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　　智东西美国圣何塞3月18日现场报道✿★ღ★，顶着热烈的加州阳光✿★ღ★，一年一度的“AI春晚”英伟达GTC大会盛大开幕✿★ღ★。今日上午✿★ღ★，英伟达创始人兼CEO黄仁勋穿着闪亮的皮衣✿★ღ★，进行了一场激情澎湃的主题演讲✿★ღ★，一连亮出四代全新Blackwell Ultra✿★ღ★、Rubin✿★ღ★、Rubin Ultra✿★ღ★、Feynman旗舰芯片✿★ღ★，公布四年三代GPU架构路线图✿★ღ★，还多次提到中国大模型DeepSeek✿★ღ★。

　　整场演讲信息量爆棚✿★ღ★，覆盖加速计算✿★ღ★、深度推理模型✿★ღ★、AI智能体✿★ღ★、物理AI✿★ღ★、机器人技术✿★ღ★、自动驾驶等在内的AI下一个风口✿★ღ★，新发布涉及十大重点✿★ღ★：

　　5✿★ღ★、个人AI超算✿★ღ★：推出全球最小AI超算DGX Spark✿★ღ★、高性能桌面级AI超算DGX Station✿★ღ★，方便开发者本地微调或推理深度思考模型✿★ღ★。

　　8✿★ღ★、光电一体化封装网络交换机✿★ღ★：号称“世界上最先进的网络解决方案”✿★ღ★，可将AI工厂扩展到数百万块GPU✿★ღ★。

　　9✿★ღ★、物理AI/机器人✿★ღ★：开源Isaac GR00T N1人形机器人基础模型✿★ღ★，与迪士尼研究院✿★ღ★、谷歌DeepMind将合作开发开源物理引擎Newton✿★ღ★。

　　10✿★ღ★、电信AI和自动驾驶✿★ღ★：与通用汽车一起为工厂和汽车构建GM AI✿★ღ★，构建综合全栈自动驾驶安全系统NVIDIA Halos✿★ღ★。

　　值得一提的是✿★ღ★，英伟达宣布Blackwell GPU创下满血版DeepSeek-R1推理性能的世界纪录✿★ღ★。

　　通过硬件和软件的结合✿★ღ★，英伟达自今年1月以来将DeepSeek-R1 671B模型的吞吐量提高了约36倍✿★ღ★，相当于每个token的成本改善了约32倍✿★ღ★。

　　今年GTC人气火爆到史无前例✿★ღ★，万元起步的门票悉数售罄✿★ღ★，超过25000名观众齐聚现场✿★ღ★，几乎整座圣何塞都染上了“英伟达绿”✿★ღ★，从街巷金星jxd游戏下载✿★ღ★、集市✿★ღ★、高楼✿★ღ★、餐厅✿★ღ★、巴士到三轮车金星jxd游戏下载✿★ღ★，到处都是醒目的英伟达GTC标识✿★ღ★。

　　还有一个彩蛋✿★ღ★，在黄仁勋主题演讲开始前✿★ღ★，SAP中心大屏幕上播放的5人对话暖场视频中✿★ღ★，画面最右边的正是前英特尔CEO帕特基辛格bf88必官网登入✿★ღ★，他的身份已经变成了Gloo董事长✿★ღ★。

　　迪士尼机器人Blue作为黄仁勋主题演讲的惊喜嘉宾压轴出场✿★ღ★，摇头晃脑向黄仁勋撒娇卖萌✿★ღ★，还听从黄仁勋的指令✿★ღ★，乖乖站到了他的旁边✿★ღ★。

　　此外✿★ღ★，本届GTC大会特设China AI Day – 云与互联网线上中文专场✿★ღ★，涵盖大模型✿★ღ★、数据科学✿★ღ★、搜推广等领域的前沿进展✿★ღ★，演讲企业包括字节跳动✿★ღ★、火山引擎✿★ღ★、阿里云✿★ღ★、百度✿★ღ★、蚂蚁集团✿★ღ★、京东✿★ღ★、美团✿★ღ★、快手✿★ღ★、百川智能✿★ღ★、赖耶科技✿★ღ★、Votee AI✿★ღ★。

