“AI正處于拐點之中?！?/p>

作者｜趙健 蘇霍伊

編輯｜王博

發自美國圣何塞

AI行業的“超級碗”開始了，今天的主角是黃仁勛。

為了這個穿著黑色皮衣的男人，來自全球各地的科技行業創業者、從業者、開發者、科學家、投資人，還有英偉達的客戶、合作伙伴以及媒體都匯聚在圣何塞這座小城。

黃仁勛在GTC 2025的演講開始時間是當地時間3月18日上午10點，但是清晨6點，Doges AI創始人亞伯拉罕·戈麥斯（Abraham Gomez）就趕到了SAP Center，只為能“搶到一個前排的好位置”，當時他排在全場第二。而到了早上8點，場館外隊伍已經排出了一公里。

音樂生成模型公司Wondera聯合創始人兼CEO Bill坐在觀眾席第一排，他特意穿著一件黑色皮衣，“只為致敬老黃”。

雖然現場觀眾熱情高漲，但黃仁勛并沒有像去年那樣——如同一個“搖滾明星”讓人異?？駸?。

他今年更想證明自己的判斷，證明英偉達路線沒有問題，他全場說得最多的詞之一就是“scale up（擴大規模）”。

去年GTC，黃仁勛認為“未來是生成的”；而今年GTC，黃仁勛認為“AI正處于拐點之中”。

這次，黃仁勛主要發布了三個方面的內容：

第一，BlackwellGPU已全面投入生產。“產量增長令人難以置信，客戶需求也令人難以置信，”黃仁勛表示，“理由很充分，AI正處于拐點之中，由于推理人工智能以及推理人工智能系統和 Agentic 系統的訓練，我們在人工智能中需要進行的計算量要大得多?！?/p>

第二，搭載AI推理加速軟件Dynamo的Blackwell NVLink 72可提供NVIDIA Hopper 40倍的AI工廠性能。黃仁勛說：“隨著我們擴展AI，推理將成為未來十年最重要的工作負載之一?！倍诮榻BBlackwell Ultra的強勁性能時，黃仁勛又說出了那句經典臺詞：“買得越多，省得越多。甚至比這更好——買得越多，賺得越多。”

第三，英偉達制定年度路線圖，希望引導全球企業、開發者圍繞其規劃AI基礎設施。英偉達正在構建三個AI基礎設施，分別用于云、企業和機器人。

此外，英偉達還發布了兩款新的GPU：一是Blackwell Ultra GB300，這是去年發布的Bl-a-c-k-w-e-ll的升級產品；二是全新一代的芯片架構Vera Rubin以及Rubin Ultra。

黃仁勛對Scaling Law的信仰背后的秘密，就藏在歷經十幾代架構的芯片里。

總體而言，黃仁勛的演講一直在圍繞著“大模型推理的極限計算”。

在AI推理中，從單一用戶到大規模部署，需要在性能與收益之間找到最佳平衡。系統既要確保用戶的快速響應，又要通過提升硬件（如FLOPS、HBM帶寬）和優化軟件（如架構、算法）來提高整體吞吐量（Tokens per Second），以最大化規?；评淼慕洕鷥r值。

關于Scaling Law放緩的問題，黃仁勛也提出了跟業內截然相反的觀點，他認為：“由于新興的擴展方法和技術，人工智能的改進速度比以往任何時候都快?！?/p>

黃仁勛最近的壓力并不小，在直播畫面之外，他在現場演講間隙多次喝水，演講最后，嗓音也略顯沙啞。

AI市場正從“訓練”轉向“推理”，AMD、英特爾、谷歌、亞馬遜等科技巨頭推出專用推理芯片降低對英偉達的依賴。同時Cerebras、Groq、Tenstorrent等初創企業加速布局AI加速器，而DeepSeek等AI公司則希望通過優化模型減少對昂貴GPU的需求。

