GTC四大天王：成为黄仁勋座上宾的四位90后华人青年

发布时间：2026-07-17 11:51:14 来源：安智兰德资讯网 作者：综合

机器之心发布

在当下的大的位 AI 产业版图中，有一个比财报数据更具前瞻性的天王风向标：黄仁勋身边坐着谁。

这位身着皮衣、黄仁后华被业界誉为“推理之王”的勋座英伟达创始人，每年都在 GTC 舞台上重新定义技术的上宾未来。然而，人青真正值得玩味的大的位往往不是他的演讲内容，而是天王他邀请上台、甚至留在饭桌旁的黄仁后华嘉宾名单。2025 年初那张流传甚广的勋座英伟达北京答谢晚宴座次图，已被证明是上宾当年最精准的投资指南：坐在老黄身边的年轻面孔，几乎一一对应了此后一年最火爆的人青赛道。

进入 2026 年，大的位这份名单中的天王华人面孔持续扩容。我们聚焦其中四位关键人物，黄仁后华他们精准踩中了黄仁勋反复押注的三个核心方向：推理大模型、具身智能、以及脑机接口。他们的共同标签是：年轻、华人、以及“将论文转化为公司”的实干派。

他们是：杨植麟、王兴兴、王鹤、朱毅鑫。

图｜GTC 四大天王之老黄座上宾。图源：NVIDIA GTC 公开照片或会议视频截图

一、杨植麟：GTC 主会上，唯一的独立大模型代表

将杨植麟置于首位，是因为在 2026 年的 GTC 舞台上，他占据了一个难以复制的位置。

英伟达公布的 GTC 2026 嘉宾名单中，月之暗面（Moonshot AI）是极少数登台的独立大模型创业公司代表。与他同台并列的，包括特斯拉 AI 软件副总裁、谷歌 DeepMind 核心架构师，以及 Cursor 和 Runway 的 CTO。在一份几乎被科技巨头和顶尖实验室垄断的名单里，这位中国大模型创业者成为了唯一的“独苗”。

这一席位的分量，需回溯至 2025 年才能完全解读。那一年，杨植麟和 Kimi 曾受 DeepSeek 冲击波影响，外界关注点一度从技术转向八卦。但他选择沉默，转而通过模型迭代、开源策略和产品打磨重新赢回信任。年底的内部信中，他披露了关键数据：月之暗面完成 5 亿美元 C 轮融资，投后估值达 43 亿美元，由 IDG 资本领投，阿里、腾讯超额跟投，账面现金超百亿。随着 Kimi K2.5 的发布，该模型一度登顶开源大模型 SOTA 榜单，在 Hugging Face 上排名第一。

在 GTC 台上，杨植麟首次完整披露了 Kimi 的技术路线图，将进化逻辑收敛为三个共振维度：Token 效率、长上下文、智能体集群（Agent Swarms）。他指出，当下的 Scaling Law 已不再是单纯堆砌资源，而是在计算效率、长程记忆和自动化协作中寻找规模效应，三者相乘才能引发智能跃迁。他直言行业痛点：许多被视为标配的技术（如统治训练界十余年的 Adam 优化器）实则已过时。月之暗面验证了 Muon 在 Token 效率上的潜力，并在万亿参数 K2 模型上解决了 Logits 爆炸导致的稳定性难题。

理解杨植麟，需理解其背景。1992 年生于广东汕头，清华计算机系年级第一，后赴 NLP 全球排名第一的卡内基梅隆大学，师从苹果前 AI 负责人 Salakhutdinov 和谷歌 Cohen。他仅用四年完成博士学业，以第一作者身份发表的 Transformer-XL 和 XLNet 至今仍是 NLP 领域被引最高的工作之一。他曾任职于 FAIR 和 Google Brain，并与图灵奖得主合作论文，是标准意义上的技术天才。

但他身上亦有“非标准”特质：大学期间组建摇滚乐队，月之暗面之名取自 Pink Floyd 的《The Dark Side of the Moon》。他自称为“一群固执的 AGI 纯粹主义者”。在他眼中，摇滚与创新本质相同：即在旧秩序中植入一个全新且看似怪异的事物。

