在柏林举行的2026年GPU技术大会（GTC）上，英伟达详细阐述了将人工智能扩展至基础设施、软件及物理系统的战略蓝图。发布内容涵盖AI工厂部署、半导体制造、电信网络、企业智能体、机器人及自动驾驶汽车等领域，并推出了面向商业数据、科学研究和量子计算的全新模型。
DSX POD将AI工厂部署缩短至14天
英伟达推出DSX POD，这是一种基于Vera Rubin架构的模块化集装箱式AI工厂参考设计。合作伙伴在交付前完成系统集成与验证，使部署周期从六个月大幅压缩至14天。该模块化系统计划于2027年初在全球交付。英伟达创始人兼CEO黄仁勋强调：“AI工厂的价值始于生成Token之时，而非建设完成之际。”该设计旨在帮助运营商快速上线算力，尽早承载生产负载。
能效优化：功耗降30%，日节水5400万升
英伟达通过软件与基础设施参考设计升级DSX AI工厂平台。DSX MaxLPS旨在以降低高达30%的功耗提供同等AI输出；DSX Flex则可根据电网状况动态调整功耗。此外，公司提出结合闭环液冷与干式冷却器的新方案，摒弃传统蒸发式冷却塔。英伟达估算，在2GW部署规模下，该设计每天可节省5400万升水。同时推出的SimReady Central提供物理设备的仿真就绪模型，DSX OS软件则致力于实现基础设施管理的自动化与韧性提升。
砸重金扩产：三年基板产能增2.5倍
为突破产能瓶颈，英伟达与供应商达成协议，扩大基板、先进封装、半导体测试和光引擎制造产能。未来三年，基板产能将增加2.5倍，合作方包括IBIDEN、三星电机和欣兴电子。英伟达与安靠科技计划到2028年底将先进封装产能提升300%以上，重点扩充中介层晶圆产能。金圆电子将在美国新建测试设施，英伟达为此提供11亿美元的预留产能预付款支持。预计2026年至2027年间，全球半导体测试总产能将翻倍。
电信网络转型：AI-RAN商用试验落地
英伟达推动AI计算与无线接入网（RAN）融合。T-Mobile在美国华盛顿州贝尔维尤完成了全球首个商用网络上的AI-RAN通话试验，合作方包括诺基亚；芬兰Elisa完成欧洲首个AI-RAN实地试验，在5G网络上运行语音、数据及视觉AI；英国电信和德国电信也在推进相关部署。针对高容量站点，英伟达推出新的Aerial RAN Computer配置，中东和非洲九家运营商正构建或扩展相关基础设施。诺基亚与思科正将英伟达Nemotron开源模型整合至自主网络操作软件中，旨在将电信基础设施转化为分布式计算平台。
企业智能体：Agent Toolkit与OpenShell架构
英伟达扩展开源Agent Toolkit，新增Agent Knowledge Foundation，结合CUDA-X库、开源模型及数据预处理工具。Auto-Ontology库可将原始企业数据映射为业务概念与关系，配合Nemotron Retriever模型和Kumo系列，支持基于结构化商业数据的预测。NemoClaw也为专用智能体提供参考蓝图。
为保障安全，英伟达推出OpenShell参考架构，结合Vera Rubin基础设施、Vera CPU及BlueField-4数据处理单元。运行在BlueField上的NVIDIA Sentry可监控智能体行为，阻止违规操作，限制其对文件、工具及凭据的访问，支持边缘部署。思科、CrowdStrike、戴尔、谷歌云、IBM、微软、SAP和ServiceNow等公司参与该生态。
开源模型矩阵：涵盖商业、语言与科学计算
英伟达扩大开源模型组合，新增Nemotron 3.5系列（含Super VL和Bolt模型）及用于嵌入、重排和文档解析的Nemotron Retriever模型。Kumo系列新增面向结构化企业数据的预测模型。开发者可利用自有数据适配这些模型，构建符合本地语言和行业需求的系统。
物理AI：Cosmos平台与Isaac机器人生态
英伟达扩展Cosmos平台，推出Cosmos Data Factory，提供整理、标注、增强和评估训练数据的工具链，涵盖自动驾驶、图像增强及缺陷检测等场景。保时捷利用该工具支持自动驾驶开发，ANYbotics已生成超1500个合成视频片段用于训练工业检测机器人。
在机器人领域，英伟达扩展Isaac平台，发布人形参考系统及新运行时软件。Agile Robots推出基于Isaac GR00T和Jetson Thor驱动的Agile ONE SN人形参考平台，计划于2027年初上市。Isaac OS运行时更新、Isaac Lab 3.0及相关工作流旨在帮助开发者从仿真平滑过渡到物理部署。
前沿探索：量子计算与蛋白质设计
英伟达展示Ising系列开源模型，支持量子处理器校准与纠错。IQM使用其校准处理器，SEEQC结合NVQLink平台支持低延迟纠错，AWS则将其整合到并行计算服务中供研究人员测试。
此外，英伟达与华盛顿大学蛋白质设计研究所共同推出BioNeMo RFD4-Proteina开源模型，用于生成蛋白质序列和三维结构。基准测试显示，其在200个氨基酸蛋白质设计上的速度比RFdiffusion3快约13倍，助力药物发现与酶设计研究。