　　上午9点59分✿★ღ★，黄仁勋闪现圣何塞SAP中心舞台✿★ღ★，朝不同方向的观众席连放5个冲天炮✿★ღ★，然后慢慢走下舞台✿★ღ★。

　　在参会观众翘首等待11分钟后✿★ღ★，黄仁勋小步慢跑再度登场✿★ღ★，笑容满面地向全场观众打招呼✿★ღ★，还带观众云参观了下英伟达总部✿★ღ★。

　　至于为什么要提前展示路线图？黄仁勋说✿★ღ★，构建AI工厂和AI基础设施需要数年的规划✿★ღ★，不像买笔记本电脑✿★ღ★，所以必须提前两三年制定土地✿★ღ★、电力✿★ღ★、资本支出的计划✿★ღ★。

　　他公布了英伟达继Hopper✿★ღ★、Blackwell之后的下一代GPU架构——Rubin✿★ღ★。这一命名来自于发现暗物质的女性科学先驱薇拉鲁宾（Vera Rubin）✿★ღ★。

　　在万众期待中✿★ღ★，英伟达新一代数据中心旗舰GPUBlackwell Ultra（GB300）正式登场✿★ღ★。

　　Blackwell Ultra为AI推理时代而设计✿★ღ★，是全球首个288GB HBM3e GPU✿★ღ★，像拼乐高一样通过先进封装技术将2块掩膜尺寸的GPU拼装在一起✿★ღ★，可实现多达1.5倍的FP4推理性能✿★ღ★，最高15PFLOPS✿★ღ★。

　　该GPU增强了训练和测试时推理扩展✿★ღ★，可轻松有效地进行预训练✿★ღ★、后训练以及深度思考（推理）模型的AI推理✿★ღ★，构建于Blackwell架构基础之上✿★ღ★，包括GB300 NVL72机架级解决方案和HGX B300 NVL16系统✿★ღ★。

　　下一代模型可能包含数万亿参数✿★ღ★，可以使用张量并行基于工作负载进行任务分配✿★ღ★。如取模型切片在多块GPU上运行✿★ღ★、将Pipeline放在多块GPU上✿★ღ★、将不同专家模型放在不同GPU上✿★ღ★，这就是MoE模型✿★ღ★。

　　流水线并行✿★ღ★、张量并行✿★ღ★、专家并行的结合✿★ღ★，可以取决于模型✿★ღ★、工作量和环境金星jxd游戏下载✿★ღ★，然后改变计算机配置的方式✿★ღ★，以便获得最大吞吐量✿★ღ★，同时对低延迟✿★ღ★、吞吐量进行优化✿★ღ★。

　　黄仁勋称✿★ღ★，NVL72的优势就在于每块GPU都可以完成上述任务✿★ღ★，NVLink可将所有GPU变成单个大型GPU✿★ღ★。

　　升级的GB300 NVL72设计✿★ღ★，提高了能效和可服务性✿★ღ★，通过降低成本和能耗来推进AI推理民主化✿★ღ★，相比Hopper将AI工厂的收入机会提高50倍✿★ღ★。

　　与Hopper相比✿★ღ★，HGX B300 NVL16在大语言模型上的推理速度加快至11倍✿★ღ★，计算能力增加到7倍✿★ღ★，内存增至4倍✿★ღ★。

　　英伟达将NVIDIA DGX SuperPOD称作“全球最先进的企业级AI基础设施”✿★ღ★，旨在为实时推理和训练提供强大的计算能力✿★ღ★。

　　DGX SuperPOD提供FP4精度和更快的AI推理速度✿★ღ★，可扩展到数万块Grace Blackwell Ultra超级芯片✿★ღ★，预计将在今年晚些时候从合作伙伴处可获得✿★ღ★。

　　与采用Hopper系统和38TB快内存构建的AI工厂相比✿★ღ★，DGX GB300系统可提供70倍的AI性能✿★ღ★。

　　与上一代Hopper相比✿★ღ★，DGX B300系统可提供11倍的AI推理性能和4倍的AI训练加速✿★ღ★。

　　企业正竞相建设可扩展的AI工厂✿★ღ★，以满足AI推理和推理时扩展的处理需求✿★ღ★。英伟达推出开源的AI推理软件NVIDIA Dynamo✿★ღ★，其本质上就是AI工厂的操作系统✿★ღ★。