这种技术演进的共振并非巧合。当英伟达的战略重心从“训练大模型”转向“高强度深度思考”时，一个死磕推理效率并带领 K2.5 冲击 SOTA 的团队，恰好成为这一新计算范式的最佳注脚。GTC 的席位已超越单纯的技术交流，成为这家算力霸主洞察全球 AI 前沿趋势的风向标。

二、王兴兴：从老黄的饭桌，到 GTC 的舞台

如果说杨植麟代表“会思考的 AI”，王兴兴则代表“会动的 AI”。

2025 年初的北京答谢宴上，王兴兴在社交平台晒出与黄仁勋的合影，配文简短：“新的一年，全新开始，加油。”这一幕被网友誉为“中国 AI 和机器人企业上桌”的名场面，他是绝对的 C 位之一。一个常被忽略的细节是：王兴兴籍贯浙江宁波，而黄仁勋祖籍亦在浙江。

但王兴兴与英伟达的关系远不止于一顿饭。在 2026 年 6 月的 GTC 台北大会上，黄仁勋在主题演讲中与宇树科技联合发布了一款基于 H2 Plus的人形机器人参考设计。这标志着以宇树为代表的中国机器人企业，正成为英伟达 Isaac 机器人生态的重要应用触点。宇树并非合影嘉宾，而是英伟达机器人生态的核心伙伴。从 2024 年 GTC 到 2025 年 CES，宇树几乎是老黄谈论具身智能时绕不开的中国名字。

王兴兴的故事是典型的“草根天才”叙事。2009 年考入浙江理工，大一便独自制造双足人形机器人；在上海大学读研期间，又独立开发出低成本、高性能的纯电驱动四足机器人 XDog，在圈内崭露头角。随后，宇树的四足机器人全球出货量领先，人形机器人 H1、G1、H2 接连问世，2025 年春晚上扭秧歌的机器人队伍将其推至大众视野中心。

在技术判断上，王兴兴较早提出“人形机器人大模型”概念。他强调，大语言模型仅是机器人大模型的一部分，人形机器人还需融合图像、关节指令、激光雷达数据及模仿学习等训练方式。他直言当前瓶颈：AI 模型、训练数据集及场景落地尚显不足，机器人亟需一个类似 ChatGPT 的通用模型，以跳过对新环境的反复适配。这与黄仁勋在 GTC 上的观点不谋而合：语言模型拥有整个互联网语料，但机器人学会动作必须从“第一人称视角”获取数据。

数据稀缺是赛道共性天花板。王兴兴的解法偏向本体论：先制造足够好、足够便宜的身体，使其能动且可大规模铺开，从而产生数据源头。

三、王鹤：把机器人送进工厂的那个学者

同为具身智能领域，王鹤走出了另一条路径。如果说王兴兴关注“身体”，王鹤更在意“大脑”与“干活”。

在北京那场晚宴上，银河通用创始人兼 CTO 王鹤亦坐在黄仁勋身旁。作为泛化操作智能的代表，银河通用是英伟达 Isaac 机器人平台的落地案例。2025 年 GTC 前后，行业风向迅速从“能走两步”转向“能干活”，王鹤与银河通用恰好踩中这一拐点。

王鹤的履历几乎为这条赛道量身定制。1992 年生，北京十一学校毕业，凭物理竞赛金牌保送清华电子系，本科期间深耕机械臂与视觉导航。2014 年赴斯坦福攻读博士，师从美国三院院士 Leonidas Guibas，提出的 NOCS 模型革新了机器人抓取泛化能力，获 ICCV 2023 马尔奖候选。2021 年回国任北大前沿计算研究中心助理教授、博导，创立具身感知与交互实验室，并担任智源具身智能研究中心主任，入选《麻省理工科技评论》35 岁以下中国区榜单。

2023 年 5 月，他判断多模态感知大模型与具身操作结合潜力巨大，联合前 ABB 机器人专家姚腾洲创立银河通用。其技术路径清晰：合成数据驱动 + 多模态大模型。当多数企业跟风特斯拉人形机器人时，王鹤做出两个反直觉决策：砍掉双腿改用轮式底盘，聚焦机械臂的泛化抓取。理由务实：腿是为了炫技，而轮子加一双能干活的手，才能更快进入真实场景。