這正是黃仁勛的壓力來源。

英偉達在訓練市場占據超過90%的份額，隨著推理領域競爭越來越激烈，黃仁勛自然不想把推理市場拱手相讓，正如會場入口標語：AI的下一站是什么？從這里開始。

以下是黃仁勛主題演講的重點內容，由「甲子光年」在GTC現場整理。

1.全世界都誤解了Scaling Law

人工智能是英偉達近十年崛起的時代機遇。對于AI的前景，黃仁勛篤信不疑。本次GTC，黃仁勛一開場就將今年1月在CES上演講時用到的兩張PPT帶觀眾溫習了一遍：

第一張是AI的發展迭代進程，黃仁勛將其分為Perception AI（感知AI）、Generative AI（生成AI）、Agentic AI（代理AI）、Physical AI（物理AI）四大階段。

第二張是Scaling Law的三個階段，黃仁勛將其總結為Pre-training Scaling（預訓練擴展）、Post-training Scaling（后訓練擴展）、Test-time Scaling / Long Thing（測試時間擴展/長思考）。

關于Scaling Law，黃仁勛提出了跟業內截然相反的觀點。他聲稱，幾乎“全世界都誤解了”Scaling Law放緩的問題。黃仁勛認為，事實上由于新興的擴展方法和技術，人工智能的改進速度比以往任何時候都快。

黃仁勛是堅定的Scaling Law的“信仰者”，這種信仰建立在全世界人工智能的發展，都牢牢綁定于英偉達的GPU業務的基礎上。

黃仁勛隨后概述了能“一步步”推理的AI的發展，并提到了推理和強化學習的需求如何推動人工智能計算的需求。隨著人工智能正經歷一個“拐點”，四大云服務提供商對GPU的需求正在激增。黃仁勛預計數據中心建設的價值將達到1萬億美元。

黃仁勛解釋道，NVIDIA CUDA-X GPU加速庫和微服務現在服務于每個行業。未來每家公司都會擁有兩家工廠：一家生產產品，一家生產AI。

AI目前正在走向世界，涉足機器人、自動駕駛汽車、工廠和無線網絡領域。黃仁勛表示，AI最早涉足的行業之一是自動駕駛汽車。他補充道：“我們開發的技術幾乎被每一家自動駕駛汽車公司使用”，無論是在數據中心還是汽車領域。

黃仁勛宣布了自動駕駛的一項重要進展：美國最大的汽車制造商通用汽車正在采用 NVIDIAAI、模擬和加速計算來開發下一代汽車、工廠和機器人。他還宣布推出NVIDIA Halos，這是一款綜合安全系統，將NVIDIA的汽車硬件和軟件安全解決方案系列與其在AV安全領域的尖端AI研究結合在一起。

接下來是數據中心和推理。

黃仁勛談到了數據中心，他提到NVIDIA Blackwell已全面投入生產，并分享了來自眾多行業合作伙伴的系統。

對此黃仁勛心里美滋滋的，他還介紹了Blackwell如何支持極端擴展，“我們想這樣做的原因是為了解決一個極端問題，這就是所謂的推理?！?/p>

他解釋道，推理就是生成token，這對企業至關重要。生成這些token的人工智能工廠必須以極高的效率和性能建造。隨著最新一代推理模型能夠思考和解決日益復雜的問題，對token的需求只會增長。

為了進一步加速大規模推理，黃仁勛發布了NVIDIA Dynamo，這是一款用于加速和擴展AI工廠中AI推理模型的開源軟件?！八举|上是AI工廠的操作系統?！秉S仁勛說。

2.老黃好刀法：“買得越多，省得越多，賺得越多”

英偉達還發布了兩款新的GPU：一是Blackwell Ultra GB300，這是去年發布的Bl-a-c-k-w-e-ll的升級產品；二是全新一代的芯片架構Vera Rubin以及Rubin Ultra。

Blackwell Ultra GB300將于今年下半年出貨，Vera Rubin將于明年下半年出貨，Rubin Ultra將于2027年下半年推出。

同時黃仁勛還公布了接下來的芯片路線圖，其下下一代芯片的架構已經被命名為Feynman，將于2028年問世。該名字可能以著名理論物理學家理查德·費曼（Richard Feynman）命名。

