然而，真正的挑战在于让AI理解物理世界。"一个小孩都懂的常识--物体恒存、重力、摩擦力--对AI来说完全陌生。"黄仁勋指出，这引出了演讲的核心主题：物理AI。为此，需要构建一个由三台计算机组成的完整系统：一台用于训练AI模型，一台用于在机器人或汽车上实时推理（"边缘计算"），而第三台则用于高精度物理模拟，以生成训练数据并评估AI行为的安全性。
世界模型Cosmos与自动驾驶系统AlphaMio
随后，黄仁勋隆重介绍了英伟达应对物理AI挑战的核心答案：NVIDIA Cosmos。这是一个开源的、"前沿级"的世界基础模型，它并非基于语言，而是基于对互联网规模视频、真实驾驶数据和3D模拟的学习，从而建立起对世界运作方式的统一表征。Cosmos能够根据单张图片生成逼真视频，或从3D场景描述中生成物理合理的运动轨迹。更重要的是，它能在交互式闭环模拟中响应AI的动作，并进行因果推理。
"Cosmos将计算转化为数据。"黄仁勋强调，这解决了在现实世界中收集海量、尤其是罕见"长尾"场景数据的成本与效率瓶颈。
基于Cosmos生成的海量合成数据与真实数据，英伟达训练并开源了其首个端到端自动驾驶系统--NVIDIA AlphaMio。黄仁勋宣称，这是"世界上第一个具备思考推理能力的自动驾驶汽车AI"。AlphaMio不仅能处理传感器输入并控制车辆，更能向乘客解释它即将采取的行动及其背后的推理过程。这种"可解释性"和应对未知场景的推理能力，是处理自动驾驶"长尾问题"的关键。他宣布，首款搭载AlphaMio的梅赛德斯-奔驰汽车将于2026年第一季度上路。
