1 月 6 日，拉斯维加斯讯 —— 在 CES 2026 开幕当天的主题演讲中，英伟达（NVIDIA）首席执行官黄仁勋宣布大规模扩展其开源 AI 模型库，正式推出覆盖语言、物理世界、自动驾驶与医疗健康四大关键领域的全新开源模型体系，包括 Nemotron、Cosmos、Alpamayo 与 Clara。此举标志着英伟达正从“生成式 AI”全面转向“推理式智能体（Reasoning / Agentic AI）”，并致力于打造一个开放、可扩展的全行业 AI 创新生态。
来源：英伟达官方博客
四大模型矩阵，重塑 AI 应用边界
英伟达此次发布的四大模型体系并非孤立存在，而是围绕“物理世界理解—语言交互—自主决策—生命科学”四大维度构建的协同智能网络。
Nemotron：打造可信赖的智能体 AI
Nemotron 系列专注于提升智能体（Agentic AI）在语音识别、内容安全与检索增强生成（RAG）方面的能力。其中，Nemotron Speech 在语音转文本与实时字幕任务中比同类模型快10 倍，已被博世（Bosch）用于优化车载语音交互系统。Nemotron Safety 则通过强化内容过滤与敏感数据识别能力，提升企业级 AI 的可信度，已获 CrowdStrike 与 Fortinet 等网络安全公司采用。
Cosmos：赋予机器人“世界模型”推理力
针对物理 AI（Physical AI）领域，英伟达推出 Cosmos 世界模型平台。其核心组件 Cosmos Reason 2 具备类人级别的环境推理能力，而 Cosmos Transfer 2.5 可生成大规模合成视频用于训练 AI。基于 Cosmos，英伟达同步推出Isaac GR00T N1.6人形机器人模型，实现全身控制与环境交互推理。德国机器人公司 Franka Robotics 已开始在虚拟环境中验证行为策略，再部署至现实世界。
Alpamayo：全球首个开源推理式自动驾驶 VLA 模型
英伟达首次发布面向自动驾驶的开源Alpamayo 系列，其中 Alpamayo 1 是业界首个开源的大规模 视觉-语言-动作（VLA）推理模型，具备 100 亿参数架构，能理解复杂场景并解释自身驾驶决策。该模型通过开环评估、闭环仿真和实车测试验证，在轨迹规划准确率、脱轨率和近距离碰撞率等关键指标上显著优于传统预测模型——挑战性场景规划准确率提升 12%，脱轨率降低 35%。
配合 Alpamayo，英伟达还开源了 AlpaSim 仿真框架 与包含 1700 多小时真实驾驶视频的物理 AI 数据集，覆盖极端天气与复杂路况，并利用 2 万小时真实驾驶视频对 Cosmos 世界模型进行后训练，使其能高保真生成夜间、暴雨、浓雾等边缘场景。
Clara：加速原子级精度的药物研发
在生命科学领域，英伟达升级其 Clara 医疗 AI 平台，推出三款新模型：La-Proteina 支持原子级蛋白质结构设计；ReaSyn v2将可合成性约束融入药物生成流程；KERMT 则可在早期预测药物-人体相互作用，提升研发安全性。配合新发布的 45.5 万个合成蛋白质结构数据集，Clara 正大幅降低新药研发门槛与周期。
开放生态战略，吸引全球科技巨头共建
英伟达此次不仅开放模型，更贡献了史上最大规模的开源多模态数据集，包括 10 万亿语言 tokens、50 万条机器人轨迹、100TB 车辆传感器数据以及前述蛋白质结构数据。这一开放策略已获得广泛响应：博世、Salesforce、Uber、Palantir、Franka Robotics、CrowdStrike、Fortinet 等企业已基于这些技术构建下一代 AI 系统。
从“生成”迈向“推理”：黄仁勋的 AI 新范式
黄仁勋在演讲中强调，未来 AI 的核心不再是内容生成，而是具备环境理解、自主推理与物理交互能力的智能体。Alpamayo、Nemotron 与 Cosmos 的共同点在于：它们都强调因果推理、可解释性与安全对齐，这正是英伟达推动 AI 从“被动响应”向“主动决策”演进的关键路径。
随着四大开源模型矩阵的落地，英伟达正从芯片供应商转型为全栈式 AI 基础设施与生态构建者，在全球 AI 竞争中占据战略制高点。