每一個(gè)人都應(yīng)該看一下老黃在華盛頓 GTC 大會(huì)的演講，去看看英偉達(dá)，老黃眼中的“美國科技的未來”

在我看來，這個(gè)發(fā)布會(huì)的最大的“震撼”是英偉達(dá)要和諾基亞合作干6G，重新構(gòu)筑世界的通信系統(tǒng)

簡單來說老黃描繪了一幅以美國為中心的 AI 世紀(jì)藍(lán)圖，從6G，大規(guī)模部署 GPU 和量子技術(shù)突破，到人工智能工廠、機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)駕駛汽車，每一項(xiàng)舉措都在構(gòu)建美國的人工智能骨干網(wǎng)絡(luò)，整個(gè)演講主要涉及6大核心：

1.利用物理人工智能和數(shù)字孿生技術(shù)重塑美國工業(yè)化

2.利用人工智能原生 6G 技術(shù)制定全球標(biāo)準(zhǔn)

3.借助 NVIDIA NVQLink 鞏固量子領(lǐng)導(dǎo)地位

4.利用安全、可部署的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)政府現(xiàn)代化

5.構(gòu)筑美國開源模型的骨干網(wǎng)絡(luò)

6.利用統(tǒng)一的 DRIVE Hyperion 生態(tài)系統(tǒng)加速自動(dòng)駕駛

以下是詳細(xì)信息：

新計(jì)算范式：加速計(jì)算

在演講的開篇，老黃指出，計(jì)算行業(yè)正面臨六十年來最重要的一次模式轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變的根源在于傳統(tǒng)計(jì)算增長規(guī)律的終結(jié)與新需求的爆發(fā)

摩爾定律的黃昏與登納德縮放定律的終結(jié)

長期以來，計(jì)算性能的提升依賴于摩爾定律（Moore's Law），即芯片上的晶體管數(shù)量大約每兩年翻一番。然而，更關(guān)鍵的是登納德縮放定律（Dennard scaling），它保證了隨著晶體管變小，其功耗密度保持不變，從而使得性能提升的同時(shí)不會(huì)帶來過熱問題

老黃明確指出，登納德縮放定律在近十年前就已經(jīng)失效。雖然晶體管數(shù)量仍在增加，但其性能和能效的提升速度已大大減緩，受到了物理定律的限制。這意味著，僅僅依靠增加晶體管數(shù)量來提升 CPU 性能的傳統(tǒng)路徑已經(jīng)走到了盡頭

加速計(jì)算的必然性與 CUDA 的核心價(jià)值

Nvidia 很早就預(yù)見到了這一趨勢，并開創(chuàng)了一種新的計(jì)算模型——加速計(jì)算（Accelerated computing）。其核心思想是將串行處理的 CPU 與大規(guī)模并行處理的 GPU 相結(jié)合，讓兩者各司其職，從而突破傳統(tǒng)計(jì)算的瓶頸

然而，加速計(jì)算并非簡單的硬件替換，它需要一個(gè)全新的編程模型。你不能直接將為 CPU 串行執(zhí)行編寫的軟件放在 GPU 上運(yùn)行，那樣甚至?xí)?。必須重新發(fā)明算法、創(chuàng)建新的軟件庫，甚至重寫整個(gè)應(yīng)用程序

這正是 Nvidia 耗費(fèi)近三十年時(shí)間打造的核心寶藏——CUDA（Compute Unified Device Architecture，計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)）。CUDA 不僅僅是一個(gè) GPU，它是一個(gè)完整的編程平臺(tái)，包含了一整套豐富的軟件庫和工具。老黃強(qiáng)調(diào)，人們常常關(guān)注 GPU 硬件本身，但如果沒有 CUDA 這個(gè)編程模型，以及 Nvidia 對其長達(dá)十幾代產(chǎn)品（目前已發(fā)展到 CUDA 13/14）的兼容性維護(hù)，開發(fā)者將無法有效地利用 GPU 的強(qiáng)大算力

