就在昨天凌晨 2 點(diǎn)，英偉達(dá)召開(kāi)了一年一度的 GTC （ GPU 技術(shù)大會(huì)）。

與市面上廝殺激烈的各家大模型不同，老黃根本不擔(dān)心自家的顯卡沒(méi)人用，所以這次的大會(huì)還是那么硬核，沒(méi)有太多的彎彎繞繞，只有肌肉感爆棚的性能數(shù)據(jù)。

而作為將英偉達(dá)市值推向世界第一的推手，AI 仍然是這次大會(huì)的核心。

還是兩個(gè)小時(shí)拉滿的時(shí)長(zhǎng)，還是那個(gè)皮衣老黃。不過(guò)么，他已經(jīng)徹底不是什么刀客了。

看完整場(chǎng)演講，發(fā)現(xiàn)世超還是低估了英偉達(dá)的野心，老黃不止想當(dāng)賣(mài)顯卡的算力軍火商，他還想整合出一個(gè)貫穿 AI 行業(yè)的基建——“ AI 工廠 ”。

首先，伴隨著一陣強(qiáng)勁的音樂(lè)，老黃閃亮登場(chǎng)：Welcome to GTC！

雖然這次主題還是 AI，但是開(kāi)頭的第一個(gè)新產(chǎn)品居然是游戲相關(guān)的 DLSS 5。

其實(shí)也能理解，當(dāng)初是 GeForce 游戲顯卡一刀一刀將 AI 帶給世界的，怎么著也該輪到 AI 來(lái)反哺一下游戲了。

作為之前 DLSS 4.5 的升級(jí)版，DLSS 5 引入了“實(shí)時(shí)神經(jīng)渲染”，直接把 AI 接入渲染流程中，根據(jù)渲染時(shí)的運(yùn)動(dòng)和矢量信息，實(shí)時(shí)地給場(chǎng)景注入更接近真實(shí)世界的光照和材質(zhì)表現(xiàn)。

簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)，之前是根據(jù)畫(huà)面，來(lái)生成幀插入進(jìn)去，現(xiàn)在是直接加入渲染流程，成為渲染的一部分。

得到的效果就是讓游戲視覺(jué)逼近了電影級(jí)的真實(shí)感，同時(shí)還能保持較高的幀率運(yùn)行。

效果這么好，算力需求也是蹭蹭漲， DLSS 5 的秋季首發(fā)只在 50 系顯卡上，不少玩家估計(jì)還得等后續(xù)的適配和優(yōu)化才能體驗(yàn)到。

除了算力門(mén)檻，網(wǎng)友們對(duì)這個(gè) AI 效果的強(qiáng)度其實(shí)也有點(diǎn)擔(dān)憂，就比如下面的演示圖，開(kāi)啟與關(guān)閉后效果差別非常大，除了細(xì)節(jié)，連風(fēng)格都會(huì)受到很大影響。

所以英偉達(dá)也在博客中提到，效果的最終呈現(xiàn)會(huì)交給游戲開(kāi)發(fā)者進(jìn)行打磨，防止破壞掉原來(lái)的美術(shù)風(fēng)格。

而在整整“2 分鐘”的介紹落幕后，游戲玩家們就能關(guān)掉屏幕了，接下來(lái)是 AI 的主場(chǎng)。

老黃打造“AI 工廠”，藍(lán)圖規(guī)模相當(dāng)宏大，從底層的算力芯片，到中間的大模型，乃至末端的 AI 應(yīng)用，都有新產(chǎn)品，幾乎是全產(chǎn)業(yè)鏈的覆蓋。

首先當(dāng)然是 CES 剛剛亮相的 Vera Rubin 新平臺(tái)，作為繼 Blackwell 后的新一代架構(gòu)，這是未來(lái)幾年英偉達(dá) AI 算力的核心王牌。