　　Dynamo（发电机）的命名来源是✿★ღ★，发电机是开启上一次工业革命的第一台工具✿★ღ★，Dynamo也是现在一切开始的地方✿★ღ★。

　　NVIDIA Dynamo是一个用于大规模服务推理模型的AI推理软件✿★ღ★，旨在为部署推理模型的AI工厂实现token收入最大化✿★ღ★。

　　它能够跨数千个GPU编排和加速推理通信✿★ღ★，并使用分区分服务来分离不同GPU上大语言模型的处理和生成阶段✿★ღ★，使每个阶段可根据特定需求独立优化✿★ღ★，并确保GPU资源的最大利用率✿★ღ★。

　　为了提高推理性能✿★ღ★，英伟达采用Blackwell NVL8设计✿★ღ★，之后又引入新的精度✿★ღ★，用更少的资源量化模型✿★ღ★。

　　未来每个数据中心都会受到电力限制✿★ღ★，数据中心的收入与之挂钩✿★ღ★，因此英伟达用NVL72进行扩展✿★ღ★，打造更节能的数据中心✿★ღ★。

　　在GPU数量相同的情况下✿★ღ★，Dynamo可将Hopper平台上运行Llama模型的AI工厂性能和收益翻倍✿★ღ★。在由GB200 NVL72机架组成的大型集群上运行DeepSeek-R1模型时✿★ღ★，Dynamo的智能推理优化也可将每个GPU生成的token数量提高30倍以上✿★ღ★。

　　基于Dynamo✿★ღ★，相比Hopper✿★ღ★，Blackwell性能提升25倍✿★ღ★，可以基于均匀可互换的可编程架构✿★ღ★。在推理模型中✿★ღ★，Blackwell性能是Hopper的40倍✿★ღ★。

　　黄仁勋说✿★ღ★：“这就是我以前为什么说✿★ღ★，当Blackwell批量发货时✿★ღ★，你不要把Hopper送人✿★ღ★。”他调侃自己是“首席收入官”✿★ღ★。

　　“买得越多✿★ღ★，省得越多✿★ღ★，赚得越多✿★ღ★。”黄仁勋的经典带货名言又来了✿★ღ★，这次他特别强调AI工厂收入的提高✿★ღ★，100MW AI工厂会包含45000颗GPU Die✿★ღ★、1400个机架✿★ღ★、每秒生成3亿个token✿★ღ★。

　　为了提升推理性能✿★ღ★，NVIDIA Dynamo加入了一些功能✿★ღ★，使其能够提高吞吐量的同时降低成本✿★ღ★。

　　它可以根据不断变化的请求数量和类型✿★ღ★，动态添加✿★ღ★、移除✿★ღ★、重新分配GPU✿★ღ★，并精确定位大型集群中的特定GPU✿★ღ★，从而更大限度地减少响应计算和路由查询✿★ღ★。

　　它还可以将推理数据卸载到成本更低的显存和存储设备上✿★ღ★，并在需要时快速检索这些数据✿★ღ★，最大程度地降低推理成本✿★ღ★。

　　Dynamo可将推理系统在处理过往请求时于显存中保存的知识（称为KV缓存）✿★ღ★，映射到潜在的数千块GPU中✿★ღ★。然后✿★ღ★，它会将新的推理请求路由到与所需信息匹配度最高的GPU上✿★ღ★，从而避免昂贵的重新计算✿★ღ★，并释放GPU来响应新的请求✿★ღ★。

　　该软件完全开源并支持PyTorch✿★ღ★、SGLang✿★ღ★、NVIDIA TensorRT-LLM和vLLM✿★ღ★，使企业✿★ღ★、初创公司和研究人员能够开发和优化在分离推理时部署AI模型的方法✿★ღ★。

　　英伟达正为全球企业提供构建AI智能体的核心模块✿★ღ★，推动企业级AI技术的普及与创新✿★ღ★。英伟达的Llama Nemotron可以在任何地方运行✿★ღ★，包括DGX Spark✿★ღ★、DGX Station以及OEM制造的服务器上✿★ღ★，甚至可以将其集成到任何AI智能体框架中✿★ღ★。