结果证明银河通用的机器人真正“进厂打工”。它们出现在整车装配线、零售仓 24 小时拣货作业中，并与爱博医疗共建全国首家 24 小时智慧医疗仓，在北上广深杭稳定运行一年多。商业化的成功反哺估值：2025 年 12 月，银河通用完成超 3 亿美元融资，由中国移动旗下基金领投，估值达 30 亿美元，居当时人形机器人行业之首。

王鹤最迷人之处，在于学者与创业者身份的无缝融合。他仍在北大开设《计算机视觉导论》和《具身智能导论》并公开课程网站，同时管理一家估值数十亿美元的公司。学术上的泛化执念，被他直接转化为商业护城河。

四、朱毅鑫：把「看见」重新写回大脑的人

若前三位解决的是 AI 如何思考、行动与工作，朱毅鑫则聚焦更极端的问题：当视觉彻底失灵，能否绕过眼睛，让大脑直接“看见”世界？

在 2026 年 GTC 的分会 China AI Networking Day（迎接 10 亿瓦级 AI 工厂的时代）上，朱毅鑫与英伟达网络技术市场高级总监冯高锋进行对谈。作为国内少数受邀在 NVIDIA GTC 全球大会报告的学者，他的出现并不意外。但在大会主线高谈算力、AI 工厂与万通道数据洪流时，他代表了这股洪流最终汇入的目的地之一：人脑。

朱毅鑫的学术根基在于视觉认知与神经解码，这正是侵入式视觉脑机接口（BCI）最缺失的拼图。作为脑机接口公司芯生视界的联合创始人，他主攻视觉脑机解码算法——即将人脑视觉皮层读出的神经信号，翻译回图像、颜色与空间结构的数学模型。

芯生视界的工作在 BCI 赛道中属“地狱级难度”。团队致力于制造侵入式视皮层假体：利用万通道级高制程神经刺激芯片，向失去外周输入的视觉皮层重新“渲染”神经活动，将外部世界改写为大脑可解读的刺激语言。该系统被称为“神经显卡”，对标支撑 AI 爆发的 GPU，旨在攻克大脑极端高带宽数据流的“编解码—重建”闭环。今年，该公司刚完成近亿元种子轮融资。

这条赛道的壁垒由三股力量构成：临床一线积累的稀缺人脑数据（含百余例患者视觉皮层电刺激数据库）、达到国际 SOTA 的视觉解码与重建算法，以及具备工业级流片与量产经验的高制程自研芯片。朱毅鑫处于中间环节，也是最像“AI”的一环。视觉重建本质是解码问题：如何从有限、带噪的神经信号中，反解出人脑可识别的画面。这与他多年在视觉表征、认知建模上积累的语言体系一脉相承。

将其列入名单，逻辑顺畅：杨植麟让模型更会想，王兴兴与王鹤赋予机器身体与工作能力，而朱毅鑫与芯生视界让智能反向接回生物大脑。当黄仁勋反复强调算力重塑世界时，脑机接口提供了这个故事最科幻、也最贴近人性的出口：让视觉成为人脑通向混合智能的第一入口。

尾声：老黄的目光，照见的是什么

纵观这四位青年，黄仁勋的注意力呈现出清晰的逻辑线：

• 杨植麟解决“AI 如何想得更深”；
• 王兴兴解决“AI 如何拥有身体”；
• 王鹤解决“这个身体如何真正干活”；
• 朱毅鑫解决“如何让智能反向接回人脑”。

推理、本体、操作，再到脑机接口，这四个点串联起智能从硅基生长、再反向接入碳基的完整链路。这也是英伟达从芯片公司向“AI 工厂”及物理 AI 基础设施转型时，试图讲述的核心故事。

受邀上台、入席饭桌的华人越来越多，且越来越年轻。这一现象值得铭记：它表明这一代华人技术创业者已站在全球产业叙事的中心；同时也提醒我们，黄仁勋的邀请函绝非随意发放，而是基于其生态位对未来风向的一次提前下注。

座次表是否会再次成为最准的投资指南，时间将给出答案。但可以确定的是，当算力故事触及尽头，真正决定下一程的，是坐在桌边的人，能将多大的梦想，写进多硬的代码里。

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