英伟达不卖显卡了。

准确地说，5 年来首次在 CES 大会不发消费级显卡。没有 RTX 6090，没有游戏性能提升，没有光追演示。

黄仁勋穿着他那标志性的黑色皮夹克，在拉斯维加斯讲了将近两小时。

黄仁勋 CES 2026 主题演讲。

他发布了下一代 AI 超算，发布了会「思考」的自动驾驶，还点名了 DeepSeek，说它「让全世界大吃一惊」。

但他只字未提游戏玩家最关心的东西。

他在讲别的生意。

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01｜点名 DeepSeek

先说 DeepSeek。

黄仁勋在回顾 2025 年 AI 发展时，原话是这样的：

「我们看到了 DeepSeek-R1 的出现，第一个开源的推理模型。它让全世界大吃一惊，点燃了全球的开源热情。」

一家中国公司，在英伟达最重要的年度展会上，被 CEO 亲自点名。

不只是口头提了一嘴。

老黄还放了一张 PPT，展示开源模型正在追赶闭源前沿模型。图上列了三个国产模型的名字：DeepSeek-V3.2、Kimi K2 和 Qwen。

开源模型已经追上前沿模型，80% 的创业公司在用开源模型构建产品。

黄仁勋真正的意思是：开源正在追上来，而英伟达要做的，是成为所有模型的基础设施，不管是 OpenAI 的，还是 DeepSeek 的。

卖铲子的不在乎谁挖到金子。

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02｜新生意：卖 AI 工厂

接下来是硬件。

黄仁勋发布了 Vera Rubin，英伟达下一代 AI 超级计算机。

这个名字来自发现暗物质的美国女天文学家。英伟达的意思是，这台机器要帮助人类发现那些「看不见的东西」。

6 个芯片，全部重新设计。

Vera Rubin AI 超级计算机，6 颗全新芯片。

英伟达内部有个规矩，每一代产品最多只改一两个芯片。但这次，黄仁勋说摩尔定律慢下来了，晶体管数量每年最多增长 1.6 倍，追不上 AI 算力需求的 10 倍增长。

所以他们从头来过。

结果？

推理性能是上一代 Blackwell 的 5 倍。训练性能是 3.5 倍。每个 token 的成本降到 1/10。

5 倍。3.5 倍。1/10。

性能决定你能不能跑最大的模型，成本决定你能不能活下去。这三个数字，是 AI 公司最关心的东西。

黄仁勋在台上双手举起一块 Vera Rubin 计算板，说这东西「可能有几百磅重」。然后开了个玩笑：「你得是个身体素质很好的 CEO 才能干这活。」

黄仁勋展示 Vera Rubin 计算节点。

一个机架，72 个 Rubin GPU，两吨重。45°C 的水就能冷却，不需要额外制冷设备。

已经量产。2026 年下半年出货。

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03｜更大的生意：卖自动驾驶的「大脑」

Vera Rubin 不是这场演讲的重点。

黄仁勋发布了 Alpamayo，他称之为世界上第一个「会思考」的自动驾驶 AI。

Alpamayo 自动驾驶架构：摄像头输入，输出驾驶决策、因果推理和行驶轨迹。

传统自动驾驶是分段的：一个模型看路，一个模型规划，一个模型执行。各干各的。

问题是，遇到从没见过的场景，比如行人突然变向、施工区和地图对不上，分段系统容易崩溃。

Alpamayo 是端到端的。摄像头进，方向盘出。中间不分段。

更关键的是，它会「解释」自己为什么这么做。

黄仁勋放了段演示视频。车在旧金山街头开，遇到复杂场景时，屏幕上实时显示它的思考过程，我看到了什么、我打算怎么做、为什么。

「Physical AI 的 ChatGPT 时刻到了。」

Alpamayo 开源了。模型权重在 Hugging Face，1700 多小时驾驶数据也公开了。

第一个搭载它的量产车是 Mercedes-Benz CLA。Q1 美国上路，Q2 欧洲，Q3-Q4 亚洲。黄仁勋说他们和 Mercedes 合作了 5 年，几千人团队，就为这一天。

「我们的愿景是，未来地球上每一辆车、每一辆卡车，都是自动驾驶的。」

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04｜价值 10 万亿的算盘

逻辑很清楚了。

黄仁勋说：「过去十年，全球大概有 10 万亿美元的计算基础设施。现在，这些都要被 AI 重新改造。」

10 万亿美元。游戏显卡市场几百亿。AI 基础设施是万亿级别。

他还说，未来 5 年，全球会有 3 到 4 万亿美元投入 AI 基础设施。

这就是英伟达不聊显卡的原因。

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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