　　AT&T正在开发公司专用的的AI智能体系统✿★ღ★。未来✿★ღ★，英伟达不仅会雇佣ASIC设计师✿★ღ★，还会与Cadence合作✿★ღ★，引入数字ASIC设计师来优化芯片设计✿★ღ★。Cadence正在构建他们的AI智能体框架✿★ღ★，英伟达的模型✿★ღ★、NIM和库已经深度集成到他们的技术中✿★ღ★。Capital One✿★ღ★、德勤✿★ღ★、纳斯达克✿★ღ★、SAP✿★ღ★、ServiceNow✿★ღ★、Accenture✿★ღ★、Amdocs等企业也将英伟达技术深度融入AI框架中✿★ღ★。

　　黄仁勋还宣布存储龙头们构建企业级AI数据平台✿★ღ★。原本企业的存储系统是基于召回的✿★ღ★，而如今的系统应该基于语义✿★ღ★。基于语义的存储系统时刻在嵌入原始数据bf88必官网登入✿★ღ★，用户使用数据时只需使用自然语言进行交互✿★ღ★，便能找到需要的数据✿★ღ★。

　　NVIDIA DGX Spark和DGX Station是英伟达打造的个人AI计算机✿★ღ★，让开发者能在桌面上对大模型进行原型✿★ღ★、微调✿★ღ★、推理✿★ღ★。

　　DGX Spark可以被用来微调或推理最新的AI推理模型✿★ღ★，比如英伟达今天新发布的Cosmos推理世界基础模型和GR00T N1机器人基础模型✿★ღ★。该AI超算的预订今日起开放✿★ღ★。

　　DGX Station是一款基于Blackwell Ultra的新型高性能桌面级超级计算机✿★ღ★，为桌面带来了数据中心级别的性能✿★ღ★，用于AI开发✿★ღ★，今年晚些时候可从英伟达制造合作伙伴处获得✿★ღ★。

　　Blackwell系统构建于英伟达强大的开发工具生态系统✿★ღ★、CUDA-X库✿★ღ★、600多万开发者和4000多个应用的基础上✿★ღ★，可在数千块GPU上扩展性能✿★ღ★，非常适合运行新的Llama Nemotron推理模型✿★ღ★、AI-Q蓝图✿★ღ★、AI企业级软件平台✿★ღ★。

　　黄仁勋说CUDA-X是GTC的全部意义所在✿★ღ★。他展示了一张自己最喜欢的幻灯片✿★ღ★，包含了英伟达构建的关于物理✿★ღ★、生物✿★ღ★、医学的AI框架✿★ღ★，包括加速计算库cuPyNumeric✿★ღ★、计算光刻库cuLitho✿★ღ★，软件平台cuOPT✿★ღ★、医学成像库Monaiearth-2✿★ღ★、加速量子计算的cuQuantum✿★ღ★、稀疏直接求解器库cuDSS✿★ღ★、开发者框架WARP等✿★ღ★。

　　据他分享✿★ღ★，英伟达正在全面生产Blackwell金星jxd游戏下载✿★ღ★，有十几家企业已生产和部署Blackwell系统✿★ღ★。

　　2025年✿★ღ★，英伟达已经向美国前四大云服务提供商售出超过360万块Blackwell GPU✿★ღ★，相比去年销售Hopper的数量高出3倍✿★ღ★，去年Hopper销售量为130万块✿★ღ★。

　　3年前的英伟达GPU尚未将NVLink独立出来✿★ღ★，导致单一系统体积和重量惊人✿★ღ★，这代HGX系统8卡版本重达70磅✿★ღ★，黄仁勋称自己根本不可能将其举起展示✿★ღ★，而机架整体需要搭载4个8卡版本✿★ღ★。这极大影响了数据中心的能效和可扩展性✿★ღ★。

　　于是✿★ღ★，英伟达决定将NVLink与GPU分离✿★ღ★，以单独的NVLink组件实现GPU间的全速通信金星jxd游戏下载✿★ღ★。

　　原本的系统零件约有6万个✿★ღ★，而升级后的系统零件达到了60万个✿★ღ★，相当于20辆汽车的零件数量✿★ღ★。这一个机柜的算力就达到了1EFLOPS✿★ღ★，由5000根线英里✿★ღ★。