CUDA X：賦能千行百業(yè)的軟件寶庫

Nvidia 的真正護(hù)城河是建立在 CUDA 之上的龐大軟件庫生態(tài)，即 CUDA X。演講中列舉了超過 350 個(gè)庫中的一部分，展示了其應(yīng)用的廣度與深度：

cuLitho：計(jì)算光刻庫，耗時(shí)七年研發(fā)，現(xiàn)已被臺(tái)積電（TSMC）、三星（Samsung）、阿斯麥（ASML）等半導(dǎo)體巨頭用于芯片制造的最前端環(huán)節(jié)

Monai：全球排名第一的醫(yī)療影像 AI 框架

Ariel：用于無線通信系統(tǒng)的庫，是實(shí)現(xiàn) 6G 和 AI 融合的關(guān)鍵

cuQuantum：用于量子計(jì)算模擬的庫

cuDNN：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，是引爆本輪 AI 革命的基礎(chǔ)。Megatron Core 庫在其之上構(gòu)建，使得訓(xùn)練超大規(guī)模語言模型成為可能

其他還包括用于數(shù)據(jù)科學(xué)的 cuDF、用于 CAE（計(jì)算機(jī)輔助工程）的稀疏求解器、用于模擬的 Warp Python 求解器等

每一個(gè)庫都代表著 Nvidia 針對一個(gè)特定領(lǐng)域，通過重新設(shè)計(jì)算法，將該領(lǐng)域帶入加速計(jì)算時(shí)代。這不僅為生態(tài)伙伴創(chuàng)造了價(jià)值，也為 Nvidia 開拓了全新的市場。從醫(yī)療健康、制造業(yè)到自動(dòng)駕駛，加速計(jì)算正在重塑每一個(gè)行業(yè)

重新定義 AI：新的工業(yè)引擎

老黃認(rèn)為，公眾對 AI 的認(rèn)知大多停留在 ChatGPT 這樣的聊天機(jī)器人上，但這遠(yuǎn)非 AI 的全貌。AI 正在從兩個(gè)層面引發(fā)深刻的變革：它徹底重塑了計(jì)算技術(shù)棧，并催生了一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)

AI 的新計(jì)算棧

傳統(tǒng)的軟件開發(fā)模式是程序員手動(dòng)編寫代碼，在 CPU 上運(yùn)行，而 AI 時(shí)代的軟件開發(fā)，則是通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，用海量數(shù)據(jù)來“編程”或“訓(xùn)練”一個(gè)模型，這個(gè)模型運(yùn)行在 GPU 上，這一轉(zhuǎn)變導(dǎo)致整個(gè)計(jì)算技術(shù)棧發(fā)生了顛覆性變化。這個(gè)新的技術(shù)棧自下而上依次是：

1. 1. 能源 ：AI 計(jì)算是能源密集型的

2. 2. GPU 基礎(chǔ)設(shè)施 ：由海量 GPU 連接構(gòu)成的數(shù)據(jù)中心，其規(guī)模遠(yuǎn)超以往

3. 3. Token（令牌）生成 ：這些 GPU 超級(jí)計(jì)算機(jī)將能源轉(zhuǎn)化為被稱為“Token”的數(shù)字。Token 是 AI 的基本計(jì)算單元和詞匯表。幾乎任何有結(jié)構(gòu)的信息都可以被“Token 化”，包括文本、圖像、視頻、3D 結(jié)構(gòu)、化學(xué)物質(zhì)、蛋白質(zhì)、基因，甚至是機(jī)器人的動(dòng)作和行為

4. 4. AI 模型 ：一旦信息被 Token 化，AI 模型就可以學(xué)習(xí)其語言和內(nèi)在含義，從而實(shí)現(xiàn)理解、回應(yīng)和生成。Transformer 只是眾多模型架構(gòu)中的一種，此外還有 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、狀態(tài)空間模型、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，適用于不同類型的任務(wù)。

5. 5. 應(yīng)用 ：構(gòu)建在模型之上的具體應(yīng)用。

AI 是“工作”，而非“工具”

