Nvidia 公司首席执行官黄仁勋今天在 Nvidia 公司年度 GTC 主题演讲中以其独特的技术专长、远见卓识和幽默感亮相。

今年的活动不仅突显了人工智能革命的快速发展，还凸显了 Nvidia 如何继续重新定义计算本身。黄仁勋（如图）的主题演讲是一场大师班，主题涉及扩展人工智能、突破硬件极限以及构建人工智能驱动型企业的未来。

关键要点

• Blackwell架构代表了人工智能计算的最大飞跃。
  

• 人工智能工厂将取代传统数据中心。

• Nvidia Dynamo 是用于大规模推理的 AI 操作系统。

• 企业 AI 采用加速→全栈 AI 解决方案、AI 驱动的员工队伍。

• 网络和电源效率是关键的扩展挑战。

• 人工智能驱动的机器人和数字孪生将推动下一波自动化浪潮。

Blackwell 全面投入生产：计算需求和推理

主题演讲的核心是 Blackwell 系统，这是 Nvidia 图形处理单元的最新进展。这不仅仅是又一次代际升级；它代表了有史以来最极端的 AI 计算扩展。借助 Grace Blackwell NVLink72 机架，Nvidia 构建了一个将大规模推理提升到新高度的架构。单是这些数字就令人震惊：

• 单机架 1 百亿亿次浮点计算

• 每个数据中心机架有 600,000 个组件

• 120 千瓦全液冷基础设施

从风冷到液冷计算的转变是管理功率和效率需求的必要适应。这不是渐进式创新；而是对 AI 计算基础设施的全面改造。

Blackwell NVL 与 Dynamo 结合：性能和横向扩展能力提升 40 倍

黄仁勋强调，大规模人工智能推理是一种极端计算，对 FLOPS、内存和处理能力的需求空前高涨。Nvidia 推出了 Dynamo，这是一款针对人工智能优化的操作系统，可使 Blackwell NVL 系统的性能提高 40 倍。Dynamo 代表着在 AI Factory 设计的硬件系统上运行操作系统软件的突破。这将释放应用程序的代理浪潮和新的智能水平。

Dynamo 管理三个关键流程：

• 预填充阶段：高效阅读海量信息。

• 键值存储：优化内存访问以进行推理。

• 解码阶段： 要点是什么？Dynamo 和 Blackwell 共同重新定义了 AI 性能，使大规模推理比以往更加高效和可扩展。

即将推出的人工智能基础设施产品路线图：云、企业和机器人

Jensen 特别强调了 Nvidia 为 AI 基础设施产品和技术发展制定可预测的年度节奏的重要性，涵盖云计算、企业计算和机器人技术。

该路线图包括：

• 现在：全面生产Blackwell GPU。

• 2H 2025： Blackwell Ultra NVL72。

• 2H 2026： Vera Rubin NVL144（以发现暗物质的科学家命名）。

• 2027 年下半年： Rubin Ultra NVL576（每机架 600kW！）。

每一个里程碑都是一次指数级的飞跃，重新设定人工智能效率、功耗和计算规模的行业 KPI。

扩展 AI 网络：Spectrum-X 和硅光子学

网络是下一个瓶颈，Nvidia 正在正面解决这一问题：

• Spectrum-X：适用于 AI 工厂的“增强型”以太网。

• 硅光子学：每秒1.6太比特的带宽，可实现大规模人工智能。

• 微镜技术： Nvidia 开发的一种新型收发器，可降低海量 GPU 网络的功耗。

黄仁勋指出，数据中心就像体育场，需要短距离、高带宽互连来实现工厂内部通信，还需要长距离光学解决方案来实现 AI 云规模化。

企业人工智能：重新定义数字化劳动力

黄仁勋预测，人工智能将重塑整个计算堆栈，从处理器到应用程序。人工智能代理将成为每个业务流程不可或缺的一部分，而 Nvidia 正在构建支持它们的基础设施。这不仅仅是为了取代人类；它还使企业能够前所未有地扩展智能。

从数据中心到人工智能工厂的转变

Nvidia 的最终愿景是从传统数据中心转向 AI 工厂——旨在大规模生成 AI 智能的独立、超高性能计算环境。这一转变重新定义了云基础设施，使 AI 成为工业规模的生产过程。

黄仁勋的新妙语是“买得越多，收入越多”，这既滑稽又尖锐地提醒我们，人工智能的价值与规模直接相关。Nvidia 将自己定位为这个新时代的缔造者，在这个时代，投资人工智能计算能力不是一种选择，而是一种经济必需。

存储必须彻底改造才能支持 AI 驱动的工作负载，转向基于语义的检索系统，以实现更智能、更高效的数据访问。这种转变将定义企业存储的未来，确保与 AI 和下一代计算架构无缝集成。寻找戴尔科技、惠普企业等关键生态系统合作伙伴，为新 AI 基础设施浪潮提供新产品和解决方案。Jensen 重点介绍了 Michael Dell，他展示了 Dell 拥有一套完整的 Nvidia 支持的 AI 产品和系统。

超越人工智能：重塑机器人技术

最后，Nvidia 宣布了一系列用于增强人形机器人开发的技术，其中包括 Nvidia Isaac GR00T N1，这是世界上第一个开放、完全可定制的通用人形推理和技能基础模型。

其他技术包括模拟框架和蓝图，例如用于生成合成数据的 Nvidia Isaac GR00T 蓝图，以及由 Google DeepMind 和迪士尼研究部门共同开发的专为开发机器人而构建的开源物理引擎 Newton。

GR00T N1 现已上市，是 Nvidia 将预先训练并发布给全球机器人开发人员的完全可定制模型系列中的第一个，加速了全球劳动力短缺（估计超过 5000 万人）所带来的行业转型。

黄仁勋表示：“通用机器人时代已经到来。借助 Nvidia Isaac GR00T N1 和新的数据生成和机器人学习框架，世界各地的机器人开发人员将开辟人工智能时代的下一个前沿。”

黄仁勋在 GTC 上的演讲不仅仅是关于下一波 GPU 的，而是关于重新定义整个计算行业。从数据中心到 AI 工厂、从编程到 AI 代理、从传统网络到 AI 优化互连的转变，让 Nvidia 站在了 AI 工业革命的前沿。

Nvidia 首席执行官为未来十年定下了基调：AI 不仅仅是一种应用 — — 它是计算本身的未来。正如我们在 theCUBE Pod 上所说的那样，AI 基础设施必须提供速度、反馈和规模，才能为位于顶层的代理和新 AI 应用的创新打开闸门。