2026-10-22

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新智元报道 十年前要两个人抬上楼的机器，今天被老黄 单手举在了台上 ！ 刚刚，GTC柏林的舞台上，黄仁勋举起一台轻薄的笔记本 RTX Spark ，内存128GB。 2016年8月，他把刚发布的DGX-1送到OpenAI的旧金山办公室。那台机器的内存同样是128GB，却得两个人才抬得上楼。 老黄说，唯一的区别是，他现在能这样单手拿着它。 十年过去， AI性能涨了100万倍 ， 同期摩尔定律只涨了约100倍。 差出来的部分，靠的是 「极致协同设计」 ，每一层软件、每一台计算机、每一种新算法，连同架构一起改。 这是一场新工业革命的宣言 。 这一个半小时里，老黄掏出了一大波硬货： AI工厂装箱发货 ：DSX POD在工厂里装好、测完，场地水电就绪后，部署从约六个月 缩到最短14天 。 Agent上了锁 ：OpenShell参考架构 把规矩写在Agent之外 ， 越界操作由BlueField-4毫秒级隔离。 机器鸭子上台 ：MicroDuck在RTX Spark上造出来， 云端训练 ，自己走上了舞台。 CUDA能打电话了 ：英伟达和诺基亚在T-Mobile网络上，打通了全球首个实网AI-RAN通话。 人形机器人有了参考机 ：英伟达和Agile Robots推出Agile ONE SN，预计2027年初上市。 一台笔记本，就是你的个人Agent RTX Spark的 FP4 AI算力最高1 Petaflops ， 统一内存最高128GB 。 它把Blackwell RTX GPU和Grace CPU做成了一颗超级芯片，老黄在台上叫它 N1X 。这台电脑10月16日已经开售。 过去几十年，电脑一直是工具，你敲下指令，它照着执行。现在，这个定义被彻底推翻了。 在黄仁勋眼里，RTX Spark是你的 「个人Agent」「个人助手」，甚至「数字伴侣」 。你和它相处，更像和一个帮你干活的伙伴相处。 要当好个人Agent，它得有模型、Harness、安全运行时OpenShell，还得有知识和工具。其中模型既可以在本地跑，也可以放到云上跑。 工具这一项，英伟达有现成的家底。这台电脑能加速OpenGL、DirectX和全部CUDA，所以英伟达做过的所有软件，都能在上面跑。 为了这台电脑，英伟达和微软秘密合作了四年，前后投入了数千个工程师年。 整个PC行业也倾巢出动 ，台式机、笔记本、工作站，全线拥抱RTX Spark。 未来的工作场景，是你把任务交给RTX Spark，它去调用软件，帮你把活干完。你不再是「使用」软件， 你是在「雇佣」电脑 。 Agent的五大要素 这几年，大家都在谈大模型。但在黄仁勋看来， 单靠模型还不够 ，模型只是大脑，真正能干活的是 Agent 。 Agent会思考，会推理，会迭代，会使用工具。它想得越多，消耗的token就越多，GPU的需求也跟着冲上了天。 一个Agent，必须具备 五个核心要素 。 模型： 负责感知、推理、规划和使用工具。 Harness： 编排任务，调动活跃记忆、工作记忆和长期记忆，激活工具。 沙箱： 把Harness隔离起来，和系统的其他部分分开。 知识： 让Agent读懂你的企业数据和私人文件。 工具： 让Agent使用人类已有的软件。 这五样东西，各自对应不同的硬件。模型在Vera Rubin NVL72上思考，Harness在Vera MGX计算节点上跑，知识由Vera CMX存储节点提供，工具交给专跑CUDA-X库的Vera RTX计算节点。 所以 Vera Rubin驱动的，是整个Agent 。 Vera Rubin的硬件本身也变了。黄仁勋在台上拉出一个计算托盘，里面 没有线缆，也没有电线，100%液冷 。 上一代Grace Blackwell组装一台要两个小时，线缆到处都是， Vera Rubin组装一台不到5分钟 。 至于Agent怎么搭，黄仁勋的答案很简单： 「让另一个Agent帮你建。」 后面那场机器鸭子的演示，就是由一台个人电脑上的Agent驱动的。 安全，是Agent时代的命门。 Agent能自己动文件、上网、调工具，所以权限得压到最小，还要一直盯着。 英伟达介绍OpenShell的片子，开场先自嘲了一把，说眼下能拦住Agent的，只有提示词里一句客客气气的「请别删东西」。 为此，英伟达发布了 OpenShell参考架构 。 它的思路，是 把规矩写在Agent之外 。 每个Agent关进自己的沙箱，能读写哪些文件、能连哪些网络，细到每一次系统调用，都由沙箱外的策略说了算，密钥也不交到Agent手里。 硬件上再加一道锁。Sentry跑在BlueField-4上， 像一个不睡觉的哨兵 ，守在主机之外，死死盯住Agent的一举一动，一越界， 毫秒级就会被隔离 。 AI工厂装进集装箱，部署最短