　　英伟达大费周章将二者分离的原因✿★ღ★，是为了实现极致的垂直扩展（Scale-Up）✿★ღ★，也就是扩展单一机柜的算力✿★ღ★。在目前的制造工艺限制下✿★ღ★，根本不可能造出单体包含130万亿颗晶体管的系统✿★ღ★。

　　黄仁勋认为✿★ღ★，推理远没有想象中的那么简单✿★ღ★，需要做好成本与性能的完美平衡✿★ღ★，这一平衡直接影响了服务质量和盈利能力✿★ღ★。

　　为了阐释推理中的诸多考量因素✿★ღ★，黄仁勋使用了一个坐标系✿★ღ★。x轴代表每秒生成的token数量✿★ღ★，Y轴代表系统的总吞吐量✿★ღ★。

　　现场✿★ღ★，黄仁勋演示了DeepSeek-R1和Llama 3.3 70B的对比✿★ღ★。Llama这类非推理类模型虽然token用量更少✿★ღ★，但回答质量较低✿★ღ★，而耗费20倍token✿★ღ★、150倍算力的推理模型bf88必官网登入✿★ღ★，能对复杂问题给出高质量的准确回答✿★ღ★。

　　但如果生成的速度不理想✿★ღ★，也会影响用户使用服务的意愿✿★ღ★，因此每秒生成的token数量需要尽可能高✿★ღ★。数据中心还要尽可能地为更多用户提供服务✿★ღ★，这样才能最大化收益✿★ღ★。

　　英伟达今天还发布了RTX Pro Blackwell系列工作站和服务器GPU✿★ღ★，提供加速计算✿★ღ★、AI推理✿★ღ★、光线追踪和神经网络渲染技术✿★ღ★，使其数据中心GPU从桌面到移动工作站提供动力✿★ღ★。

　　工作站和服务器GPU内存高达96GB✿★ღ★，笔记本电脑GPU内存达到24GB✿★ღ★，使应用程序可更快运行✿★ღ★，并使用更大更复杂的数据集✿★ღ★。

　　RTX PRO 6000数据中心和桌面GPU可将单GPU安全分区成最多4个实例✿★ღ★，5000系列桌面GPU可将单GPU安全分区成两个实例✿★ღ★。

　　1✿★ღ★、数据中心GPU✿★ღ★：RTX PRO 6000 Blackwell服务器版✿★ღ★，采用被动冷却热设计✿★ღ★，每台服务器最多可配置8块GPU✿★ღ★，可与NVIDIA vGPU软件结合为虚拟化环境中的AI工作负载提供动力✿★ღ★，预计将在今年下半年推出✿★ღ★。

　　新笔记本电脑GPU还支持最新NVIDIA Blackwell Max-Q技术bf88必官网登入✿★ღ★，可智能且持续地优化笔记本电脑性能和能效✿★ღ★。

　　随着AI工厂发展到前所未有的规模✿★ღ★，AI网络基础设施也必须升级✿★ღ★。英伟达将其光交换机称作“世界上最先进的网络解决方案”✿★ღ★。

　　英伟达今日发布全新共封装（CPO）的NVIDIA Spectrum-X和Quantum-X硅光网络交换机✿★ღ★，可将AI工厂扩展到数百万个GPU✿★ღ★。

　　与传统方法相比✿★ღ★，英伟达光交换机集成了光学创新✿★ღ★，将激光器减少至1/4✿★ღ★，每端口1.6Tb/s✿★ღ★，可提供3.5倍的能效✿★ღ★、63倍的信号完整性✿★ღ★、10倍的大规模网络弹性✿★ღ★、1.3倍快的部署时间✿★ღ★。

