NVIDIA GTC柏林发布模块化工厂DSX POD与人形机器人

在德国柏林举行的 GTC 欧洲大会上，NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋登台发表主题演讲，系统阐述了针对欧洲市场的 AI 战略布局以及横跨硬件、开源模型与具身智能的一整套技术新品。

黄仁勋指出，从欧莱雅、Spotify 到保时捷与汇丰银行，欧洲大型企业正在全方位拥抱 AI。为了助力欧洲构建自主 AI 经济，NVIDIA 已承诺向欧洲技术生态投入近 100 亿美元。他强调：“AI 基础设施就像电网之于电力一样，必须先行。要参与 AI 经济，不能只做消费者，更要成为生产者。”

模块化 AI 工厂：NVIDIA DSX POD

为缩短数据中心建设周期，NVIDIA 正式推出 DSX POD 模块化 AI 工厂参考架构。该方案基于全面量产的 Vera Rubin 算力架构，由合作伙伴在模块化集装箱内完成所有硬件的组装与验证测试。

在公用设施就绪的情况下，现场部署时间可从原本的 6 个月大幅压缩至仅 14 天。此外，NVIDIA DSX 平台采用先进液冷方案，可使冷却用水量最高减少 100%，在达成相同算力输出的同时降低最多 30% 的功耗。

OpenShell：构筑 AI 智能体的安全底座

黄仁勋提出，AI 智能体正在成为新的计算平台。一个完整的智能体涵盖五个核心要素：基础模型、负责调度与记忆的线束（Harness）、沙盒隔离环境、专有知识库以及调用外部能力的工具集。

针对自主智能体访问系统文件、网络与工具带来的安全风险，NVIDIA 推出了 OpenShell 开源安全架构。它提供内核级沙盒与动态权限控制，在智能体与操作系统之间建立起一道受策略管控的隔离屏障。

全栈开源模型与企业知识层

NVIDIA 继续扩充开源模型矩阵：语言领域有 Nemotron，物理与世界模型有 Cosmos，具身智能有 GR00T，自动驾驶领域有 Alpamayo，量子计算有 Ising，物理科学有 Earth-2。企业可利用自身专有数据对这些开源模型进行后训练，打造属于自有的“主权智能”。

同时，NVIDIA 发布了 Agent Knowledge Foundation，包含专用于解析非结构化文档的 Nemotron 工具链，以及针对企业结构化数据预测的全新 Kumo 模型，使智能体能够安全读取企业内部核心数据。

电信、医疗与汽车应用落地

在电信领域，经过近八年研发，NVIDIA 宣布与诺基亚在 T-Mobile 网络上完成了首个基于 CUDA 的商用电话呼叫，将电信基站转变为分布式 AI 算力节点。

在医疗健康领域，NVIDIA 与西门子医疗合作开发 AI 驱动的自适应放射治疗。系统利用 Nemotron 进行治疗规划，结合 Isaac 医疗平台与 Omniverse 实时数字孪生，在病人体位移动或肿瘤形态发生改变时即时调整射线照射角度。

汽车领域，大众商用车、沃尔沃、梅赛德斯-奔驰及捷豹路虎等车企的多款下一代车型将适配 NVIDIA Hyperion 计算平台。沃尔沃还将采用 Hyperion 平台与 Alpamayo Stack 软件栈推进安全自动驾驶系统的量产。

机器人参考平台与个人算力终端

具身智能方面，NVIDIA 发布了针对机器人研发者的参考人形机器人 Agile ONE SN。该机型拥有 31 个自由度，基于 Isaac GR00T 框架构建，预计将于明年交付，旨在将实验室搭建周期从数周缩减至数天。

在端侧算力方面，黄仁勋展示了具备 1 Petaflop 算力与 128GB 显存的 RTX Spark 笔记本电脑。他对比了 2016 年亲自交付给 OpenAI 的 DGX-1 超算：“十年前需要两个人才能抬上楼的 1 Petaflop 算力，如今已经可以单手握持。”现场还演示了由 Hugging Face 研发的四足机器人 Microduck 如何在 RTX Spark 与数字孪生环境中完成仿真训练并部署到真机。