英偉達每一代GPU架構，都會采用著名科學家的名字來命名。Bl-a-c-k-w-e-ll是英偉達在去年GTC發布的新架構，以美國統計學家David Harold Blackwell來命名。今年發布的最新一代架構Rubin，是以“證實暗物質存在”的女性科學先驅薇拉?魯賓（Vera Rubin）來命名。

從2004年至今的十一年時間里，英偉達已經發布了十三代芯片架構，包括Currie（居里）、Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯韋）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）、Turing（圖靈）、Ampere（安培）、Ada Lovelace（阿達·洛芙萊斯）、Hopper（霍珀）、Blackwell（布萊克威爾），以及今天的Rubin（魯賓），平均一年發布一代多。

黃仁勛對Scaling Law的信仰背后的秘密，就藏在這十幾代架構的芯片里。

Blackwell Ultra是去年發布的Blackwell的升級版，但黃仁勛并沒有直接對比兩者的性能。英偉達曾向媒體透露，單個Ultra芯片將提供與Blackwell相同的20 petaflops的AI性能，但HBM3e內存從192GB升級到了現在的288GB。與此同時，一個Blackwell Ultra DGX GB300“超級集群”將提供與Blackwell版本相同的288個CPU、576個GPU和11.5 exaflops的FP4計算能力，但內存容量為從240TB升級到300TB。

英偉達一直將Blackwell Ultra與2022年發布的H100做對比。

根據官方數據，Blackwell Ultra提供了1.5倍的FP4推理能力，可顯著加快“AI推理”，NVL72集群能夠運行一個交互式的 DeepSeek-R1 671B模型，只需十秒就能提供答案，而H100則需要1.5分鐘。英偉達表示，這是因為Blackwell Ultra每秒可以處理1000個token，是H100的十倍。

英偉達還將提供一個名為GB300 NVL72的單機架，該機架提供1.1 exaflops的FP4、20TB的HBM內存、40TB的“快速內存”、130TB/秒的NVLink帶寬和14.4 TB/秒的網絡。

由于Blackwell Ultra相比H100的壓倒性優勢，黃仁勛顯然也擔心客戶不再為H100買單，也擔心自己的銷售人員還賣不賣的出去H100。他調侃自己是“首席收入破壞者”，并表示在某些情況下，Hopper芯片其實也“還行”，但又補充道“情況并不多”。

接下來，黃仁勛說出了那句經典臺詞：“買得越多，省得越多。它甚至比那更好。現在，買得越多，賺得越多?！?/strong>

英偉達的下一代架構Rubin是一個全新架構。黃仁勛說，“基本上，除了機架外，所有東西都是全新的?！?/p>

Rubin的FP4算力達到50千萬億次，高于Blackwell的20千萬億次浮點運算。Rubin Ultra將采用單芯片，該芯片實際上包含兩個連接在一起的Rubin GPU，其性能達到100千萬億次FP4，是前者的兩倍，同時內存接近四倍，達到1TB。

完整的NVL576 Rubin Ultra機架可提供15 exaflops的FP4推理和5 exaflops的FP8訓練，英偉達稱其性能是今年推出的Blackwell Ultra機架的14倍。

如何在芯片之上擴展到更大的系統？黃仁勛提到將光子學（一種依靠光而不是電信號傳輸數據的網絡技術）緊密集成到加速計算基礎設施中。英偉達發布的Spectrum-X和NVIDIA Quantum-X硅光子網絡交換機融合了電子電路和光通信，使AI工廠能夠跨站點連接數百萬個GPU，同時降低能源消耗和運營成本。

“這真是一項瘋狂的技術。”黃仁勛說道。與傳統方法相比，英偉達光子交換機集成了光學創新技術，激光器數量減少了4倍，從而實現了3.5倍的功率效率、63倍的信號完整性、10倍的大規模網絡彈性和1.3倍的部署速度。

