新智元報(bào)道

編輯：桃子 好困

【新智元導(dǎo)讀】凌晨，老黃GTC主題演講華盛頓首秀，直接亮出下一代GPU核彈——Vera Rubin，性能狂飆100倍。目前，Blackwell已全面量產(chǎn)，2026年底兩大GPU王牌預(yù)計(jì)爆賺5000億美金。

英偉達(dá)GTC大會，首次在華盛頓召開。

在近兩小時(shí)演講中，老黃不僅再次上演了一波AI美隊(duì)，而且還給出了AI時(shí)代獨(dú)一份的洞察——

AI不是工具，而是會用工具的「工人」。

當(dāng)老黃首次掏出下一代「殺手锏」Vera Rubin超級芯片時(shí)，全場都震撼了。

相較于九年前，他親手交付給OpenAI的首個(gè)超算DGX-1，性能足足提升了100倍。并且明年就能量產(chǎn)。

當(dāng)然，老黃的野心遠(yuǎn)不止于硬件。接下來的一系列震撼合作，將英偉達(dá)的AI帝國展示在了所有人面前：

• AI原生6G：推出「AI on RAN」技術(shù)，將AI與6G網(wǎng)絡(luò)深度融合，讓基站成為邊緣的AI計(jì)算中心。

• 超算基建：與美國能源部合作，建造7座全新的AI超算。

• 自動(dòng)駕駛：發(fā)布「開箱即用」的DRIVE Hyperion平臺，讓汽車「生而為Robotaxi」。

• 量子計(jì)算：發(fā)布NVQLink技術(shù)，首次將AI超算與量子處理器無縫連接，加速量子計(jì)算的實(shí)用化進(jìn)程。

• 物理AI：通過Omniverse中的數(shù)字孿生技術(shù)，訓(xùn)練「物理AI」，加速機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中的部署，目標(biāo)直指美國「再工業(yè)化」。

在三大Scaling Law驅(qū)使下，英偉達(dá)內(nèi)部早已形成了良性正循環(huán)。

老黃預(yù)測，在2026年底前，僅憑「Blackwell+Rubin」就足以沖擊5000億美元的營收。

而且，這一數(shù)字還未將中國市場計(jì)算在內(nèi)。

下一代Vera Rubin首秀

性能狂飆百倍

現(xiàn)場，老黃再次搬出了，未來三年英偉達(dá)GPU路線圖，從Blackwell，到Rubin，再到Feynman。

他激動(dòng)官宣，短短9個(gè)月后，Blackwell芯片已在亞利桑那州全面量產(chǎn)。

而真正站在全場C位的，還是下一代Vera Rubin的首次亮相。

這是英偉達(dá)第三代NVLink 72機(jī)架級超級計(jì)算機(jī)，徹底實(shí)現(xiàn)了無線纜連接。

目前，Vera Rubin超級芯片已在實(shí)驗(yàn)室完成測試，預(yù)計(jì)明年10月可以投產(chǎn)。

這塊超級芯片計(jì)算能力達(dá)到100 Petaflops，是DGX-1性能的100倍。

換句話說，以前需要25個(gè)機(jī)架，現(xiàn)在一個(gè)Vera Rubin就能完成。

如下，便是Rubin計(jì)算托盤，推理性能可達(dá)440PF。

其底部配備了8個(gè)Rubin CPX GPU、BlueField-4數(shù)據(jù)處理器，還有兩顆Vera CPU，以及4個(gè)Rubin封裝——總共8個(gè)GPU，全部實(shí)現(xiàn)了無纜、全液冷。

同時(shí)，英偉達(dá)還引入了一種全新「上下文處理器」（Context Processor），支持超100萬token上下文。

如今，AI模型要處理、記憶的上下文越來越多，它可以在回答問題前，學(xué)習(xí)和閱讀成千上萬份PDF、論文、視頻。

此外，BlueField-4革命性處理器，可以加速AI模型加載時(shí)間。

還有NVLink交換機(jī)，可以讓所有GPU同步傳輸數(shù)據(jù)；以太網(wǎng)交換機(jī)Spectrum-X可以確保處理器同時(shí)通信而不擁堵。

