實體 AI ChatGPT 時刻！黃仁勳發表全球首款「具思考能力」自駕 AI 模型 Alpamayo

NVIDIA 執行長黃仁勳今（6 日）在 CES2026 舉辦主題演講，並發表開源 AI 模型和工具「Alpamayo」，涵蓋模型、模擬工具與資料集，以加速下一個以安全性與推理能力為核心的自動駕駛車發展時代。

黃仁勳指出，代理式系統（agentic system）本身是介面，不再是 Excel 那樣，充滿一堆方格讓你輸入資訊，也不再只是指令列，這使用戶和平台互動方式更直覺，如同和人互動，而代理式系統正在徹底改變企業級 AI。

接著，黃仁勳談實體 AI（physical AI）。他表示，實體 AI 問題是如何把只存在於電腦裡、透過螢幕和喇叭與你互動的智慧系統，轉變成一個能與真實世界互動的系統，因此必須建造一套能讓 AI 學習物理世界的系統，從這些資料中學習，並透過模擬評估這個 AI 是否有效。

因此，這個基礎系統需要三種電腦，首先是由 NVIDIA 打造、用來訓練 AI 模型的電腦；第二種是用來進行推論的電腦，推論本質上是一台機器人電腦，它可能在車上、在機器人裡、在工廠中，或是在任何邊緣端運行；第三種電腦則專為模擬設計的電腦。

黃仁勳指出，透過這三種電腦及這些電腦上運行的多個軟體堆疊與函式庫，讓它們發揮實際效用，如 Omniverse 是數位分身、基於物理的模擬世界，Cosmos 是世界基礎模型，還有機器人模型，分別叫做 Groot 和 Alpamayo。

同時，黃仁勳也發布全球第一個具備思考與推理能力的自動駕駛 AI 模型「Alpamayo」。他表示，Alpamayo 從大量里程中學習，有人類示範駕駛的資料，也有由 Cosmos 生成的大量里程，此外，還有數十萬筆極其精細標註的範例，教導車輛如何駕駛。

黃仁勳指出，透過從 NVIDIA Cosmos 開始合成資料，預先訓練於網際網路等級的影片、真實駕駛與機器人資料，以及 3D 模擬。Cosmos 學會了對世界的統一表徵，能夠對齊語言、影像、3D 與行為，並執行實體 AI 所需的技能，如生成、推理與軌跡預測。

而自動駕駛車必須能在極為龐雜的駕駛條件下安全運作，而罕見且高度複雜的情境，通常被稱為「長尾問題」，至今仍是自動駕駛系統最難安全克服的挑戰之一。黃仁勳表示，Alpamayo 不只是接收感測器輸入並控制方向盤、煞車與加速，它還會對即將採取的行動進行推理，告訴你它要做什麼、為什麼做出這個決策，以及對應的行駛軌跡，這些都被緊密耦合在一起，並透過大量人類訓練資料與 Cosmos 生成資料進行專門訓練。

Alpamayo 家族導入具備「思維鏈」（chain-of-thought）的推理型視覺–語言–行動（VLA）模型，為自動駕駛決策帶來近似人類的思考能力。

黃仁勳認為，實體 AI 的 ChatGPT 時刻已經到來，機器開始真正理解、推理並在真實世界中行動。自駕計程車將是最早受益的應用之一。Alpamayo 為自動駕駛車引入推理能力，使其能在罕見情境中進行思考、在複雜環境中安全駕駛，並解釋其駕駛決策，這正是安全且可擴展自動化的基石。