老黃提出了一個(gè)深刻的洞見：傳統(tǒng)軟件是工具，而 AI 是工作

Excel、Word、瀏覽器都是工具，需要人類去使用它們。工具產(chǎn)業(yè)的規(guī)模是有限的，IT 工具市場大約為一萬億美元

AI 則不同，它本身可以成為勞動(dòng)者，能夠自主使用工具來完成任務(wù)。比如：

Perplexity AI：是一個(gè)能夠使用瀏覽器工具來預(yù)訂假期或購物的 AI

Cursor：是一個(gè)“代理式 AI“，Nvidia 的每一位軟件工程師都在使用它作為編程伙伴。Cursor 使用的工具是 VS Code

自動(dòng)駕駛汽車：車內(nèi)有一個(gè)無形的AI 司機(jī)，它在從事駕駛工作，而汽車就是它使用的工具

由于 AI 能夠直接參與到價(jià)值創(chuàng)造的工作環(huán)節(jié)，它所能觸及的市場規(guī)模將遠(yuǎn)超傳統(tǒng) IT 行業(yè)。它將直接賦能價(jià)值一百萬億美元的全球經(jīng)濟(jì)，提高生產(chǎn)力，解決勞動(dòng)力短缺問題

AI 工廠：一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)

除了改造現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)，AI 還催生了一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)——生產(chǎn)智能（即 Token）的產(chǎn)業(yè)，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心不同，老黃將未來的計(jì)算中心稱為“AI 工廠”。它的特點(diǎn)是：

單一目的：它的唯一產(chǎn)品就是 Token。它不像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心那樣存儲(chǔ)文件、運(yùn)行各種應(yīng)用，而是專注于 AI 計(jì)算

價(jià)值導(dǎo)向：工廠的目標(biāo)是生產(chǎn)盡可能有價(jià)值（即更智能）的 Token

效率驅(qū)動(dòng)：它追求以極高的速率和盡可能低的成本來生產(chǎn)這些 Token。

這個(gè) AI 工廠的新產(chǎn)業(yè)，正是驅(qū)動(dòng)對 GPU 需求呈指數(shù)級(jí)增長的根本原因

Blackwell 革命與極限協(xié)同設(shè)計(jì)

面對 AI 帶來的指數(shù)級(jí)算力需求，以及摩爾定律失效的雙重挑戰(zhàn)，Nvidia 的答案是“極限協(xié)同設(shè)計(jì)”（Extreme Co-design）。Blackwell 架構(gòu)是這一理念的巔峰之作

雙重指數(shù)增長的壓力與良性循環(huán)

AI 的算力需求面臨著雙重指數(shù)增長：

1. 1. 技術(shù)的指數(shù)增長 ：AI 模型的智能化過程（預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、推理/思考）需要越來越大的計(jì)算量。特別是思考過程，即推理，遠(yuǎn)比人們想象的要復(fù)雜和耗算力

2. 2. 市場的指數(shù)增長 ：模型越智能，就越有價(jià)值，越多人和企業(yè)愿意付費(fèi)使用（例如 Cursor、Midjourney 等）。使用量的增加反過來又需要更多的算力。

這兩個(gè)指數(shù)增長形成了一個(gè)強(qiáng)大的“良性循環(huán)”：更多的算力投入 -> AI 變得更智能 -> 吸引更多用戶和應(yīng)用 -> 產(chǎn)生更多利潤 -> 投入更多算力。

要維持這個(gè)循環(huán)高速運(yùn)轉(zhuǎn)，關(guān)鍵在于必須持續(xù)地、大幅度地降低 Token 的生成成本和響應(yīng)時(shí)間

極限協(xié)同設(shè)計(jì)：超越芯片的系統(tǒng)性創(chuàng)新

僅僅設(shè)計(jì)更快的單顆芯片，性能提升只能是百分比級(jí)別的，無法滿足指數(shù)級(jí)的需求
，Nvidia 的方法是“極限協(xié)同設(shè)計(jì)”：從一張白紙開始，同時(shí)考慮和重新設(shè)計(jì)整個(gè)技術(shù)棧的每一個(gè)環(huán)節(jié)，包括新的芯片架構(gòu)、新的系統(tǒng)設(shè)計(jì)、新的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、新的軟件、新的 AI 模型架構(gòu)，乃至新的應(yīng)用

這是一個(gè)從“scale up”（單機(jī)擴(kuò)展）到“scale out”（橫向擴(kuò)展）再到“gigascale”（千兆級(jí)規(guī)模）的全方位設(shè)計(jì)：

Scale Up：將多個(gè) GPU 芯片通過高速互聯(lián)技術(shù)（NVLink）組合成一個(gè)機(jī)架規(guī)模的巨型 GPU

Scale Out：通過專為 AI 設(shè)計(jì)的 Spectrum-X Ethernet 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將多個(gè)機(jī)架連接成一個(gè) AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)集群