再加上Quantum交換機(jī)，三者結(jié)合，系統(tǒng)全部兼容InfiniBand、Quantum 和 Spectrum Ethernet。

所有這些組合起來，一個(gè)完整的機(jī)架塞滿150萬個(gè)零件，重量足足有兩噸。

它的主干網(wǎng)絡(luò)，一秒內(nèi)就能傳輸相當(dāng)于整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的流量，刷新全球最快的token生成速度。

老黃表示，「一個(gè)1GW規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，大概需要8000-9000臺這樣的機(jī)架。這就是未來的AI工廠」！

老黃拋出5000億預(yù)言

AI美隊(duì)再上線

GPU是AI革命的核心引擎，而AI的世界，遠(yuǎn)不止ChatGPT。

主題演講上，老黃親自科普了AI的定義。

一上來，他就給大眾認(rèn)知來了一個(gè)降維打擊，AI并不等于聊天機(jī)器人。

他將其比作一個(gè)數(shù)據(jù)密集型的「編程」，在CPU時(shí)代的舊世界，人們手工編碼，軟件在CPU上運(yùn)行，Windows主導(dǎo)了一切。

而在當(dāng)下，機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，模型直接跑在GPU之上。

能源-GPU-超算-模型-應(yīng)用，全棧的能力構(gòu)成了完整的AI。

接下來，老黃還提出了一個(gè)對于AI的深刻洞察——

過去的軟件產(chǎn)業(yè)，本質(zhì)上是在「造工具」，Excel、Word、瀏覽器皆是工具。

在IT領(lǐng)域，這些工具可能就是「數(shù)據(jù)庫」之類的，其市場規(guī)模大約在一萬億美元左右。

但AI不是工具，是「工人」。事實(shí)上，AI是「會用工具的工人」。

這就是根本性差異。

到目前為止，人類發(fā)明的一切東西，本質(zhì)上都是工具，都是給自己用的。

但這回是歷史上頭一次，技術(shù)自己會「干活」了。

老黃舉例道，英偉達(dá)每一位工程師都在用Cursor，生產(chǎn)力得以大幅提升。而Cursor使用的工具是VS Code。

AI本身也正在成為一個(gè)「全新的產(chǎn)業(yè)」，當(dāng)人們把各種形式的信息編程token之后，就需要一個(gè)「AI工廠」。

10x的性能，1/10的成本

「AI工廠」不同于過去的數(shù)據(jù)中心，是因?yàn)樗旧现蛔鲆患隆\(yùn)行AI。

一來，生產(chǎn)盡可能有價(jià)值、更智能的token；其次，要用極高的速度將其生產(chǎn)出來。

過去兩年，業(yè)界讓AI學(xué)會了變得更加聰明的方法，預(yù)訓(xùn)練是第一階段。

下一步就是后訓(xùn)練，再之后就是測試時(shí)，讓AI不斷思考（Long Thinking）。

這也是老黃一直以來，反復(fù)強(qiáng)調(diào)的三大Scaling Law。

模型越聰明，使用的人越多；用的人越多，需要的算力越多。

與此同時(shí)，摩爾定律邊際趨緩，僅靠狂堆晶體管，無法解決兩條指數(shù)曲線帶來的「饑餓感」。

那么，摩爾定律已死，又該如何將成本大幅壓下來？

老黃給出的答案是：極致協(xié)同設(shè)計(jì)（Extreme Co-design）。

英偉達(dá)是當(dāng)今世界上，唯一一家真正從一張白紙開始，同時(shí)思考芯片、系統(tǒng)、軟件、模型、應(yīng)用的公司。

他們的協(xié)同設(shè)計(jì)，將AI算力實(shí)現(xiàn)了從Scale up到Scale out，再到Scale across的擴(kuò)展。

Grace Blackwell NVL72，一臺思考機(jī)器，就是英偉達(dá)「協(xié)同設(shè)計(jì)」的典型代表。

為了更直觀說明，老黃再次上演「芯片版美隊(duì)」，手里拿著巨型芯片，由72塊GPU無縫互聯(lián)。

他還調(diào)侃道，「下次要演雷神，一伸手，芯片就到手里了」

為了駕馭萬億級參數(shù)模型，它采用了MoE架構(gòu)。傳統(tǒng)系統(tǒng)受限于GPU間互聯(lián)帶寬，一塊GPU要扛32位專家的計(jì)算。