　　黄仁勋谈道✿★ღ★，英伟达希望将以太网的水平提升至InfiniBand级别✿★ღ★，这意味着更极致的拥塞控制✿★ღ★、延迟控制bf88必官网登入✿★ღ★。

　　相较传统以太网✿★ღ★，Spectrum-X以太网网络平台可为多租户✿★ღ★、超大规模AI工厂提供1.6倍的带宽密度✿★ღ★。

　　Quantum-X光交换机预计将在今年晚些时候上市✿★ღ★，提供144个基于200Gb/s SerDes的800Gb/s InfiniBand端口✿★ღ★，并采用液冷设计对板载硅光器件进行高效散热✿★ღ★。其AI计算网的速度是上一代产品的2倍✿★ღ★，扩展性是上一代产品的5倍✿★ღ★。

　　该系统搭载Quantum-X800 ASIC芯片✿★ღ★，并配备6个光学子组件和18个硅光芯片引擎✿★ღ★。

　　324个光学连接器串联起这一系统✿★ღ★，总计有36个激光输入和288个数据连接✿★ღ★，内置光纤管理功能✿★ღ★。

　　每个硅光芯片引擎拥有200GB/s的微光调制器✿★ღ★，总吞吐量为1.6Tb/s✿★ღ★，实现3.5倍节能✿★ღ★。

　　台积电的硅光子解决方案结合了其在先进芯片制造和台积电SoIC 3D芯片堆叠方面的优势✿★ღ★，帮助英伟达释放AI国产扩展到百万GPU甚至更多✿★ღ★。

　　黄仁勋做了一个换算✿★ღ★，这一系统的应用能在单个数据中心中节省数十个Megawatts的能源✿★ღ★，而60Megawatts就相当于10台Rubin Ultra机架的能耗✿★ღ★。

　　物理AI正在改变价值50万亿美元的行业bf88必官网登入✿★ღ★，在英伟达三台计算机上构建数十亿个机器人✿★ღ★。英伟达将机器人视作下一个数万亿美元产业✿★ღ★。

　　黄仁勋宣布推出开源✿★ღ★、预训练✿★ღ★、可定制的Isaac GR00T N1人形机器人基础模型✿★ღ★，旨在加快人形机器人的开发✿★ღ★，已提前获得该模型的公司包括波士顿动力✿★ღ★、Agility Robotics✿★ღ★、Mentee Robotics✿★ღ★、Neura Robotics等✿★ღ★。

　　黄仁勋谈道✿★ღ★，物理AI和机器人技术发展得很快✿★ღ★，但也面临着和大模型同样的挑战✿★ღ★，就是如何获得数据金星jxd游戏下载bf88必官网登入✿★ღ★、如何扩展让机器人更聪明✿★ღ★。

　　一是扩展AI的生成能力和理解物理世界的生成模型✿★ღ★，也就是Cosmos✿★ღ★。Cosmos可以生成无限数量的环境数据✿★ღ★。

　　二是✿★ღ★，机器人的可验证回报是物理定律✿★ღ★，因此需要设计用于模拟真实世界中的物理现象的物理引擎✿★ღ★。这一物理引擎需要被设计用于训练触觉反馈✿★ღ★、精细运动技能和执行器控制✿★ღ★。也就是上面迪士尼机器人Blue已经搭载的物理引擎✿★ღ★。

　　在机器人开发中✿★ღ★，英伟达Omniverse可以生成大量不同的合成数据✿★ღ★，开发人员根据不同领域聚合现实世界的传感器和演示数据✿★ღ★，将原始捕获的数据乘以大量照片级的多样化数据✿★ღ★，然后使用Isaac Lab增强数据集对机器人策略进行后训练✿★ღ★，让其通过模型放行为学习新技能✿★ღ★。

　　实地测试中✿★ღ★，开发人员使用Omniverse动态模拟真实环境进行测试✿★ღ★。现实世界的操作需要多个机器人协同工作✿★ღ★，Mega和Omniverse允许开发人员大规模测试✿★ღ★。

　　要将加速计算带到真实世界的每一个场景之中✿★ღ★，不仅需要芯片和CUDA这样的库✿★ღ★，还需要为每个场景建立对应的软件栈——如企业✿★ღ★、工厂✿★ღ★、机器人✿★ღ★、GPU云等应用场景✿★ღ★。

　　英伟达认为AI将对电信行业产生深远影响✿★ღ★，6G网络进入倒计时✿★ღ★，下一个时代将是AI原生无线网络✿★ღ★，包括用于无线电信号处理的AI/ML✿★ღ★、神经网络模型✿★ღ★。这将释放频谱效率的巨大收益✿★ღ★。