而在這張王牌打出來(lái)前，老黃可以說(shuō)是煞費(fèi)苦心，鋪墊了半天的“AI 工廠”建設(shè)。

先是說(shuō) Token 是新時(shí)代工業(yè)產(chǎn)物；接著憶往昔從 Geforce 到 CUDA，RTX 的榮耀過(guò)往；然后商務(wù)一波夸了夸 Claude Code、Codex 這類智能體工具，以及它們帶來(lái)的巨量 Token 需求；最后才順理成章的掏出了“Vera Rubin”這套 AI 工廠的標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)設(shè)備。

不過(guò)看數(shù)據(jù)，Rubin 還是相當(dāng)能打的，在主力 Vera Rubin NVL72 機(jī)柜中，單機(jī)架能塞進(jìn) 72 顆 Rubin GPU + 36 顆 Vera CPU，訓(xùn)練 MoE 模型只需上一代 Blackwell 的 1/4 GPU 算力，效率飛升，而且已經(jīng)量產(chǎn)，預(yù)計(jì)是下半年出貨。

但話說(shuō)回來(lái)，老黃也不是白鋪墊的，除了 Rubin，他更想賣(mài)的其實(shí)是整合了算力產(chǎn)業(yè)的捆綁包，里面除了 GPU，還有英偉達(dá)自家的 CPU，用于信號(hào)傳輸?shù)?NVLink 72，以及液冷機(jī)架，存儲(chǔ)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，安全管控，機(jī)架級(jí)集成等配套設(shè)施。

他甚至怕你買(mǎi)了不會(huì)使，特地致敬了一波隔壁的 Meta，用“Omniverse”這個(gè)數(shù)字孿生技術(shù)搞了個(gè)虛擬 AI 工廠，讓你先把設(shè)備，網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)營(yíng)等等全部跑通，再進(jìn)入現(xiàn)實(shí)建設(shè)。他真的，我哭死。。。

當(dāng)然，除此之外，其實(shí)最值得關(guān)注的就是推理效率極高的“LPU”（Language Processing Unit）了。

LPU是語(yǔ)言處理器，是專門(mén)針對(duì)AI模型推理設(shè)計(jì)的算力芯片，原本是初創(chuàng)公司 Groq 研發(fā)的，跟 GPU 走了不同的路子，一度威脅到了英偉達(dá)的護(hù)城河。

也正因如此，英偉達(dá)去年豪擲200億美元買(mǎi)到了Groq 的核心資產(chǎn)，開(kāi)始自己研發(fā)了。

這次老黃也沒(méi)藏著，直接宣布已經(jīng)把 LPU 集成到了 Vera Rubin 平臺(tái)，推出了 NVIDIA Groq 3 LPX 作為推理加速器。

NVIDIA Groq 3 LPX Rack 的單機(jī)架能塞 256 顆 Groq 3 LPU，總規(guī)格炸裂，AI 推理算力能達(dá)到 315 PFLOPS，而且最為恐怖的是內(nèi)存帶寬，足足 40 PB/s，是這次 Rubin GPU 機(jī)柜的 25 倍，推理速度直接起飛。

這下，短板補(bǔ)足補(bǔ)成了長(zhǎng)板。Groq 3 專攻超低延遲的推理，Rubin GPU 主打量大管飽的訓(xùn)練，正好拼湊出英偉達(dá)從訓(xùn)練到推理的生態(tài)閉環(huán)。

硬件的肌肉秀完了，顯然老黃還不滿足，AI 相關(guān)的應(yīng)用和模型繼續(xù)一個(gè)一個(gè)的往外掏。

其中就有差友們最近耳熟能詳?shù)摹褒埼r”產(chǎn)品，沒(méi)錯(cuò)，老黃也在搞龍蝦。不過(guò)是更高規(guī)格的企業(yè)級(jí)代理平臺(tái)，叫做“NemoClaw”。

它被稱作是 Linux 一樣的“新操作系統(tǒng)”，內(nèi)置安全層，支持自主進(jìn)化和全天候運(yùn)行，并用 NVIDIA Agent Toolkit 加固了安全性。

老黃說(shuō)這是 Token 商品化的軟件基礎(chǔ)，推理市場(chǎng)萬(wàn)億級(jí)需求就靠它驅(qū)動(dòng)了。要世超說(shuō)，還真是，要不這些天的 API 賬單怎么這么長(zhǎng)呢。。。