在NVLink 72架構(gòu)下，每塊GPU可以放4位專家。

SemiAnalysis最新基準(zhǔn)測試顯示，Grace Blackwell每塊GPU的性能，是H200的十倍。

只多了一倍晶體管，速度卻快了十倍，秘訣就在于——極致協(xié)同設(shè)計(jì)。

GB200，這臺世界上最昂貴的計(jì)算機(jī)，卻能生成成本最低的token。

它的極致性能，均攤了每一次計(jì)算的總擁有成本（TCO），也就是說——

10倍性能，十分之一成本。

而此刻，這一突破正逢其時(shí)。

老黃展示了，全球六大云巨頭的資本支出曲線（CapEx），正以史無前例的速度飆升。

它還聯(lián)手能源部，官宣未來要建七大全新AI超算。

與此同時(shí)，老黃還指出，這場變革不是單線的，而是「雙平臺遷移」。

即通用計(jì)算轉(zhuǎn)向加速計(jì)算，工具計(jì)算轉(zhuǎn)向智能計(jì)算。

而英偉達(dá)GPU是唯一兼容以上所有的架構(gòu)，包括加速計(jì)算和AI。

最令人震驚是，他預(yù)測，截至2026年，Blackwell+Rubin的可預(yù)見性收入累計(jì)5000億美元。

算上目前已經(jīng)出貨的600萬塊Blackwell，未來兩年將達(dá)2000萬GPU出貨量，相較于Hopper增長5倍（400萬塊）。

老黃正在釋放一種信號——AI工廠已成新基建。

開源扛把子，沒有弱項(xiàng)

不僅如此，老黃這場演講，還在向世界宣告：英偉達(dá)不僅是算力之王，更是AI生態(tài)的絕對核心。

老黃一針見血，「過去幾年，開源AI在推理、多模態(tài)、蒸餾效率三大維度上，實(shí)現(xiàn)巨大飛躍」。

正是這些進(jìn)步，讓開源模型第一次真正成為開發(fā)者手中非常實(shí)用的工具。

全世界，都離不開開源。

為此，英偉達(dá)也在全力投入這一方向。目前，他們在全球開源貢獻(xiàn)榜上，23個(gè)模型上榜，覆蓋了語言、物理AI、語音、推理等全領(lǐng)域。

我們擁有全球第一的語音模型、第一的推理模型、第一的物理AI模型。下載量也非常驚人。

物理AI時(shí)代

三臺計(jì)算機(jī)鑄真神

當(dāng)AI走向應(yīng)用最后一層堆棧，那便是物理AI（Physical AI）。

一直以來，老黃認(rèn)為，要實(shí)現(xiàn)物理AI，需要三臺計(jì)算機(jī)——

一個(gè)是GPU超算用于訓(xùn)練，一個(gè)通過Omniverse Computer用于模擬，另一個(gè)是機(jī)器人計(jì)算機(jī)。

以上這三種計(jì)算機(jī)上都運(yùn)行著CUDA，由此才能推動(dòng)「物理AI」發(fā)展，也就是理解物理世界、物理定律、因果關(guān)系的AI。

目前，英偉達(dá)正聯(lián)手伙伴，打造一個(gè)工廠級的物理AI。一旦建成，就會有大量機(jī)器人在數(shù)字孿生的世界中工作。

Robotaxi，也是一種機(jī)器人

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，英偉達(dá)推出了一套「開箱即用的L4級自動(dòng)駕駛底座」——DRIVE AGX Hyperion 10。

它搭載了NVIDIA DRIVE AGX Thor系統(tǒng)級芯片、經(jīng)過安全認(rèn)證的NVIDIA DriveOS操作系統(tǒng)、一套經(jīng)過完整認(rèn)證的多模態(tài)傳感器套件（包含14個(gè)高清攝像頭、9個(gè)雷達(dá)、1個(gè)激光雷達(dá)和12個(gè)超聲波傳感器）以及認(rèn)證的板卡設(shè)計(jì)。