　　现场✿★ღ★，黄仁勋宣布英伟达与Cisco✿★ღ★、T-Mobile等几家志同道合的电信龙头合作✿★ღ★，建立由AI驱动的电信系统✿★ღ★，为6G开发AI原生无线网络✿★ღ★，以NVIDIA AI Aerial平台为基础✿★ღ★，确保下一代无线网络将是AI原生的✿★ღ★。

　　其目标是研究和开发一个AI原生✿★ღ★、高光谱效率✿★ღ★、开放和差异化的6G无线平台✿★ღ★，在频谱效率✿★ღ★、电源效率✿★ღ★、运营效率✿★ღ★、安全性✿★ღ★、成本效益✿★ღ★、创收机会方面设置新基准✿★ღ★，可用于全球部署✿★ღ★。

　　他回忆道✿★ღ★，当初AlexNet的出现bf88必官网登入✿★ღ★，让英伟达决定开始研究自动驾驶技术✿★ღ★，一转眼10年已逝✿★ღ★，如今英伟达的产品几乎出现在所有自动驾驶汽车之中✿★ღ★。

　　黄仁勋宣布✿★ღ★，通用汽车将会成为英伟达最新的合作伙伴✿★ღ★，在生产✿★ღ★、设计✿★ღ★、模拟和车机中应用英伟达的AI技术✿★ღ★。英伟达和通用汽车将协力为工厂和汽车构建GM AI✿★ღ★。

　　对此✿★ღ★，英伟达发布综合全栈自动驾驶安全系统NVIDIA Halos✿★ღ★。英伟达自动驾驶技术的全栈代码将交由第三方进行安全检验✿★ღ★，确保这些技术能充分反映现实世界的多元性✿★ღ★。

　　英伟达的自动驾驶模型采用蒸馏技术开发✿★ღ★、表现较好但速度较慢的模型会逐渐将知识传递给表现尚未完善✿★ღ★、但速度较快的模型✿★ღ★。此外✿★ღ★，有大量数据被转换成了3D场景✿★ღ★，可用于虚拟环境中的模拟✿★ღ★。

　　如今✿★ღ★，在英伟达Omniverse和Cosmos中✿★ღ★，自动驾驶模型能从变化中学习并自我改进✿★ღ★。Cosmos能根据图像建立现实世界的4D模型（包含图像分割）✿★ღ★，并通过计算机模拟同一场景的不同状况✿★ღ★，比如雨天✿★ღ★、雪天✿★ღ★、夜晚等等✿★ღ★，这将进一步提升自动驾驶模型的能力✿★ღ★。

　　例如✿★ღ★，在下方案例中✿★ღ★，用户输入了一则指令✿★ღ★，要求模型生成冬季城市环境中✿★ღ★，一辆汽车打开雨刮器✿★ღ★，左转时的画面✿★ღ★。在经过推理后✿★ღ★，模型生成的画面极为逼真✿★ღ★，能作为高质量数据加到自动驾驶模型训练过程中✿★ღ★。

　　黄仁勋回顾说✿★ღ★，在开始研究GeForce 25年后✿★ღ★，GeForce已经在全球范围内售罄✿★ღ★。GeForce将支持AI的CUDA带向世界✿★ღ★，现在AI彻底改变了计算机图形学✿★ღ★。

　　AI在10年间已经取得了巨大进步✿★ღ★。2023年的重大突破是AI智能体（AI Agents）✿★ღ★，AI智能体可以对如何回答或者解决问题进行推理✿★ღ★、在任务中进行规划✿★ღ★、理解多模态信息✿★ღ★、从网站中的视频中学习等✿★ღ★，然后通过这些学到的学习来执行任务✿★ღ★。

　　下一波浪潮是物理AI✿★ღ★，可以理解摩擦✿★ღ★、惯性和因果关系✿★ღ★，使机器人技术成为可能✿★ღ★，开辟出新的市场机会✿★ღ★。

　　关于AI智能体和物理AI有几个核心问题✿★ღ★：一是如何解决数据问题✿★ღ★，AI需要数据驱动✿★ღ★，需要数据来学习✿★ღ★、获得知识✿★ღ★；二是如何解决训练问题✿★ღ★，AI需要以超人的速度✿★ღ★、以人类无法达到的规模进行学习✿★ღ★；三是如何扩展实现Scaling Law✿★ღ★，如何找到一种算法让AI更聪明✿★ღ★。