3.AI時代的計算機

除了云端芯片與數據中心外，英偉達還推出了搭載NVIDIA Grace Blackwell平臺的DGX個人AI超級計算機，讓AI開發人員、研究人員、數據科學家和學生能夠在桌面上對大型模型進行原型設計、微調和推理。

黃仁勛將其描述為“完美的圣誕禮物”，并同時推出了DGX Spark（前身為Project DIGITS）和DGX Station，后者是一款搭載NVIDIA Blackwell Ultra平臺的全新高性能NVIDIA Grace Blackwell桌面超級計算機。用戶可以在本地運行這些模型，也可以將它們部署在NVIDIA DGX Cloud或任何其他加速云或數據中心基礎設施上。

“這是AI時代的計算機。”黃仁勛說。

華碩、戴爾和惠普將與Boxx、Lambda和Supermicro一起銷售臺式電腦版本。

面向AI agent，黃仁勛還發布了具有推理能力的開源Llama Nemotron模型系列，為開發人員和企業提供一個業務就緒的基礎，創建獨立工作或作為連接的團隊解決復雜任務的高級AI agent。

NVIDIA Llama Nemotron推理系列基于Llama模型，提供按需人工智能推理功能。英偉達在培訓后增強了新的推理模型系列，以改進多步驟數學、編碼、推理和復雜的決策。

這一改進過程使模型的準確率較基礎模型提升高達20%，推理速度較其他領先的開放推理模型提升5倍，推理性能的提升意味著模型可以處理更復雜的推理任務，增強決策能力，降低企業的運營成本。

領先的Agentic AI平臺先驅——包括埃森哲、Amdocs、Atlassian、Box、Cadence、CrowdStrike、德勤、 IQVIA、微軟、SAP和ServiceNow——正在與 NVIDIA 合作開發其新的推理模型和軟件。

4.通用機器人時代已經到來

黃仁勛將機器人描述為下一個價值10萬億美元的產業，并表示到本世紀末，全球將至少缺少5000萬名工人。英偉達提供了一套完整的技術，用于訓練、部署、模擬和測試下一代機器人技術。

黃仁勛在一段視頻中宣布推出英偉達Isaac GR00T N1，這是世界上第一個開放、完全可定制的通用人形推理和技能基礎模型。他表示：“通用機器人時代已經到來。借助英偉達Isaac GR00T N1和新的數據生成和機器人學習框架，世界各地的機器人開發人員將開辟人工智能時代的下一個前沿?！?/p>

英偉達還宣布發布全新Cosmos世界基礎模型，為物理AI開發引入開放且完全可定制的推理模型，并賦予開發人員對世界生成前所未有的控制權。

黃仁勛表示：“使用Omniverse來調節Cosmos，并使用Cosmos來生成無限數量的環境，使我們能夠創建有根有據、由我們控制，但同時又系統地無限的數據?！?/p>

他還介紹了與谷歌DeepMind和迪士尼研究中心共同開發的用于機器人模擬的Newton開源物理引擎，然后，一個名叫“藍色”的微型機器人從地板上的一個艙口鉆出來，向黃仁勛發出嘟嘟聲。

這個小家伙去年GTC就來過黃仁勛演講現場，今年它再次成功吸引了全場的目光，大家都紛紛拿出手機拍攝。

黃仁勛與迪士尼的機器人，來源：「甲子光年」拍攝

英偉達的發展史，就是不斷為其GPU尋找應用場景的歷史。在十多年前，黃仁勛通過AlexNet找到了人工智能。而今天，黃仁勛為英偉達下一個十年尋找的場景，就是機器人與物理AI。

這一次，英偉達還能得償所愿嗎？

但黃仁勛顯然信心滿滿，會場內回蕩的一首歌曲似乎就是黃仁勛的內心獨白：

I'll put my armor on show you how strong I am

我會全副武裝讓你看看我有多堅強

I'll put my armor on I'll show you that I am

我會嚴陣以待讓你看看我

I'm unstoppable

我勢不可擋

（封面圖及未標注圖片來源：英偉達及「甲子光年」拍攝）