，AI是一種製造業，不只是軟體。
「想成為這個AI經濟的一部分，你不能只做AI的消費者，還要做AI的生產者。」黃仁勳說。
一座1吉瓦的AI工廠，把土地、電力、廠房、計算、網路、記憶體和散熱都算上，大約要500億美元。按一年400億美元的收入算，晚投產三個月，就有約100億美元的收入沒了。
為了讓企業更快建廠，輝達推出了 NVIDIA DSX POD。
一個POD由7個液冷電腦架組成，機架之間用17公里長的Spectrum-X線纜連起來。
整套裝置在工廠裡就完成整合、布線和測試，再裝進可運輸的集裝箱，拉到資料中心。到了現場，用乾冷器散熱，800V直流電直接供到機架。
只要場地的水電就緒，部署時間就能從約六個月縮到最短14天。
背後的邏輯，是把裝機搬進供應鏈。三年前，Grace Blackwell NVLink 72先把整機架挪進了工廠，可機架運到現場後，仍要再組裝好幾個月。
DSX POD把搭建、點亮、驗證和老化測試也全搬進工廠，出廠就能運行。在老黃看來，這是對全球供應鏈的一次徹底改造。
電和水也省了。同樣的token產出，DSX MaxLPS最多能少用30%的電；閉環液冷加乾冷器不蒸發水，放大到2吉瓦規模，每天約能省下5400萬升水，相當於18萬戶家庭一天的用水量。
企業買回去的，是一座直接產出數字智能的煉金爐。
04. 物理AI與機器人覺醒
如果說大模型是AI的靈魂，那麼Agent是AI的雙手。
現在，AI需要一個身體。
壓軸演示的主角，是一隻機器鴨子MicroDuck。它是Hugging Face的機器人，由Pollen Robotics造出來。
這場演示要看的，是怎麼用Agent教會它走路。從搭訓練場到訓練、再到上真機，整套流程都跑在一台RTX Spark上，只有遇到大負載，才交給雲端。
第一步，開發者用文字描述訓練場地和要學的技能，Hermes加Nemotron就在RTX Spark上規劃好場地，列出需要的物體。
接著，OpenAI的Astra呼叫FreeCAD建3D物體，用Blender貼材質，用Omniverse SimReady庫補上物理屬性，在Isaac Sim裡把場景搭起來。
然後，Astra再給MicroDuck配上關節、執行器和連桿，用Newton物理引擎模擬它怎麼動。
訓練這一步在雲端。Isaac Lab裡數千隻虛擬MicroDuck平行訓練，摔一跤就是一課，策略一遍遍變好。
訓練好的策略再下載回RTX Spark，評估通過後，部署到真機上。隨後，四隻真實的MicroDuck走上了舞台。
黃仁勳像個老父親一樣，先讓它們走兩步，叮囑了一句「別絆倒」，又問它們「你們能坐下嗎？」，鴨子們應聲坐了下來。
他又讓它們站起來、睡個覺，最後喊它們翻個跟頭，自己連說了好幾遍「太棒了」。
「你們在RTX Spark上誕生，在雲端一堆輝達超級電腦上訓練，又在數字孿生裡學會了本事。」黃仁勳對著鴨子說。
這三步，對應的就是物理AI的三台電腦。第一台訓練AI模型，第二台在數字孿生Omniverse裡讓AI學技能，不能剛編好就丟進現實世界亂試，第三台裝在機器人身上。
鴨子之外，老黃更看好人形機器人，在他看來，這會是下一個大產業。
為了讓開發者不用從零開始，輝達和Agile Robots發佈了參考人形機器人 Agile ONE SN。
以前做機器人研究，軟體、計算系統、感測器和機械系統都得自己拼。現在這些全裝在一台機器上，搭一個測試平台，從幾個星期縮到了幾天。
Agile ONE SN身高1.4米，體重40公斤，有31個自由度，預置Isaac GR00T，由Jetson Thor驅動，預計2027年初上市。
在黃仁勳看來，機器人任務太分散，如果每個任務各配一套，行業就會被切碎，技術飛輪也轉不起來。
手機、PC和NVLink 72，都是靠標準化配置把量做起來，量再反過來推著技術加速。
人形不一定在每個場景都最優，但能覆蓋足夠多的場景，所以很可能成為出貨量最大的機器人形態。
加上輝達開放的資料集、Isaac模擬平台和GR00T模型，Agile ONE SN想當的，是全球機器人開發者的「標準教材」。
工廠、倉庫、家庭，機器人的大軍正在集結。
05. 模型全開放，企業自練超級智能
前面說的Agent五要素裡，模型和知識這兩樣，輝達這次也都給了現成的。
先說模型。大模型不再壟斷在少數人手裡，輝達把各領域的開放模型全擺了出來。
- 語言模型：Nemotron
- 世界基礎模型：Cosmos
- 人形機器人模型：GR00T
- 自動駕駛模型：Alpamayo
- 量子計算模型：Ising
- 物理氣候模型：Earth-2
老黃也承認，這些模型，尤其是語言模型，不一定處在最前沿。
可輝達把權重、訓練資料和復現指令碼整套開放了，企業拿自己的資料做後訓練，就能把它練到前沿水平。
最終，你將得到一個絕對忠誠、絕對保密、只懂你業務的「超級智能」。
再說知識。為了讓Agent讀懂企業資料，輝達推出了 Agent Knowledge Foundation。
不管是雜亂的文件，還是結構嚴謹的資料庫，Nemotron都能解析、嵌入、重排序，新的Kumo模型還能直接從資料裡做預測。
「讓Agent變成超級Agent的，是你給了它訪問公司知識的權限。」老黃說。
懂你公司知識的超級Agent，這才是企業真正需要的AI。
06. 一場硬核科技的「歐洲歌唱大賽」
演講最後，黃仁勳留下一句宣言：「每一家歐洲公司，都將成為AI公司。毫無疑問。」
然後，畫風突變。
一首「歐洲歌唱大賽」風格的歌，把本場的發佈全編成了調侃，從OpenShell給Agent劃的權限，到BlueField上的Sentry，再到機器人在模擬裡練本事。
音樂炸裂，歌詞洗腦：
「世界在建新基建，以前燒煤，現在把沙子變晶片。」
「GPU就像印鈔機，躺著就把錢賺。」
「OpenShell守大門，沒有權限趕緊滾。BlueField像施瓦辛格一樣護衛沙箱。」
「機器人在模擬器裡上大學，還不用還學生貸款。」
「你無法拼寫Fungible（可互換）如果沒有Fun（樂趣）！」
伴隨著薩克斯的獨奏，全場合唱《We are Europa》。 (新智元)