英伟达一口气发布十余项重磅产品：CPU、PC芯片、人形机器人、自动驾驶全面出击

英伟达(NVDA.O)进一步扩大其在人工智能基础设施、智能体、人形机器人和自动驾驶领域的布局，并同步推动芯片业务向数据中心CPU和个人电脑市场延伸。

在6月1日举行的GTC Taipei 2026大会上，英伟达集中发布多项新产品和合作计划，试图将公司从AI芯片供应商进一步升级为覆盖“AI工厂”全产业链的平台型企业。

此次发布的核心产品之一是面向智能体时代的数据中心CPU——Vera。英伟达称，Vera专为智能代理、强化学习、数据处理和任务编排等CPU密集型任务设计，在代理型任务处理速度上较传统x86架构CPU提升80%。

搭载Vera CPU的Vera Rubin平台已全面投入生产，相关系统将于今年秋季由系统厂商和云服务合作伙伴正式提供。英伟达同时披露，OpenAI、Anthropic和SpaceX将成为Vera芯片首批采用者。

除上述企业外，字节跳动、CoreWeave(CRWV.O)、甲骨文(ORCL.N)云基础设施等机构也计划部署Vera平台。戴尔(DELL.N)、慧与科技(HPE.N)、联想集团(0992.HK)以及超微电脑(SMCI.O)等厂商正在大规模建设独立Vera CPU系统。

黄仁勋表示，Vera是英伟达首款独立数据中心微处理器，将直接与英特尔(INTC.O)至强系列、AMD(AMD.O)Epyc产品以及亚马逊(AMZN.O)Graviton等服务器处理器展开竞争。他称，在AI相关基础工作负载上，Vera速度可达到基于英特尔x86架构产品的1.8倍。

在基础设施层面，英伟达同步推出DSX平台，进一步强化其“AI工厂”战略。该平台覆盖AI工厂从设计、仿真、部署到运营管理的全流程。根据英伟达介绍，企业可在实际建设前完成整个工厂的数字化模拟，对性能和运营效率进行验证，从而降低建设成本和部署风险。

黄仁勋表示，随着生成式AI快速普及，Token已经从计算结果演变为可直接创造利润的资产单元，推动企业持续扩张算力基础设施需求。他认为，智能体和实用型人工智能时代已经到来，全球对于AI工厂的需求正快速增长。

进军PC处理器市场

除数据中心业务外，英伟达也正式宣布进入个人电脑处理器市场。

黄仁勋发布由英伟达与联发科联合开发的RTX Spark PC芯片。该产品采用CPU与GPU融合设计，将运行微软(MSFT.O)Windows for Arm系统，并首次应用于戴尔和联想等厂商推出的笔记本电脑及台式机产品。

根据披露，RTX Spark配备最高20核心CPU以及拥有6144个核心的Blackwell架构GPU，两者共享统一内存，并通过NVLink互联技术协同工作，以提升大模型运行和高端游戏处理能力。

该芯片将由台积电(TSM.N)采用3N制程生产，预计于今年秋季上市。

黄仁勋表示，微软与英伟达已经展开为期三年的合作，希望重新定义人工智能时代的个人电脑形态。他同时透露，未来英伟达将在每一代AI处理器推出时同步发布新一代PC芯片。

加码机器人与自动驾驶

在被称为“物理人工智能”的新业务方向上，英伟达发布多项机器人产品。

公司推出Cosmos 3开放世界基础模型，用于推动物理AI发展；发布Nemotron 3 Ultra新一代AI模型，并推出包含NemoClaw、Nemotron、OpenShell和CUDA-X在内的智能代理工具包。同时，英伟达还推出面向物理AI的大规模开源智能体工具与技能套件，以及供学术研究使用的Isaac GR00T参考人形机器人平台。

黄仁勋表示，公司已经推出新一代机器人AI模型。英伟达高管则透露，公司计划与美国、欧洲及韩国的人形机器人制造商合作开展机器人研究项目。

自动驾驶方面，英伟达将DRIVE Hyperion定位为面向自动驾驶出租车运营的全球平台，并发布专门服务于Robotaxi场景的Alpamayo 2开放推理模型。

富士康则宣布扩大与英伟达的战略合作，计划在中国台湾地区开发和部署具备L4级自动驾驶能力的Robotaxi车队。同时，富士康正试点部署NemoClaw系统，为其Nurabot与CoDoctor平台提供支持。

深化与台积电合作

作为英伟达最重要的制造合作伙伴之一，台积电与英伟达进一步扩大AI技术合作。

双方正共同推动人工智能技术进入晶圆厂生产体系，以提升半导体设计与制造效率。台积电已利用英伟达技术改善先进晶圆厂的周转时间、能源效率、良率及运营生产力。

在具体应用层面，台积电正在使用英伟达CUDA-X软件库和AI模型加速GPU工作负载，并探索基于Omniverse平台构建FabTwin虚拟晶圆厂环境。同时，台积电还通过Metropolis平台及TAO工具套件推进生产缺陷检测能力建设。

随着人工智能从模型训练逐步向智能体、机器人和工业应用延伸，英伟达正试图将其技术体系从芯片扩展至数据中心、工业制造、自动驾驶和机器人等多个场景，进一步强化其在全球AI基础设施生态中的核心地位。