老黄CES演讲：DeepSeek与Kimi成下一代芯片标杆，AI资讯前沿解读

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引言：中国AI模型在CES巨幕上的“封神时刻”

在万众瞩目的2026年CES（消费电子展）科技盛宴上，英伟达（NVIDIA）创始人黄仁勋（老黄）的主旨演讲再次成为全球科技界的风向标。然而，今年演讲中最令中国开发者和AI从业者振奋的，并非仅仅是算力怪兽的更迭，而是PPT上中国AI模型的“含华量”爆表。DeepSeek V3.2、Kimi K2以及Qwen（通义千问）等国产大模型赫然位列全球开源模型前列，甚至被直接作为英伟达下一代Rubin架构芯片的“性能验货工具”。

这标志着中国AI力量已经从追赶者正式步入全球第一梯队，成为定义下一代算力标准的关键变量。想要获取更多实时、深度的AI资讯和AI新闻，欢迎访问 AI门户。

算力新巅峰：Rubin架构助力推理性能狂飙10倍

在老黄展示下一代Rubin架构的核心环节中，DeepSeek和Kimi K2 Thinking成为了展示性能跨越的“御用”模型。根据现场披露的数据，在Rubin架构的暴力性能加持下，Kimi K2 Thinking的推理吞吐量直接飙升了10倍。

更具颠覆性的是，token的生成成本暴降到了原来的1/10。这种指数级的“降本增效”释放了一个明确的信号：AI推理即将告别高昂的算力门槛，真正进入“平价时代”。对于全球开发者而言，这意味着更复杂的逻辑推理、更长的上下文处理将不再是少数巨头的特权。

MoE架构的胜利：中国大模型的技术突围

为什么老黄会选择DeepSeek、Kimi和Qwen作为标杆？答案在于它们对MoE（混合专家模型）架构的极致运用。

参数规模的指数级增长：PPT显示，480B规模的Qwen3和高达1TB规模的Kimi K2已成为代表性模型，验证了LLM参数规模每年以十倍量级进行Scaling的趋势。

高效计算的典范：DeepSeek-R1和Kimi K2代表了MoE路线下的顶级尝试，通过仅激活少量参数，大幅缓解了计算量和HBM显存带宽的压力，这正是英伟达Blackwell及Rubin系列硬件最擅长处理的场景。

主流趋势的引领：统计显示，自2025年以来，全球超过60%的开源AI采用了MoE架构。在权威评测机构Artificial Analysis的排行榜上，最智能的前十名开源模型清一色采用了MoE结构。

从“冲榜”到“体验”：中国开源AI的品牌崛起

过去，国产模型常被贴上“刷榜”的标签，但如今这种偏见正在被硬核实力击碎。Kimi K2 Thinking在全球16个前沿模型的行为基准测试中，凭借极低的被误导率，荣获“表现最佳的非美国模型”称号。

这种转变体现在以下几个核心优势： * 响应速度“唯快不破”：中国实验室正在以惊人的迭代速度发布模型，大幅压缩了与闭源模型之间的代差。 * 原生的RL训练优化：K2 Thinking在后训练阶段采用4bit精度，原生支持长序列强化学习（RL）扩展，使其在实际服务任务中表现更稳健。 * 复杂的Agent能力：Kimi K2支持“数百步稳定工具调用”以及“交错思考（Interleaved thinking）”，这种在调用工具间隙进行逻辑自检的能力，标志着模型逻辑链条的进一步成熟。

结语：开源力量倒逼闭源巨头

老黄在CES 2026上的演讲，实质上是将“开源”讲成了全场的主线。中国开源AI的集体爆发，不仅为全球开发者提供了更多选择，更在心智份额上给了美国闭源巨头巨大压力。当开源模型在性能上逼近闭源，且推理成本大幅下降时，AI应用的全面爆发已指日可待。

在这个技术飞速变革的时代，紧跟大模型和AGI的最新进展至关重要。如果您希望了解最新的AI日报、Prompt技巧或AI变现案例，请持续关注 AI资讯门户，获取一手的人工智能行业动态。