英偉達更新產品路線圖，黃仁勳：每人都應關注機器人，這可能成為史上規模最大產業

澎湃新聞

03-19

AI（人工智能）芯片龍頭英偉達的CEO黃仁勳宣佈了多項重要更新，着重強調推理模型帶來的芯片行業新機遇。當地時間3月18日，黃仁勳在英偉達GTC大會上發表主題演講。在這場持續了兩個多小時的演講中，黃仁勳宣佈基於Blackwell架構的最新芯片Blackwell Ultra（GB300）和下一代Rubin架構將如期推出，同時，公司將在機器人領域持續加碼。18日下午一點，身穿經典黑色皮衣的黃仁勳登臺亮相...

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Ultra（GB300）和下一代Rubin架構將如期推出，同時，公司將在機器人領域持續加碼。18日下午一點，身穿經典黑色皮衣的黃仁勳登台亮相。面對座無虛席的美國加州聖何塞SAP中心，黃仁勳感慨：“多麼精彩的一年……我們有很多精彩的事情可以分享。”他還笑稱，GTC曾經被稱為AI界的“伍德斯托克（Woodstock）音樂節”，如今已然發展成了AI界的美國橄欖球聯盟總決賽“超級碗”。Tokens成演講熱詞，計算機“已經成為tokens生成器”回顧英偉達一路走來的歷程，黃仁勳表示，今年已是GeForce顯卡誕生以來的第25年。在大約十年前，始於感知人工智能和計算機視覺的AI開始真正進入全世界的視野。目前，我們正處於生成式人工AI階段，將走向智能體AI時代，隨後是物理AI時代，也就是機器人將登場的地方。來源：英偉達直播黃仁勳接着談到，目前，我們已經擁有了3條縮放法則（Scaling Law）：從感知AI到生成式AI的預訓練擴展，到更強生成式AI的後訓練擴展，再到長思考模型的測試時訓練擴展，讓AI學會了推理。黃仁勳指出，縮放法則其實依然有效，甚至超出預期：“去年，幾乎全世界都搞錯了。大家以為縮放法則失效，但實際上，現在AI推理所需的計算量比去年人們所以為的要高出100倍。”三條縮放法則。來源：英偉達直播順着這個邏輯，黃仁勳強調，AI發展的潛力遠超出人們的預期，AI的下一步發展將通過改進訓練和知識工作來實現。他認為，AI推理能力的提升可能會帶來下一個重大突破，而tokens（AI模型處理中的最小數據單位）的日益普及是這種變化中的重要組成部分：“計算機已經成為tokens生成器，而不是文件檢索器。”因此，黃仁勳指出，隨着AI變得越來越智能、應用範圍越來越廣，並且獲得更多資源來推動其發展，AI正在經歷一個轉折點。他預計，隨着對AI和新計算方法的需求不斷增長，全球數據中心的建設規模將很快超過一萬億美元。在詳細介紹了CUDA編程語言在DNA基因測序、5G/6G信號處理、量子計算等領域中做出的貢獻之後，黃仁勳重新講回AI，並宣佈了一系列合作。英偉達將與幾家電信企業合作開發基於人工智能的6G無線技術，合作伙伴包括T-Mobile、Mitre、思科、ODC和Booz Allen。在自動駕駛領域，英偉達將與通用汽車（GM）擴大合作伙伴關係。通用汽車將使用英偉達的計算平台（包括Omniverse和Cosmos）構建定製AI系統，以優化通用汽車的工廠規劃和機器人技術。黃仁勳還宣佈，公司將推出端到端自動駕駛汽車全棧綜合安全系統Nvidia Halos，正在開發中的每一行代碼都將由第三方進行安全評估。一段宣傳片顯示，英偉達的實時協作模擬平台Omniverse和Cosmos能夠訓練自動駕駛程序，使其從各種環境變化中學習並實現自我提升。AI芯片路線圖繼續更新，再下一代芯片名為“Feynman”演講開始近一個小時後，終於到了萬眾矚目的數據中心部分。雖然去年GTC上宣佈的Blackwell芯片才剛全面投產不久，市場已經在密切關注下一代芯片的動向。在今天的演講中，推理成為了關鍵詞。黃仁勳展示了一張圖表，兩條軸中一條顯示用户每秒處理的標記數，另一條顯示工廠每秒處理的標記數。黃仁勳指出，“大規模的推理是一種極端的計算任務”，需要確保AI既智能又能響應迅速，“這一切都是為了攻克推理問題”。黃仁勳強調推理和tokens的聯繫。來源：英偉達直播為了驗證這一點，英偉達將“傳統模型”Llama 3.3與推理模型DeepSeek R1進行了對比。在回答同一個關於婚禮座位安排的問題時，Llama 3.3 70B模型在一次推理中使用了439個tokens，雖然耗時較短，但得出了錯誤的答案。而DeepSeek R1模型則使用了近9000個tokens，雖然耗費了更多的計算資源和時間，但得出了正確答案。傳統大模型與推理模型的對比。來源：英偉達直播在這個案例中，推理模型所需的tokens是傳統大型語言模型的20倍，計算資源更是高達150倍，但它確實能得出正確答案，節省了大量被浪費的tokens。黃仁勳指出，隨着下一代模型可能擁有數萬億個參數，像英偉達Blackwell NV72這樣強大的系統將發揮至關重要的作用。