　　首先从AI可以做什么开始✿★ღ★，AI可以逐步分解问题✿★ღ★、以不同方式解决同样问题✿★ღ★、为答案进行一致性检查等✿★ღ★。

　　当AI基于思维链进行一步步推理✿★ღ★、进行不同的路径规划时✿★ღ★，其不是生成一个token或一个单词金星jxd游戏下载✿★ღ★，而是生成一个表示推理步骤的单词序列✿★ღ★，因此生成的token数量会更多✿★ღ★，甚至增加100倍以上✿★ღ★。

　　三大AI Scaling Laws（预训练✿★ღ★、后训练✿★ღ★、测试时）对计算提出指数级需求✿★ღ★。随着计算成本增加✿★ღ★，需要全栈创新来降低成本/tokens✿★ღ★。

　　黄仁勋解释说✿★ღ★，模型更复杂✿★ღ★，生成的token多10倍✿★ღ★，为了保证模型的响应性和交互性✿★ღ★，因此计算速度必须提高10倍✿★ღ★。

　　其次是关于如何教AI✿★ღ★。教会AI如何推理的两个基本问题是数据从哪里来✿★ღ★、如何不受限制学习✿★ღ★，答案就是强化学习✿★ღ★。

　　人类历史上已经明确了二次方程的解法✿★ღ★、数独✿★ღ★、勾股定理等诸多知识✿★ღ★，基于数百个这样的案例可以生成数百万个例子让AI去解决✿★ღ★，然后使用强化学习来奖励✿★ღ★。这个过程中✿★ღ★，AI需要处理数百万个不同问题✿★ღ★、进行数百次尝试✿★ღ★，而每一次尝试都会生成数万个token✿★ღ★，这些都加到一起✿★ღ★，就会达到数万亿个token✿★ღ★。

　　AI变得更聪明✿★ღ★，使得训练这些模型所需的计算量大幅增长✿★ღ★。黄仁勋预计2030年末✿★ღ★，数据中心建设支出将达到1万亿美元✿★ღ★。

　　这背后的第一个动态变化是✿★ღ★，通用计算已经用完✿★ღ★，业界需要新的计算方式✿★ღ★，世界将经历手动编码软件到机器学习软件的平台转变✿★ღ★。

　　第二个变化是✿★ღ★，人们越来越认识到软件的未来需要大量投资✿★ღ★。这是因为计算机已经成为token的生成器✿★ღ★，基于生成式的计算构建AI工厂✿★ღ★，然后在AI工厂里生成tokens并重组为音乐✿★ღ★、文字✿★ღ★、视频✿★ღ★、化学品等各种类型的信息✿★ღ★。

　　作为AI行业风向标✿★ღ★，英伟达GTC 2025大会将举办超过1000场会议✿★ღ★、汇聚2000名演讲嘉宾和近400家参展商✿★ღ★，涵盖大语言模型✿★ღ★、物理AI✿★ღ★、云计算✿★ღ★、科学发现✿★ღ★、气候研究✿★ღ★、医疗健康✿★ღ★、网络安全✿★ღ★、人形机器人✿★ღ★、自动驾驶等主题✿★ღ★，并将举办首届量子日✿★ღ★，将汇集全球量子计算界和业内重要人物✿★ღ★，与黄仁勋共同探讨量子计算的现状和未来✿★ღ★。

　　现场参会者还能体验各种精心策划的活动✿★ღ★，包括数十场覆盖各个行业的演示✿★ღ★、实战培训✿★ღ★、自动驾驶汽车展览和试驾✿★ღ★，还有集结20家当地供应商和手艺人制作的小吃和商品的GTC夜市✿★ღ★，盲猜一波酷爱逛夜市的黄仁勋会惊喜现身✿★ღ★。必发bifa88✿★ღ★。必发888官网登录入口✿★ღ★，必发bf88唯一官网登录✿★ღ★。bifa必发