Pontos-chave do discurso de Lao Huang na CES: 1. No nível de infraestrutura e poder computacional, a NVIDIA ultrapassa limites físicos por meio de "design colaborativo extremo" e reconstrói a lógica de custos dos data centers. Diante de um gargalo de apenas 1,6 vezes o número de transistores, a NVIDIA aumentou forçosamente o desempenho de inferência em 5 vezes e reduziu o custo de geração de tokens para 1/10 por meio da plataforma Vera Rubin, interconexão NVLink 6 e plataforma de armazenamento contextual de memória de inferência orientada pelo BlueField-4. O objetivo central desse nível é resolver os problemas de "não consegue contar" e "não consigo lembrar" (parede de memória) da IA Agente, abrindo caminho para a transferência da IA do treinamento para a inferência em larga escala. 2. No nível da evolução do modelo, a NVIDIA estabeleceu oficialmente uma mudança de paradigma de "IA generativa" para "IA de inferência" (escala de tempo de teste). Huang enfatizou que a IA não é mais uma pergunta e resposta pontuais, mas sim uma cadeia de pensamento que exige pensamento e planejamento em múltiplas etapas. Por meio das séries open source Alpamayo (raciocínio de direção autônoma), Cosmos (modelo de mundo físico) e Nemotron (agente), a NVIDIA está promovendo a IA com capacidades de raciocínio lógico e memória de longo prazo, para que possa lidar com cenários complexos de cauda longa que nunca foram vistos antes. 3. No nível físico de aterrissagem, a NVIDIA anunciou que a "IA física" entrou oficialmente no período de monetização comercial, quebrando a situação de que a IA existe apenas na tela. A apresentação esclareceu o cronograma para a Mercedes-Benz entrar em operação no primeiro trimestre de 2026 e demonstrou a cooperação completa e completa com a Siemens no metaverso industrial. Ao conectar o ambiente de simulação Omniverse, geração de dados sintéticos e modelos de controle robótico, a NVIDIA está injetando capacidades de IA do "mundo suave" da nuvem da Internet para o "mundo duro", como carros, fábricas e robôs em grande escala.