GTC四大天王:成为黄仁勋座上宾的四位90后华人青年

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。