Gigascale：通過 Spectrum-XGS 技術(shù)，將多個(gè)數(shù)據(jù)中心連接起來

Blackwell 架構(gòu)：性能與成本效益的飛躍

Grace Blackwell GB200 系統(tǒng)是極限協(xié)同設(shè)計(jì)的產(chǎn)物。其核心是 NVLink 72，一個(gè)將 72 個(gè) Blackwell GPU 連接成一個(gè)統(tǒng)一計(jì)算單元的機(jī)架系統(tǒng)，它解決了大模型中“專家混合”（Mixture of Experts, MoE）模型的通信瓶頸。在舊系統(tǒng)中，一個(gè) GPU 可能需要為 32 個(gè)專家模型服務(wù)；而在 NVLink 72 系統(tǒng)中，由于互聯(lián)帶寬極大提升，一個(gè) GPU 只需服務(wù) 4 個(gè)專家，效率天差地別

性能飛躍：根據(jù)第三方基準(zhǔn)測試，Grace Blackwell 每個(gè) GPU 的性能是上一代 H200 的 10 倍

盡管 GB200 是有史以來最昂貴的計(jì)算機(jī)，但由于其極高的 Token 生成效率，它反而成為了全球生成 Token 成本最低的方案。這對于維持 AI 的良性循環(huán)至關(guān)重要

驚人的商業(yè)增長與“美國制造”的回歸

Blackwell 帶來了前所未有的商業(yè)增長。老黃透露，到 2026 年，公司對 Blackwell 和早期 Rubin 產(chǎn)品的累計(jì)業(yè)務(wù)可見性已達(dá)到五千億美元

Blackwell 的初期產(chǎn)量（預(yù)計(jì) 2000 萬顆 GPU）將是其前代 Hopper 整個(gè)生命周期產(chǎn)量（400 萬顆 GPU）的五倍

更重要的是，Blackwell 將實(shí)現(xiàn)Made in America。從亞利桑那州的晶圓，到印第安納州的 HBM 內(nèi)存，再到德克薩斯州的系統(tǒng)組裝，Nvidia 正在將高端制造業(yè)帶回美國

Rubin 平臺(tái)

演講的高潮之一是老黃發(fā)布了下一代平臺(tái)——Rubin。Vera Rubin 是第三代機(jī)架規(guī)模計(jì)算機(jī)，它實(shí)現(xiàn)了完全無電纜設(shè)計(jì)和 100% 液冷，集成了新的 Vera Rubin CPU、Rubin GPU、新的網(wǎng)絡(luò)芯片 ConnectX-9 和數(shù)據(jù)處理器 BlueField-4

AI 工廠與數(shù)字孿生

隨著計(jì)算單元從芯片擴(kuò)展到整個(gè)數(shù)據(jù)中心，Nvidia 的設(shè)計(jì)視野也隨之?dāng)U展。他們現(xiàn)在不僅設(shè)計(jì) AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)，更設(shè)計(jì)和運(yùn)營整個(gè)AI 工廠，而實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的關(guān)鍵技術(shù)是數(shù)字孿生（Digital Twin）

Omniverse DSX：AI 工廠的設(shè)計(jì)與運(yùn)營藍(lán)圖

Nvidia 推出了 Omniverse DSX，一個(gè)用于構(gòu)建和運(yùn)營千兆瓦級(jí)AI 工廠的藍(lán)圖，這是一個(gè)革命性的理念：首次將建筑、電力、冷卻系統(tǒng)與 AI 計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施本身進(jìn)行協(xié)同設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)階段：

合作伙伴（如 Jacobs Engineering、西門子、施耐德電氣等）在 Omniverse 的數(shù)字孿生環(huán)境中，使用各自的 OpenUSD 資產(chǎn)，共同規(guī)劃工廠的布局、電力和散熱方案

他們可以使用 CUDA 加速的工具（如 Ansys、Cadence 的軟件）來模擬熱流和電氣性能，從而在動(dòng)工前就找到最優(yōu)設(shè)計(jì)。

