NVIDIA 首席执行官黄仁勋在德国举行的 GTC Berlin 2026 大会上发表主题演讲，宣布了一系列旨在推动欧洲人工智能经济发展的技术创新和基础设施。此次发布的内容包括新的基础设施平台、针对智能体的高级安全架构以及扩展的开放模型。
通过“DSX POD”缩短人工智能工厂的部署时间
公司发布了基于正在大规模生产的下一代“Vera Rubin”平台的“NVIDIA DSX POD”参考设计。其核心理念是由合作伙伴将人工智能工厂组装在标准化的紧凑型集装箱内，并预先进行集成和验证测试，从而将现场部署时间从六个月缩短至电力基础设施就绪后的仅 14 天。“NVIDIA DSX AI Factory Platform”还有助于将冷却水消耗量降低高达 100%，并在相同产出下实现 30% 的能效提升。
使用“OpenShell”建立智能体安全标准
在智能系统安全领域，公司推出了“NVIDIA OpenShell Reference Architecture for Safe AI Agents”参考架构。该架构基于名为“OpenShell”的开源运行环境，作为智能体与其所控制系统之间的连接纽带，通过内核级沙箱（Sandboxes）和精细的控制策略，对智能体的行为施加严格限制。
扩展开放模型组合与智能物理应用
此次发布还包括扩展公司的开放模型范围，涵盖了包括“Nemotron 3.5 Super VL”和“Nemotron 3.5 Bolt”在内的新语言模型系列，以及专用于搜索和文档分析的“Nemotron Retriever”模型、“Kumo”结构化数据预测模型、“Cosmos 3.5”通用模型，以及“Alpamayo 2 Edge”自动驾驶模型。
在机器人和汽车领域，公司宣布大众（Volkswagen）、捷豹路虎（JLR）、沃尔沃（Volvo）和梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）等公司的下一代汽车将加入“NVIDIA Hyperion”计算平台。此外，公司还发布了基于“Isaac GR00T”模型、具备 31 个自由度的“Agile ONE SN”参考人形机器人，计划于明年向研究人员提供，以缩短准备时间。
这一发展在实践中带来了哪些改变？
这些公告为通过标准化集装箱快速构建数据中心和专业基础设施设定了新标准，并为通过隔离运行环境控制自主智能体安全提供了切实可行的解决方案，从而解决了企业在大规模部署人工智能时面临的运营和安全顾虑。