經過漫長的鋪墊後，黃仁勳宣佈推出“AI工廠的操作系統”NVIDIA Dynamo。Dynamo被稱為一個“分佈式推理服務庫”，作為一個開源解決方案，旨在解決用户對tokens的需求與無法生產足夠tokens之間的平衡問題。黃仁勳還展示了Dynamo的多位合作伙伴，微軟和Perplexity也出現在其中。黃仁勳表示：“在推理模型方面，Blackwell的性能是Hopper的40倍。”雖然Blackwell在推理性能上相較Hopper實現了巨大飛躍，但“我們是一個功耗受限的行業”。因此，Dynamo可以通過提高單個用户每秒處理的tokens數量，從而進一步提升性能，意味着整體響應速度將變得更快。在對Hopper進行了一番“拉踩”、對Blackwell進行大力推銷後，黃仁勳又一次搬出了自己的經典觀點：“買得越多，省得越多。”在Dynamo技術加持下，搭建AI工廠的廠商還能實現“買得越多，賺得越多”。今年2月，英偉達發佈2025財年第四財季財報，稱最新AI芯片Blackwell的銷量“超出預期”，在第四財季帶來了110億美元的收入，是公司有史以來增長速度最快的產品，其生產正在“全速進行”。展望未來，黃仁勳表示，隨着Blackwell全面投入生產，全新加速計算平台Blackwell Ultra NVL72平台將於2025年下半年如期推出。該平台的帶寬是前代Blackwell芯片的2倍，內存速度也快了1.5倍。全新加速計算平台Blackwell Ultra NVL72。來源：英偉達直播在Blackwell之後，英偉達將迎來以天文學家Vera Rubin名字命名的Rubin架構。黃仁勳表示，下一代Vera Rubin NVL144平台將於2026年下半年推出。接下來是Rubin Ultra NVL576平台，其將於2027年下半年推出，作為一次“極致的擴展”，該平台將擁有250萬個部件，並連接576個GPU，性能達到GB300的14倍。這聽起來有些不可思議，黃仁勳也補充稱這些預測確實有些超前，“但能夠讓你感受到我們正在前進的速度”。黃仁勳還揭曉了在Rubin之後下一代AI平台的名字“Feynman”，致敬諾貝爾物理學獎獲得者理查德·費曼（Richard Feynman）。費曼以對量子力學的路徑積分表述、量子電動力學、過冷液氦的超流性以及粒子物理學中部分子模型的研究而聞名。英偉達未來產品路線圖。來源：英偉達直播發布人形機器人通用開源模型此外，黃仁勳還宣佈將推出以太網產品NVIDIA Photonics，Spectrum-X Photonics和Quantum-X Photonics將於2026年下半年推出。公司還將發佈兩款由Grace Blackwell支持的個人AI超級計算機DGX Spark和DGX Station。DGX Spark在今年1月的國際消費類電子產品展覽會（CES 2025）上作為“Project Digix”首次亮相，售價3000美元，搭載縮小版的GB10超級芯片，已經開始接受預約。據介紹，GB10每秒可執行高達1000萬億次的AI運算，使其成為微調最新AI推理模型的理想之選。DGX Station則為需要更多AI處理能力的專業研究人員準備，配備了GB300 Ultra Desktop超級芯片，提供20 petaflops的性能和784GB的統一系統內存。NVIDIA 尚未公佈DGX Station的價格，這款電腦將於今年晚些時候上市，最後，黃仁勳以機器人作為本次演講的收尾，宣佈了一款面向人形機器人的通用開源基礎模型GR00T N1。黃仁勳表示：“每個人都應關注（機器人）這一領域，這很可能成為有史以來規模最大的產業。”雖然黃仁勳的本次演講可謂是“乾貨滿滿”，但似乎未能止住英偉達股價的下跌勢頭。18日當天，隨着美股科技股再度普遍走低，英偉達（Nasdaq：NVDA）股價收於每股115.43美元，跌3.43%，總市值2.83萬億美元。自今年年初的大漲以來，英偉達股價長期處於下跌狀態，原因是美股科技股普遍遭遇拋售，且市場擔心芯片市場競爭加劇和AI投資支出的回落將影響對英偉達Blackwell處理器系列的需求。此外，1月20日，中國AI初創公司深度求索（DeepSeek）推出高性價比且高性能的開源大模型DeepSeek-R1，隨後在國際市場上引發轟動，導致英偉達市值在從1月24日起的短短三天內蒸發6000億美元。當地時間3月20日，黃仁勳還將參加一場以量子計算為主題的會議，參會者包括來自量子行業的十幾位CEO和高管。\n\n\n海量資訊、精準解讀，盡在新浪財經APP","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0}}}

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