建造階段：

采用預(yù)制模塊化的方式，在工廠內(nèi)完成制造和測試，然后運(yùn)到現(xiàn)場像樂高一樣拼接起來，這大大縮短了建設(shè)周期

運(yùn)營階段：

物理工廠上線后，數(shù)字孿生成為其操作系統(tǒng)，工程師可以指揮在數(shù)字孿生中預(yù)先訓(xùn)練好的 AI 代理，實(shí)時(shí)優(yōu)化能源消耗，減少對電網(wǎng)的壓力

據(jù)估算，對于一個(gè) 1 吉瓦（gigawatt）的 AI 工廠，DSX 帶來的優(yōu)化每年可以增加數(shù)十億美元的額外收入

物理 AI 的數(shù)字孿生：從工廠到機(jī)器人

數(shù)字孿生的應(yīng)用不止于 AI 工廠本身，它也是實(shí)現(xiàn)物理 AI——即機(jī)器人技術(shù)的關(guān)鍵

在與富士康（Foxconn）合作的案例中，他們在德克薩斯州休斯頓建造的 Nvidia AI 基礎(chǔ)設(shè)施制造工廠，就是“生于數(shù)字”（born digital）的。

整個(gè)工廠的布局和流程在西門子基于 Omniverse 的數(shù)字孿生解決方案中進(jìn)行優(yōu)化。

工廠內(nèi)的機(jī)器人（如 Fanuc 的機(jī)械臂、自主移動(dòng)機(jī)器人 AMRs）首先在 Isaac Sim 的模擬環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練和測試

通過 Omniverse 進(jìn)行大規(guī)模傳感器模擬，讓機(jī)器人 AI 學(xué)會(huì)作為一個(gè)整體協(xié)同工作。部署后，基于 Metropolis 和 Cosmos 的視覺 AI 代理會(huì)從上方監(jiān)控整個(gè)工廠的運(yùn)作，發(fā)現(xiàn)異常、安全隱患甚至質(zhì)量問題

這個(gè)案例生動(dòng)地展示了未來制造業(yè)的圖景：一個(gè)由機(jī)器人構(gòu)成的工廠，在數(shù)字孿生中被精心編排，用以制造機(jī)器人化的產(chǎn)品

6G、量子計(jì)算與開源模型

除了在核心的 AI 計(jì)算領(lǐng)域持續(xù)深耕，Nvidia 也在積極布局下一代顛覆性技術(shù)，并強(qiáng)調(diào)開放生態(tài)的重要性

6G 通信：重塑無線網(wǎng)絡(luò)

老黃指出，Nvidia 看到了一個(gè)機(jī)會(huì)，即利用 AI 和加速計(jì)算的平臺(tái)轉(zhuǎn)變?yōu)槠鯔C(jī)，重奪在 6G 時(shí)代的領(lǐng)導(dǎo)地位

Nvidia 與諾基亞（Nokia），全球第二大電信設(shè)備制造商，達(dá)成重要合作。推出了一個(gè)全新的產(chǎn)品線：Nvidia ARC（Aerial Radio Network Computer，空中無線電網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)）

ARC 是一個(gè)基于 Grace CPU、Blackwell GPU 和 ConnectX 網(wǎng)絡(luò)的軟件定義的可編程計(jì)算機(jī)，它運(yùn)行名為 Ariel 的 CUDA X 庫，實(shí)際上是一個(gè)運(yùn)行在 CUDA 上的無線通信系統(tǒng)

這一合作將帶來兩大革命：

1. 1. AI for RAN（AI 賦能無線接入網(wǎng)） ：利用 AI 和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，實(shí)時(shí)調(diào)整波束成形，優(yōu)化信號(hào)傳輸，從而提高頻譜效率。這不僅能傳輸更多數(shù)據(jù)，還能節(jié)省全球約 1.5-2% 的電力消耗

2. 2. AI on RAN（無線接入網(wǎng)上的 AI） ：將基站轉(zhuǎn)變?yōu)檫吘売?jì)算節(jié)點(diǎn)。就像 AWS 在互聯(lián)網(wǎng)之上建立了云計(jì)算一樣，Nvidia 和諾基亞將在無線通信網(wǎng)絡(luò)之上建立一個(gè)龐大的“邊緣工業(yè)機(jī)器人云”，將云端 AI 能力直接推向數(shù)據(jù)無法到達(dá)的邊緣地帶

