Nvidia Computex 2026 全攻略：Nemotron 3 Ultra、RTX Spark 同 Vera Rubin 一次過睇晒

喺台北 Computex 2026 嘅主題演講入面，黃仁勳（Jensen Huang）將 Nvidia 重新定位為一間提供完整全棧 AI 平台嘅公司。佢一口氣發布咗全新嘅開源模型、客製化 CPU、消費級超級晶片、安全 AI 智能體框架，同埋宣布咗下一代數據中心基礎設施全面投產。以下就係所有重點規格、效能同時間表嘅懶人包。

Nemotron 3 Ultra：全新旗艦級開源模型

Nvidia 模型發布嘅重頭戲係 Nemotron 3 Ultra，喺 2026 年 6 月 1 日正式亮相 。佢係 Nvidia 目前最大、最強嘅開源模型。

• 架構： 混合 Mamba-Transformer 嘅混合專家 (MoE) 模型，總共有 5500 億參數，每個 token 最多會用到 550 億個參數 。
• 訓練精度： 用 Nvidia 自家嘅 4-bit 浮點格式 NVFP4 去做預訓練 。
• 關鍵技術： 有「LatentMoE」技術，透過壓縮 token 嘅表達方式嚟提升路由質素；仲有「多 token 預測」 (MTP) 頭，可以加快生成速度 。
• 上下文窗口： 最多支援 100 萬個 token 。
• 智能指數排名： 喺 Artificial Analysis 智能指數入面，佢係美國開源模型嘅第一名，攞到 48 分，表現好過 Gemma 4 31B 。
• 效率： Nvidia 聲稱佢嘅推理速度快 5 倍，運行成本比同級開源模型平咗大約 30% 。每秒可以輸出超過 300 個 token 。
• 設計目標： 專門處理複雜推理、編程、指令遵循，同埋多步驟嘅智能體工作流程 。

Nemotron 3 全系列陣容

Nemotron 3 Ultra 係呢個系列嘅「大佬」，下面仲有兩個細啲嘅型號，全部都用同一套混合 Mamba-Transformer 混合專家架構 。

模型	總參數	每個 Token 用到嘅參數	重點
Nemotron 3 Nano	約 40 億	最少	專為 RTX PC 同 DGX Spark 等本地、邊緣設備做推理而設
Nemotron 3 Super	1200 億	120 億	2026 年 3 月 11 日發布，喺 PinchBench 攞到 85.6%，係處理智能體任務嘅頂尖開源模型
Nemotron 3 Ultra	5500 億	550 億	最大嘅型號；發布嗰陣係美國開源模型入面智能指數最高

三個型號都支援高達 100 萬 token 嘅上下文窗口。而 Super 同 Ultra 型號更加配備 NVFP4 訓練、LatentMoE 同多 token 預測層 。

NemoClaw 同 OpenShell：安全、本地嘅 AI 智能體

呢兩樣嘢最初係喺 2026 年 3 月嘅 GTC 大會上發布，之後喺 Computex 再重點介紹，佢哋組成咗 Nvidia 嘅企業級智能體套件 。

• NemoClaw： 係一個開源（用 Apache 2.0 授權）、建基於 OpenClaw 之上嘅企業級參考架構。只要一個指令就裝到，等你可以喺 RTX PC、工作站同 DGX 系統上面本機部署自主 AI 智能體。唔使畀雲端 API 費用，啲數據亦唔會離開你部機 。
• OpenShell： 係一個開源嘅安全執行環境，專門畀 AI 智能體喺一個沙盒環境入面運行。佢提供基於政策嘅防護欄、私隱控制，同埋幫長時間運行嘅智能體做隔離，你可以理解為係一個用 YAML 設定政策、專畀 AI 智能體用嘅 Docker 。
• 兩者夾埋就成為 Nvidia Agent Toolkit，係一套畀企業用嚟喺本地硬件上安全咁建立同執行自主 AI 同事嘅工具 。

Vera CPU：Vera Rubin 平台嘅運算大腦

Nvidia Vera CPU 係一粒客製化、基於 Arm 架構嘅處理器，專為數據中心嘅 AI 工作編排而設 。

• 核心數量： 88 個客製 Arm 核心，係單一晶片設計，冇晶片互連邊界 。
• 記憶體頻寬： 1.2 TB/s 嘅 LPDDR5X 。
• 片上互連架構： 3.6 TB/s，用嚟處理核心之間嘅數據傳輸 。
• 單線程效能： 每個時脈週期可以執行 10 條指令 (IPC) 。
• Nvidia 聲稱 Vera 嘅智能體 AI 效能係 x86 CPU 嘅 1.8 倍 。

