Mind Observatory: NVIDIA Aims to Replicate CUDA's Success in PC and Robotics

【文/观察者网 心智观察所】 <br> 中国台北COMPUTEX 2026开幕首日，黄仁勋站在台上，身后是一张被反复放大的示意图。 <br> 图里散落着十来个名字：HYPERION、ISAAC GROOT、SPACE-1、GEFORCE RTX、HOLOSCAN、THOR、VERA、AGENT、AERIAL ARC，加上刚刚发布的RTX SPARK和DGX SPARK。它们围绕着中间一颗叫Vera Rubin的芯片，向外伸出箭头，分别对应汽车、机器人、卫星、医疗、PC、网络。 <br> 媒体把这张图叫英伟达版图。但看得久一点你会发现，它其实是黄仁勋给未来十年画的一张地图。地图上的英伟达，已经不再只是给云厂商和大模型公司卖卡的英伟达。 <br> 两天里，他做了两件事，分别落在这张图的两个位置上。 <br> 6月1日，英伟达宣布与宇树科技合作推出人形机器人参考设计H2+，也叫Isaac GR00T系统。宇树负责造身体，英伟达负责造大脑，目标客户是斯坦福、苏黎世联邦理工这样的高校研究机构。 <br> 第二天凌晨，英伟达和联发科憋了整整两年的AI PC处理器RTX Spark正式对外公开。戴尔、惠普、联想、MSI都已确定跟进，首批产品将在2026年秋天上市。 <br> 两件事看上去毫不相干。一件面向科研机构，一件面向消费者；一件是机器人参考设计，一件是PC芯片。但它们出现在同一周、同一张图里，不是巧合。 <br> 联发科的两年 <br> 如果只看COMPUTEX现场的气氛，会以为这又是英伟达一次毫无悬念的大胜。 <br> 但事情得倒回两年前。 <br> 2024年6月的COMPUTEX，英伟达和联发科第一次公开提到双方在AI PC上有合作。当时只有一张概念图，没有产品，没有时间表，没有客户名单。业界对这件事的解读偏负面，认为这只是一次试探性的官宣，能不能落地，要看微软对Windows on Arm的支持力度，以及x86阵营的反扑速度。 <br> 之后两年，联发科一直保持低调，外界听不到风声。同一时期，高通在Windows on Arm上耕耘了整整七年，从最早的Surface Pro X系列一路推到Snapdragon X系列，把游戏兼容性从1300款做到2600款。但消费者市场始终没起来。AI PC的概念喊了两年，PC品牌厂的销量数据没有太多起色，反倒是苹果M系列一家在Arm架构的笔电市场上独自开心。 <br> RTX Spark就是在这种气氛下亮相的。 <br> 黄仁勋的话术值得玩味。他没有把这颗芯片定位成游戏笔电的旗舰处理器，尽管所有人都知道英伟达最擅长的就是游戏GPU。他把RTX Spark定义成"个人化的AI运算晶片"，告诉媒体它不只是PC的核心，也可以作为工作站、桌上型电脑的本地AI算力中心。 <br> 这是一个比单纯卖CPU或GPU都更大的定义。 <br> 更值得玩味的是高通的反应。高通运算与游戏部门负责人Kedar Kondap在被问到这件事时，用的词是“欢迎NVIDIA加入这个大家庭”。他没有躲，也没有发出竞争性回应，而是把这件事框定为整个WoA生态对抗x86的进展。 <br> 这是一种典型的WoA阵营内话术。 <br> 七年前高通做WoA的时候，几乎所有人都觉得这事不会成。英特尔和AMD用了三十年时间打磨出x86的软件生态，从办公软件到游戏到专业工具，无数应用程序的二进制都是为x86编译的。Arm架构的PC要替代x86，第一道关从来不是芯片性能，是软件兼容性。这是高通过去七年最大的痛点，也是它一直没能真正打动消费者的根本原因。 <br> 所以高通才会说欢迎。多一个英伟达进来，多一只手把这件事往前推。x86这堵高墙，不是高通一家能推得动的。 <br> 但欢迎归欢迎，英伟达带来的不是又一个高通。 <br> 英伟达手里有Windows游戏开发者最熟悉的GPU架构，有DLSS和G-Sync构建多年的护城河，有CUDA生态里上千万的开发者。它进入WoA市场，理论上能解决高通最棘手的一个问题：让游戏开发者愿意为这个新平台做适配。 <br> 黄仁勋在演讲里说了一句话，被媒体反复引用：RTX Spark能跑遍所有Windows软件。这句话他不可能不知道意味着什么。这是高通过去七年都不敢轻易说出的话。 <br> 这是一个承诺，也是一个赌局。 <br> 如果RTX Spark真能跑遍Windows软件，AI PC市场的格局会被改写。如果跑不遍，而软件兼容性这件事从来不是发布会上能解决的，英伟达就会重蹈高通的覆辙。 <br> 宇树的大脑 <br> 镜头从台北南港转向杭州。 <br> 宇树科技的车间里，一台身高1.8米、体重68公斤、有着31个自由度的人形机器人，正在做最后的调试。它的本体是宇树自己造的，五指机械手是新加坡Sharpa公司提供的，每只手有25个自由度。但它的大脑是一颗叫Jetson AGX Thor T5000的模块，来自英伟达。 <br> T5000基于Blackwell架构，配128GB内存，AI算力最高2070万亿次FP4浮点运算。黄仁勋在介绍这套系统时开了个玩笑，说这台机器人和他差不多高。 <br> 他随后说出了这套系统真正的卖点：参考设计。 <br> 参考设计是芯片行业的术语，意思是芯片厂提供一套完整的技术蓝图，包括硬件参数、软件栈、应用接口，下游开发者可以直接拿过去用，也可以在此基础上做定制。早在GPU时代，英伟达就靠各种参考设计在显卡市场上铺开了生态。 <br> Isaac GR00T就是英伟达给人形机器人行业准备的那套蓝图。 <br> 它包含了什么？除了T5000提供的算力，还有一个基础模型，作为机器人的高级推理来源。再加上Isaac仿真平台，让开发者在虚拟环境里训练机器人。再加上Cosmos，这个东西比较关键，一个世界基础模型，专门解决机器人训练里的数据问题。 <br> 数据问题是黄仁勋自己点出来的。 <br> 他在演讲里说，对智能体系统、机器人系统和物理AI来说，数据是最难解决的问题。原因不复杂：训练一个能在物理世界里活动的机器人，需要海量的第一人称视角数据。但今天全球绝大多数视频数据都是第三人称视角——你在YouTube上看到的烹饪视频、维修视频、运动视频，摄像机都不在机器人身上。 <br> Cosmos 3的作用，是用生成式AI补足这部分数据短缺。它能同时理解第三人称和第一人称视角，让机器人开发者在没有足够真实数据的情况下，先把模型训起来。 <br> 把这些拼起来，英伟达其实在做一件事：让一个高校研究员，不需要自己从零搭一套人形机器人测试平台，只要订一套H2+，装上Isaac GR00T，就能开始研究。 <br> 这就是参考设计的杀伤力。 <br> 黄仁勋自己也说得很直接：对高校来说，自己造一台测试平台实在太难了。研究员要的不是硬件，是一个能跑起来的系统。谁能最快把这个系统送到研究员手里，谁就能定义这个行业的开发标准。 <br> CUDA当年走的就是这条路。英伟达把CUDA当成免费的开发者工具发出去，让所有研究AI的科研人员习惯在英伟达的卡上写代码。十几年过去，深度学习从论文走进数据中心，CUDA成了无法绕过的中间层。AMD和Intel至今没找到能真正打CUDA的方案。 <br> Isaac GR00T要做的，是机器人版的CUDA。 <br> 宇树是第一个，但绝不是最后一个。智元机器人、银河通用、优必选都已经用上了英伟达Jetson AGX Thor模块。摩根士丹利5月的报告里说，中国今年人形机器人销量预计翻倍至2.8万台，是全球最大的单一市场。每一台机器人里，英伟达都希望塞进一颗自己的芯片，更希望塞进一套自己的开发框架。 <br> 1 <br> 2 <br> 下一页 <br> 余下全文