量子計(jì)算

經(jīng)過 40 年的發(fā)展，量子計(jì)算領(lǐng)域取得了突破，現(xiàn)在已經(jīng)可以制造出單個(gè)穩(wěn)定的、可糾錯(cuò)的“邏輯量子比特”

然而，量子比特極其脆弱，需要復(fù)雜的控制和糾錯(cuò)機(jī)制。Nvidia 認(rèn)為，量子計(jì)算機(jī)（QPU）的未來在于與經(jīng)典超級(jí)計(jì)算機(jī)（GPU）的緊密結(jié)合，為此，Nvidia 推出了 NVQLink，一種新的互聯(lián)架構(gòu)，可以直接連接量子處理器和 Nvidia GPU，NVQLink 能夠以極高的速度（每秒數(shù) TB）在 QPU 和 GPU 之間傳輸數(shù)據(jù)，這對于實(shí)時(shí)量子糾錯(cuò)至關(guān)重要

基于此，CUDA Q 平臺(tái)得以擴(kuò)展，支持 QPU 和 GPU 協(xié)同工作，在微秒級(jí)延遲內(nèi)完成混合計(jì)算任務(wù)。

這項(xiàng)技術(shù)得到了業(yè)界的廣泛支持，包括 17 家量子計(jì)算公司和美國能源部（DOE）下屬的幾乎所有主要國家實(shí)驗(yàn)室。Nvidia 還宣布將與 DOE 合作建造七臺(tái)新的 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)，以推動(dòng)美國在科學(xué)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位

開源模型

Nvidia 堅(jiān)信開源模型對整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要。隨著推理能力的增強(qiáng)、多模態(tài)能力的發(fā)展和蒸餾技術(shù)的成熟，開源模型對于開發(fā)者，尤其是初創(chuàng)企業(yè)而言，變得前所未有的強(qiáng)大和實(shí)用。研究人員需要開源，開發(fā)者需要開源，全世界的公司都需要開源

因此，Nvidia 投入巨大資源，成為了開源社區(qū)最大的貢獻(xiàn)者之一，在語言、物理 AI、生物學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的排行榜上擁有 23 個(gè)領(lǐng)先模型

AI 生態(tài)系統(tǒng)

Nvidia 的成功不僅在于技術(shù)本身，更在于其構(gòu)建的龐大而繁榮的生態(tài)系統(tǒng)。他們通過與各行各業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者合作，將 AI 能力深度集成到世界的每一個(gè)角落。

無處不在的平臺(tái)

Nvidia 的平臺(tái)之所以能吸引大量初創(chuàng)公司，是因?yàn)槠錈o處不在的可用性。無論是在各大云服務(wù)商（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle），還是在本地，甚至是在一臺(tái)游戲 PC 上，開發(fā)者都可以下載和使用統(tǒng)一的 Nvidia 軟件棧。同時(shí)，也涌現(xiàn)了像 CoreWeave、Lambda 等新興的 GPU 云服務(wù)商，為初創(chuàng)企業(yè)提供了更多選擇

與行業(yè)巨頭的深度集成

Nvidia 不僅提供底層算力，還將其 CUDA X 庫和 AI 模型集成到全球領(lǐng)先的企業(yè)軟件（SaaS）中，使它們最終能演變?yōu)椤按硎?SaaS”。

ServiceNow：承載了全球 85% 的企業(yè)工作流

SAP：處理了全球 80% 的商業(yè)交易。

Synopsis & Cadence：加速全球的 EDA（電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化）和 CAE 工具，并幫助它們創(chuàng)建 AI 設(shè)計(jì)師代理

重磅新合作：網(wǎng)絡(luò)安全與商業(yè)洞察

演講中老黃宣布了兩項(xiàng)新的重要合作：
CrowdStrike：Nvidia 與全球領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)安全公司 CrowdStrike 合作，旨在打造光速的網(wǎng)絡(luò)安全防御體系。通過在云端和邊緣部署超智能的 AI 代理，實(shí)現(xiàn)對安全威脅的瞬時(shí)檢測與響應(yīng)