Vera CPU 係 Vera Rubin NVL72 機櫃級系統嘅主處理器，負責同下一代 GPU 一齊運作，驅動 AI 工廠 。

RTX Spark：專為 Windows PC 而設嘅消費級超級晶片

RTX Spark 係 Nvidia 第一款專為消費級 Windows PC 而設嘅系統單晶片 (SoC)，同 MediaTek 一齊研發，用咗台積電嘅 3nm 製程 。黃仁勳形容佢係「我哋 33 年嚟學到嘅所有嘢，濃縮晒喺一粒晶片上面」。

• CPU： 20 核心 Arm 處理器——10 個 Cortex-X925 高效核心加 10 個 Cortex-A725 節能核心，最高時脈可以去到 4.1 GHz 。
• GPU： Blackwell RTX GPU，配備 6,144 個 CUDA 核心同支援 FP4 嘅第五代 Tensor Core——核心數量同桌面版 GeForce RTX 5070 一樣 。
• 統一記憶體： 最高可以配置 128 GB 嘅 LPDDR5X 。
• 互連技術： NVLink-C2C 晶片互連，CPU 同 GPU 晶片之間嘅頻寬高達 600 GB/s 。
• AI 效能： 1 petaflop 嘅 FP4 AI 運算效能，可以喺完全離線嘅情況下，運行 1200 億參數、支援 100 萬 token 上下文嘅大型語言模型 。
• 軟件支援： 完全支援 CUDA，仲可以兼容 NemoClaw 同 OpenShell，用嚟執行本地 AI 智能體 。
• 上市時間： Dell、Microsoft 同其他合作夥伴嘅手提電腦預計會喺 2026 年秋季 推出 。
• 應用場景： 本地 AI 智能體、渲染 90GB 嘅 3D 場景、剪接 12K 4:2:2 影片、4K AI 影片生成，同埋喺 1440p 解像度下超過 100 FPS 嘅遊戲效能 。

Nvidia 將 RTX Spark 定位為「全球第一款專為個人 AI 智能體而設嘅 Windows PC」。

Vera Rubin 平台：全面投產同早期雲端客戶

Nvidia 確認 Vera Rubin 平台已經進入全面投產階段，系統預計會喺 2026 年下半年送到合作夥伴手上 。

• 平台規模： 平台包含六到七粒共同設計嘅晶片，包括 Vera CPU 同下一代 GPU，全部都係為咗機櫃級規模嘅 AI 工廠而設計 。
• 完整機櫃效能： NVL72 配置可以提供 3.6 EFLOPS 嘅 AI 運算能力 。
• 供應鏈規模： 全球超過 30 個國家嘅 350 間工廠（單係台灣嘅合作夥伴就已經超過 150 間）一齊生產 Vera Rubin 系統 。
• 已公布嘅早期雲端同服務供應商客戶：
  • 超大規模雲端商： Microsoft Azure、AWS、Google Cloud 。
  • 專業雲端供應商： CoreWeave、Lambda、Oracle Cloud Infrastructure 。
  • 其他合作夥伴： Nebius、Nscale、Crusoe、Together AI、NAVER Cloud、Yotta、Firmus、Indosat 同 GMI 。

Nvidia 喺 Computex 主題演講入面，將 Vera Rubin 形容為下一代 AI 工廠嘅基石 。

Nvidia 嘅全棧 AI 平台已經成形

睇返成個 Computex 2026，可以話係 Nvidia 展示佢哋垂直整合策略最清晰嘅一次表現：

• 晶片層面： 數據中心用嘅 Vera CPU、消費級 PC 用嘅 RTX Spark，同埋機櫃級規模運算用嘅 Vera Rubin GPU，全面覆蓋咗由邊緣到雲端嘅所有運算層級 。
• 模型層面： Nemotron 3 系列——Nano、Super 同 Ultra，提供咗針對 Nvidia 硬件優化嘅開源模型，無論邊種部署規模都照顧到 。
• 軟件同智能體層面： NemoClaw、OpenShell 同 Agent Toolkit 等工具，畀企業可以用 Nvidia 自家模型，喺本地安全咁建立同部署自主 AI 智能體 。
• 基礎設施層面： Vera Rubin 全面投產，加上超大規模雲端商同專業雲端夥伴嘅支持，確保咗全球供應鏈都準備好去建設「AI 工廠」。

黃仁勳成個演講嘅訊息好清晰：Nvidia 而家已經可以提供 AI 技術堆疊入面嘅每一層，由晶片、開源模型，到智能體執行環境，再到工廠規模嘅部署基礎設施，全部一手包辦。