撰文：Techub News 整理
在近日于华盛顿特区举行的 GTC 大会上，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）进行了一场长达近两小时、信息量巨大的主题演讲。这场演讲不仅是对 NVIDIA 技术蓝图的集中展示，更是一次对美国科技创新领导力与未来工业革命的前瞻性宣言。在人工智能竞争白热化、全球技术格局重塑的关键节点，黄仁勋的演讲揭示了计算范式如何发生根本性转变，以及 NVIDIA 如何试图在这场变革中扮演核心基础设施提供者的角色。
加速计算与 AI 工厂：新计算范式的崛起
黄仁勋开篇即指出，计算行业正经历 60 年一遇的范式转移。随着摩尔定律的放缓乃至终结，传统的通用计算已无法满足指数级增长的计算需求，尤其是人工智能所催生的需求。NVIDIA 在过去 30 年里深耕的加速计算，其“时刻”已经到来。
然而，加速计算并非简单的硬件替换。黄仁勋强调，其核心在于一套完整的软件栈和生态系统——CUDA 及其上构建的超过 350 个 CUDA-X 库。从计算光刻库 cuLitho（被台积电、三星、ASML 采用）到 AI 训练框架 Megatron Core，再到医疗影像框架 Monai，这些库重新设计了算法，使开发者能够充分利用加速硬件。他将其称为公司的“宝藏”，正是这些软件层使得 NVIDIA 的 GPU 从图形处理器演变为通用并行计算引擎，并最终成为 AI 时代的核心。
演讲中最核心的概念之一是“AI 工厂”。黄仁勋阐述，过去的计算中心是通用型的，可以运行各种应用；而未来的 AI 基础设施将更像是专注于单一产品的“工厂”。这座工厂的“产品”就是“Token”（令牌）—— AI 处理信息后生成的数字单元。无论是文本、图像、视频、3D 结构，还是蛋白质、化学分子，都可以被“令牌化”，并由 AI 学习其“语言”和含义。
“AI 不是工具，AI 是工作者，”黄仁勋提出了一个深刻洞见。过去的软件（如 Excel、浏览器）是工具，由人类使用。而 AI 是能够使用这些工具的“工人”。例如，Cursor AI 使用 VS Code 编写代码，Perplexity AI 使用浏览器规划旅行。这种转变意味着 AI 将直接参与价值创造，触及过去工具软件未曾覆盖的、规模达数万亿美元的经济领域。
AI 工厂的驱动力来自两个“指数”：首先是 AI 模型本身变得更智能所需计算量的指数增长（预训练、后训练、推理/“思考”三个阶段）；其次是模型越智能，使用的人越多，产生的计算需求也呈指数增长。这两个指数在摩尔定律失效的背景下，对全球计算资源构成了巨大压力。黄仁勋给出的答案是“极端协同设计”——从芯片、系统、网络、软件到模型架构和应用的全栈重新设计，而不仅仅是设计更快的芯片。
Blackwell 与 Rubin：驱动指数增长的硬件引擎
黄仁勋详细介绍了 NVIDIA 极端协同设计的成果：Grace Blackwell 平台，特别是其 NVLink 72 架构。他将 NVLink 72 比作“美国队长之盾”，将 72 个 GPU 连接成一个巨型虚拟 GPU。这种设计使得每个 GPU 只需为少数“专家”模型子集服务，而非负载整个庞大模型，从而大幅提升了计算效率和令牌生成速度。
根据第三方基准测试，Grace Blackwell 每 GPU 的性能达到了上一代 H200 的10倍。更关键的是，尽管 GB200 系统本身造价高昂，但其生成的每个令牌的成本却是全球最低。这确保了 AI 发展的“良性循环”得以持续：更低的成本驱动更广泛的使用，产生更多利润以投入更强大的计算，进而催生更智能的模型。
黄仁勋透露，NVIDIA 对 Blackwell 以及下一代 Rubin 平台早期需求的可见性已达到“5000亿美元”（不包括中国市场）。相比之下，前代 Hopper 整个生命周期出货了 400 万颗 GPU，而 Blackwell 仅在最初几个季度就已出货 600 万颗（每颗包含两个 GPU），预计后续五个季度将交付相当于 2000 万颗 GPU 的 Blackwell 产品，增长速率是 Hopper 的五倍。这直观地反映了市场对 AI 算力的狂热需求。
演讲中播放了一段展示 Blackwell 芯片在美国制造过程的视频，从亚利桑那州的硅片开始，到印第安纳州的 HBM 堆叠，再到得克萨斯州的最终组装。黄仁勋特别提到，将制造带回美国是“必要的”，关乎国家安全和经济就业。他透露，在相关倡议提出后仅九个月，Blackwell 已在亚利桑那州进入全面生产。
黄仁勋还预览了下一代 Rubin 平台，展示了其第三代 NVLink 72 机架规模计算机，并强调其将实现“完全无缆化”和 100% 液冷。他宣布 NVIDIA 正在构建一个名为“Omniverse DSX”的 AI 工厂数字孪生蓝图，允许合作伙伴在物理工厂建成之前，就在数字世界中协同设计、模拟和优化从建筑、电力、冷却到 AI 基础设施的整个系统，从而大幅缩短建设时间。
量子计算、6G 与国家级合作：布局下一代基础设施