Palantir：Palantir 的 Ontology 平臺(tái)是全球最重要的企業(yè)級(jí)決策系統(tǒng)之一，它將數(shù)據(jù)和人類判斷轉(zhuǎn)化為商業(yè)洞察。Nvidia 將與其合作，利用加速計(jì)算，以光速和前所未有的規(guī)模處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為政府、國家安全和全球企業(yè)提供更深層次的洞察力

物理 AI

老黃演講的最后一部分聚焦于物理 AI，即能理解并與物理世界互動(dòng)的 AI，其兩大主要應(yīng)用是機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車

物理 AI 的三位一體計(jì)算平臺(tái)

實(shí)現(xiàn)物理 AI 需要三種不同類型的計(jì)算機(jī)協(xié)同工作，它們都運(yùn)行在統(tǒng)一的 CUDA 平臺(tái)上：

1. 1. 訓(xùn)練計(jì)算機(jī)：Grace Blackwell NVLink 72 這樣的 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)，用于訓(xùn)練物理 AI 的基礎(chǔ)模型。

2. 2. 模擬計(jì)算機(jī)：基于 Omniverse 的計(jì)算機(jī)，它是一個(gè)數(shù)字孿生平臺(tái)。機(jī)器人可以在這個(gè)虛擬世界中安全、高效地學(xué)習(xí)如何成為一個(gè)好機(jī)器人，而無需在現(xiàn)實(shí)世界中進(jìn)行昂貴且危險(xiǎn)的試錯(cuò)。

3. 3. 操作計(jì)算機(jī)：Jetson Thor 這樣的高性能、低功耗的機(jī)器人計(jì)算機(jī)，被部署在機(jī)器人或汽車上，用于在現(xiàn)實(shí)世界中執(zhí)行任務(wù)。

人形機(jī)器人的未來

Nvidia 正與多家領(lǐng)先的機(jī)器人公司合作，共同推動(dòng)人形機(jī)器人的發(fā)展

                                                                        *   **Figure**：其先進(jìn)的人形機(jī)器人正在使用 Nvidia 的全套平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練、模擬和操作。
    *   **Agility Robotics**：專注于倉儲(chǔ)自動(dòng)化機(jī)器人。
    *   **強(qiáng)生（Johnson & Johnson）**：開發(fā)的外科手術(shù)機(jī)器人，將在 Nvidia 技術(shù)的支持下，實(shí)現(xiàn)前所未有的無創(chuàng)手術(shù)精度。
    *   **迪士尼（Disney）**：合作開發(fā)了可愛的機(jī)器人 Blue，并在基于革命性技術(shù) Newton 的全新模擬平臺(tái)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，使其能夠在物理精確的環(huán)境中掌握與世界互動(dòng)的技能。

老黃預(yù)測，人形機(jī)器人很可能成為未來最大的消費(fèi)電子市場和工業(yè)設(shè)備市場之一。

自動(dòng)駕駛的拐點(diǎn)：從平臺(tái)到網(wǎng)絡(luò)

在所有機(jī)器人中，最接近商業(yè)化拐點(diǎn)的是自動(dòng)駕駛汽車，尤其是自動(dòng)駕駛出租車（Robo-taxi），Nvidia 推出了 Drive Hyperion，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的自動(dòng)駕駛汽車平臺(tái)。它集成了一套完整的、具備冗余的傳感器套件（環(huán)視攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)），旨在達(dá)到最高的安全級(jí)別

像 Lucid、梅賽德斯-奔馳、Stellantis 等多家汽車制造商已經(jīng)采用了這個(gè)平臺(tái)來制造“Robo-taxi Ready”的車輛

一旦有了標(biāo)準(zhǔn)化的硬件平臺(tái)，眾多優(yōu)秀的自動(dòng)駕駛軟件公司（如 Wayve、Wabbi、Aurora、Momenta 等）就可以將其 AI 駕駛系統(tǒng)部署到任何符合該標(biāo)準(zhǔn)的車輛上，就像在標(biāo)準(zhǔn)化的 PC 上安裝軟件一樣

最后，Nvidia 宣布與 Uber 合作，計(jì)劃將這些基于 Drive Hyperion 的自動(dòng)駕駛汽車連接到一個(gè)全球性的出行網(wǎng)絡(luò)中。未來，用戶可以通過 Uber 應(yīng)用呼叫到這些由 Nvidia 技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車，這將催生一個(gè)龐大而成功的新計(jì)算平臺(tái)