GTC柏林舞台上，黄仁勋单手举起一台轻薄笔记本RTX Spark，内存128GB。
2016年8月，他把刚发布的DGX-1送到OpenAI办公室，同样128GB内存，却要两个人抬上楼。
十年过去，AI性能涨了100万倍，同期摩尔定律只涨约100倍。
相差的部分，靠的是“极致协同设计”：软件、计算机、算法连同架构一起改。
RTX Spark的FP4算力最高1 Petaflops，统一内存最高128GB；Blackwell GPU和Grace CPU做成一颗芯片N1X，10月16日已开售。
过去电脑是工具，你下指令它执行；现在它被定义成“个人Agent”“数字伴侣”。
它得有模型、Harness、安全运行时OpenShell、知识和工具，模型可以本地跑，也可以放云上。
为此，英伟达和微软秘密合作四年，投入数千个工程师年。
模型只是大脑，真正干活的是Agent。
五要素：模型负责感知推理规划；Harness编排任务、调动记忆；沙箱负责隔离；知识读懂企业数据；工具使用现有软件。
安全是关键。
OpenShell的思路是把规矩写在Agent之外：每个Agent关进沙箱，能读写什么、能连什么，由沙箱外策略决定，密钥不交给它。
硬件再加一道锁：Sentry跑在BlueField-4上，一越界，毫秒级隔离。
AI工厂把电变成智能。黄仁勋反复说：AI是制造业。
一座1吉瓦的AI工厂，连土地、电力、厂房、计算、散热都算上，约500亿美元；按年收入400亿美元算，晚投产三个月就少约100亿美元。
DSX POD由7个液冷机架组成，机架间用17公里线缆连接，工厂里完成集成、布线、测试，装进集装箱运走。
场地水电就绪，部署就能从约六个月缩到最短14天。
水也省了：闭环液冷加干冷器不蒸发水，2吉瓦规模每天省约5400万升。
大模型是灵魂，Agent是双手，现在AI需要一个身体。
压轴的是机器鸭子MicroDuck，Hugging Face的机器人，由Pollen Robotics制造。
演示要看的，是怎么用Agent教它走路：从搭训练场到训练、上真机，全跑在一台RTX Spark上，只有大负载才交给云端。
训练好的策略下载回RTX Spark，部署到真机，四只鸭子走上舞台。
黄仁勋像老父亲一样，让它们走两步、坐下、翻跟头。
他更看好人形机器人，认为这是下一个大产业。
英伟达和Agile Robots发布参考人形机器人Agile ONE SN：身高1.4米、体重40公斤、31个自由度，预置Isaac GR00T，由Jetson Thor驱动，预计2027年初上市。
过去做机器人研究，软硬件都得自己拼；现在装在一台机器上，搭测试平台从几周缩到几天。
模型也全开放：语言Nemotron、世界基础Cosmos、人形GR00T、自动驾驶Alpamayo、量子Ising、气候Earth-2。
他承认这些模型不一定最前沿，但权重、训练数据和复现脚本全开放，企业后训练就能达到前沿水平。
最后他留下一句宣言：“每一家欧洲公司，都将成为AI公司。”
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