除了龍蝦，英偉達(dá)還發(fā)布了 Agent 配套的軟件設(shè)施。

比如開(kāi)源分布式推理平臺(tái) Dynamo 1.0（AI 工廠分布式“操作系統(tǒng)”），用于統(tǒng)一管理 GPU/內(nèi)存資源，提升 Agent 的推理效率。

接著推出了 120B 參數(shù)的混合 MoE 模型 Nemotron 3 Super ，說(shuō)是 OpenClaw 的最佳開(kāi)源模型，支持百萬(wàn)上下文和多 Agent 協(xié)作。

這次英偉達(dá)也是趕上龍蝦的熱度了。

當(dāng)然，在此之外，老口號(hào)也是得強(qiáng)調(diào)的。隨著老黃高聲宣告“物理 AI 時(shí)代已來(lái)”，大伙兒的視角又被拉向了未來(lái)。

這次的核心產(chǎn)品是具身智能模型“Isaac GR00T N 系列”以及世界模型“Cosmos”。

具身智能的模型好理解，其實(shí)就是機(jī)器人的大腦。

現(xiàn)在的機(jī)器人，雖然看起來(lái)很靈活，但大多是提前錄制的動(dòng)作模組，做不到和人一樣能夠?qū)崟r(shí)反饋。

而訓(xùn)練一個(gè)好用的具身智能模型可能比大語(yǔ)言模型還要難。

就比如宇樹(shù)科技 CEO 王興興也在這次 GTC 發(fā)表了演講，介紹了一下最近在具身智能方面的進(jìn)展。

他表示看好在未來(lái) 2-3 年內(nèi)跨過(guò)具身智能的“ChatGPT”時(shí)刻，但現(xiàn)在最大的瓶頸是還沒(méi)有出現(xiàn)一個(gè)真正具備強(qiáng)泛化能力，在陌生場(chǎng)景中穩(wěn)定執(zhí)行任務(wù)的具身智能模型。

也就是缺一個(gè)能夠靈活指揮的機(jī)器人大腦。

語(yǔ)言模型訓(xùn)練有現(xiàn)成的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，但具身智能模型需要的數(shù)據(jù)是跟世界的真實(shí)交互，這些交互數(shù)據(jù)非常難采集，現(xiàn)有的數(shù)量還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

所以說(shuō)實(shí)話，英偉達(dá)這次的 GR00T N1.7 模型算是階段性常規(guī)發(fā)布，至于預(yù)告里更好用的 GR00T N2 預(yù)覽版，雖然目前在 MolmoSpaces 和 RoboArena 基準(zhǔn)上排名第一，但要在 2026 年底才會(huì)發(fā)布。

更有看頭的是反而是后面這個(gè)世界模型“Cosmos”。

它能夠以高度真實(shí)的物理模擬合成虛擬的現(xiàn)實(shí)世界，用于訓(xùn)練機(jī)器人進(jìn)行時(shí)空感知。

再加上自家的軟硬件組合，大規(guī)模塑造真實(shí)+模擬的數(shù)據(jù)會(huì)更加容易，這有可能是解決現(xiàn)實(shí)世界交互數(shù)據(jù)采集困難的一條出路。

咱也期待一手，畢竟真的物理 AI 實(shí)現(xiàn)了，那工作起來(lái)效率就更高了（摸起魚(yú)來(lái)就更爽了）。

總的來(lái)說(shuō)，老黃還在帶領(lǐng)英偉達(dá)朝著他理想中的 AI 時(shí)代大步邁進(jìn)，而他背后這些密密麻麻的機(jī)構(gòu)名稱也提醒著我們，AI 時(shí)代的下一幕可能不遠(yuǎn)了。

而在下一幕的舞臺(tái)上，除了在競(jìng)技場(chǎng)角力的巨頭們，你我的衣食住行可能都會(huì)被搬到臺(tái)前。

撰文：風(fēng)華

編輯：江江 & 面線

美編：素描

圖片、資料來(lái)源：

NVIDIA官網(wǎng)，機(jī)器人前瞻