除了 AI，黄仁勋还宣布了在量子计算和通信基础设施领域的重大进展。
在量子计算方面，NVIDIA 发布了“NVQ Link”互联架构，旨在将量子处理器（QPU）与 GPU 超级计算机直接连接。量子比特极其脆弱，需要复杂的纠错机制，而纠错本身需要强大的经典计算能力。NVQ Link 和 CUDA-Q 开放平台使得研究人员能够进行量子纠错、设备校准以及量子-经典混合模拟。黄仁勋宣布，已有 17 家量子计算公司和 8 个美国能源部（DOE）国家实验室支持这一新架构。
紧接着，他宣布了另一个重磅消息：美国能源部正与 NVIDIA 合作，建造七台新的 AI 超级计算机，以推进国家科学事业。黄仁勋盛赞了能源部长 Chris Wright 推动美国保持科学领先地位的决心。
在通信领域，NVIDIA 宣布与全球第二大电信设备制造商诺基亚建立重要合作伙伴关系，共同推动 6G 革命。NVIDIA 推出了全新的“NVIDIA Arc”产品线，这是一个基于 Grace CPU、Blackwell GPU 和 ConnectX 网络技术的软件定义、可编程的无线通信与 AI 处理融合平台。诺基亚计划将 Arc 技术集成到其未来基站中，并用于升级全球数百万现有基站。
黄仁勋指出，当前全球无线技术很大程度上依赖于外国技术，而 6G 与 AI 的融合（AI for RAN 和 AI on RAN）是一个平台转换的“一生一次的机会”，让美国技术重返通信领域核心。AI for RAN 能利用强化学习实时调整波束成形，提升频谱效率（这消耗全球约 1.5-2% 的电力）；AI on RAN 则能在无线电信网络上构建边缘工业机器人云，将计算能力推向网络边缘。
开源模型、企业赋能与物理 AI 的生态系统
黄仁勋强调开源 AI 模型对于开发者、初创公司和国家竞争力的重要性。他宣布 NVIDIA 已成为开源贡献的领导者，拥有 23 个在各类排行榜上领先的模型，涵盖语言、物理 AI、生物学等多个领域。他重申，美国需要在拥有强大专有模型的同时，也引领开源模型的发展。
在企业应用层面，NVIDIA 正将其 CUDA-X 库和 AI 模型深度集成到各大云服务提供商（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle）以及企业软件巨头的生态中。他特别宣布了两项新的企业合作：
- 与网络安全公司 CrowdStrike 合作，打造“光速”网络安全系统，部署云端和本地的 AI 安全代理。
- 与数据分析公司 Palantir 合作，加速其数据处理和商业洞察平台，以应对政府和企业的海量数据挑战。
演讲后半部分聚焦于“物理 AI”——让 AI 理解并作用于物理世界。黄仁勋指出，物理 AI 需要三台计算机协同工作：用于训练模型的 Grace Blackwell（GB200）、用于在数字孪生中模拟和训练机器人的 Omniverse 计算机，以及最终部署在机器人或自动驾驶汽车中的 Jetson Thor 机器人计算机。
他展示了与富士康合作在得克萨斯州休斯顿建设 NVIDIA AI 基础设施系统机器人制造工厂的数字孪生模拟。该工厂在 Omniverse 中完成设计、验证和机器人 AI 训练，然后才进行物理建设。他还提到了与 Figure、Agility、Johnson & Johnson 以及 Disney 在机器人领域的合作，预告人形机器人可能成为“最大的消费电子新市场”之一。
在自动驾驶领域，NVIDIA 宣布了其 DRIVE Hyperion 平台，该平台为汽车制造商提供了一个“机器人出租车就绪”的标准传感器和计算底盘。奔驰、Lucid、Stellantis 等公司已基于此平台设计车辆。更重要的宣布是，NVIDIA 将与 Uber 合作，将基于 Hyperion 的自动驾驶汽车接入全球叫车网络。
总结：双重平台转型与美国的“阿波罗时刻”
在演讲结尾，黄仁勋回顾了美国历史上的创新里程碑，从晶体管、ARPANET 到个人电脑和互联网。他将当前由加速计算和人工智能驱动的时代称为“美国的下一个阿波罗时刻”。
他总结道，世界正同时经历两大平台转型：从通用计算到加速计算，以及从手工编写软件到人工智能。NVIDIA 的 CUDA 和 CUDA-X 生态系统使得其能够触及几乎每个行业，并且现在已经到达了“拐点”，开始像良性循环一样增长。量子计算、6G、开源模型、企业 AI 和物理机器人等领域的进展，共同勾勒出一个由 AI 重新定义工业、科学和社会的未来图景。
整场演讲不仅是对 NVIDIA 技术产品的展示，更是一份关于如何构建国家科技竞争力、重塑制造业、并引领下一次工业革命的雄心勃勃的路线图。黄仁勋传递的核心信息是：通过极端的全栈协同设计、构建开放的生态系统、以及将数字孪生与物理世界深度融合，我们正站在一个新时代的开端，其规模与影响力或将堪比登月计划。
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