黃仁勛最新演講刷屏。
北京時間3月19日凌晨,英偉達CEO黃仁勛在加州圣何塞舉行的英偉達GTC 2025上發表主題演講。演講聚焦英偉達的最新硬件,未來的技術路線圖,以及機器人前景等熱門話題。
不過,資本市場對于這場演講的反應似乎較為平淡。截至周二收盤,英偉達股價收跌3.43%,盤后續跌0.56%。
生成式人工智能時代到來
不同往屆GTC上來就先介紹英偉達的硬通貨,本次開場,黃仁勛先用約40分鐘解讀了Agentic AI(生成式人工智能)時代。
在他看來,英偉達踩中AI風口的十幾年。AI已經經歷了三代技術范式的轉移。從最初的意識AI(Perception AI),到現在的生成式AI(Generative AI),再到目前的代理式AI(Agentic AI)時代,接下來將是物理AI(Physical AI),也就是機器人的時代。
現場圖片(來源:英偉達)
黃仁勛強調,Agentic AI就是我們現在所處的時代,AI正在經歷一個新的拐點,它變得越來越智能、應用越來越廣泛,同時也需要更多的算力來支持它。
黃仁勛說,現在我們正在了解如何擴展AI,未來必須關注訓練和擴展構建的AI模型。他介紹了AI擴展定律(scaling law)的發展演化,從預訓練擴展、訓練后擴展到測試時間擴展,即“長思維”。他強調AI擴展定律加速發展,計算需求激增。
發布最新硬件、未來技術路線圖
發布會當天,黃仁勛發布了英偉達最新的硬件,以及未來的技術路線圖。
英偉達技術路線圖(來源:英偉達)
在硬件領域,老黃宣布了其Blackwell AI工廠平臺的下一個演進版本:Blackwell Ultra,旨在進一步提升AI推理能力。
據黃仁勛介紹,與現存的Blackwell不同,Blackwell Ultra專為AI推理而設計的。黃仁勛宣布,Blackwell系列的新品Blackwell Ultra NVL72 平臺將于今年下半年出貨,它的帶寬是前代GB200的兩倍,內存速度是前代的1.5倍。Blackwell Ultra有兩個版本,一是基于Arm設計的CPU,名為GB300,另一個是名為B300的GPU。
除了Blackwell Ultra,英偉達還公布了其2026年和2027年數據中心路線圖的更新,其中就包括即將推出的下一代AI芯片Vera Rubin(以天文學家Vera Rubin 命名)與Rubin Ultra的計劃配置。其中,Rubin將于2026年下半年開始出貨,它得到NVLink 144技術加持,包括名為Vera的英偉達首款定制CPU設計和名為Rubin的GPU設計。Vera Rubin NVLink 144的性能將是GB300 NVL 72的3.3倍。
Rubin Ultra將于2027年下半年推出,能夠進行15EF的FP4推理,5 EF的FP8訓練,其性能約為GB300 NVL72的14倍。
黃仁勛還宣布了在Rubin之后的下一代AI芯片的架構命名Feynman;這個名稱源自對量子計算領域有著重要貢獻的科學家 Richard Phillips Feynman,他同時也是現代量子計算機概念的奠基人,于20世紀80年代提出了量子計算機的概念。根據英偉達的路線圖,Feynman架構將于2028年登場。
除了發布最新的芯片外,英偉達還第一次公開了其硅光芯片在AI計算領域的進展,黃仁勛將其稱之為“下一代人工智能的基礎設施”。
據黃仁勛介紹,硅光芯片具有高運算速度、低功耗、低時延等特點,且不必追求工藝尺寸的極限縮小,在制造工藝上,也不必像電子芯片那樣嚴苛,必須使用極紫外光刻機,也就是因為“芯片戰爭”,被大眾所熟知的EUV。
對于投資者擔憂市場需求減少的問題,黃仁勛還發布了一組數據來安慰投資者。他表示,Blackwell芯片推出一年來,AI行業取得了巨大進展,AI功能越來越強大了。2024年全球前四云服務提供商共采購130萬片Hopper架構芯片。2025年,它們又購買了360萬Blackwell芯片。預計到2028年數據中心建設支出將達1萬億美元。
“機器人是未來最大的產業”
對于市場關注的機器人市場,黃仁勛稱它“很可能是最大的產業。”在演講中,黃仁勛宣布推出通用的機器人基礎模型GR00T N1,它是全球首款開源的人形機器人功能模型。在演講的現場,出現了一部英偉達、谷歌與迪士尼合作研發的機器人,名為Blue,由英偉達最新的GR00T N1模型加持。
機器人Blue(來源:英偉達)
黃仁勛透露,英偉達與谷歌的DeepMind和迪士尼在合作開發機器人模擬用的開源、可擴展物理引擎,名為Newton,預計今年晚些時候完成開發。英偉達稱,Newton旨在推動機器人的學習和發展。
黃仁勛稱,迪士尼將成為首批使用Newton改進其機器人角色平臺的公司之一,該平臺為下一代娛樂機器人提供動力。黃仁勛表示:“通用機器人時代已經到來。借助英偉達Isaac GR00T N1和新的數據生成以及機器人學習框架,世界各地的機器人開發人員將開辟AI時代的下一個前沿。”
針對人形機器人,英偉達還特別推出了一系列其他的工具,比如今年主推的藍圖(blueprint)工具中的Mega,其可以測試大規模的機器人部署效果。黃仁勛希望人形機器人的開發者能夠先采集一部分現實世界的數據,導入英偉達的系統中進行后期訓練——或者模仿學習復制行為,或者強化學習,在試錯中學習新技能。
在落地更快的自動駕駛領域,英偉達宣布通用汽車(GM)已選擇與英偉達合作,共同打造未來的自動駕駛車隊。除了利用仿真環境對工廠和汽車的設計進行改進之外,英偉達還將幫助通用汽車改進智駕體驗。
校對:呂久彪