• 算力與模型：共有兩顆基于Blackwell架構(gòu)的DRIVE AGX Thor，每顆算力超2,000 FP4 TFLOPS（1,000 INT8 TOPS），專為Transformer、VLA與GenAI優(yōu)化，360°融合多模態(tài)傳感器，面向L4自動(dòng)駕駛。

• 迭代與驗(yàn)證：平臺可OTA升級、兼容現(xiàn)有AV軟件，并引入Foretellix Foretify Physical AI工具鏈做測試與驗(yàn)證；同時(shí)開放全球最大多模態(tài)AV數(shù)據(jù)集（1700小時(shí)、25國），用于基礎(chǔ)模型的開發(fā)/后訓(xùn)練/驗(yàn)證。

在數(shù)萬億英里真實(shí)及合成駕駛數(shù)據(jù)的加持下，新一代VLA（視覺-語言-動(dòng)作）推理模型，讓車輛不只能識別紅綠燈，還能在無結(jié)構(gòu)路口或人車行為突變時(shí)做出類人判斷（比如理解交警臨時(shí)指揮、突發(fā)改道），而且是在車上實(shí)時(shí)完成。

對于行業(yè)來說，公司可以直接拿到可量產(chǎn)的參考架構(gòu)與數(shù)據(jù)/驗(yàn)證閉環(huán)，更快把Robotaxi或無人配送車跑起來。

NVIDIA ARC：用AI重新定義6G網(wǎng)絡(luò)

在通信行業(yè)，英偉達(dá)則宣布與諾基亞達(dá)成合作，并推出了支持AI原生6G的加速計(jì)算平臺——Aerial RAN Computer Pro（ARC-Pro）。

• ARC-Pro = AI基站主機(jī)：融合了「連接+計(jì)算+感知」能力的6G-ready加速計(jì)算平臺；運(yùn)營商未來可以通過軟件升級的方式從5G-Advanced升到6G。

• AI-RAN = 無線+AI共生：把AI推理（如頻譜調(diào)度、節(jié)能控制、用戶體驗(yàn)優(yōu)化）和傳統(tǒng)RAN處理跑在同一套、由GPU加速的軟定義基礎(chǔ)設(shè)施上；同一站點(diǎn)還能順帶承載生成式/智能體AI的邊緣服務(wù)，有效利用「基站閑時(shí)算力」。

與此同時(shí)，英偉達(dá)還將以每股6.01美元的認(rèn)購價(jià)向諾基亞投資10億美元。

交易宣布后，諾基亞股價(jià)收盤上漲20.86%，創(chuàng)下自2016年1月下旬以來的新高。

NVQLink：打通AI與量子的融合之路

在量子計(jì)算領(lǐng)域，眾所周知，量子計(jì)算機(jī)的核心「量子比特」（Qubits），雖具備碾壓傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的并行計(jì)算潛力，但在計(jì)算過程會不斷產(chǎn)生錯(cuò)誤。

為了讓它們正常工作，就必須依賴一臺傳統(tǒng)的超級計(jì)算機(jī)，通過一條要求嚴(yán)苛的超低延遲、超高吞吐量的連接，實(shí)時(shí)進(jìn)行復(fù)雜的校準(zhǔn)和糾錯(cuò)。

這條連接線，就是量子計(jì)算通往現(xiàn)實(shí)世界的最大瓶頸。

為此，英偉達(dá)推出了一款全新的互連技術(shù)——NVQLink，首次將量子處理器與AI超級計(jì)算機(jī)無縫地、緊密地連接在一起，形成一個(gè)單一、連貫的超級系統(tǒng)。

• 硬件層：通過NVQLink，研究人員可以把不同量子路線（超導(dǎo)、離子阱、光子等）的處理器和控制硬件直接接到GPU超算上，避免了「繞以太網(wǎng)一大圈」的抖動(dòng)與時(shí)延；同時(shí)，連在一起的GPU集群還可以繼續(xù)向外擴(kuò)展。

• 軟件層：通過CUDA-Q，研究人員可以在同一套編程接口里，把CPU、GPU、QPU編排成一臺「混合超算」，讓仿真、編排、實(shí)時(shí)控制能夠在一個(gè)平臺里閉環(huán)。

• 生態(tài)層：集合9家美國實(shí)驗(yàn)室、17家量子硬件公司、5家控制系統(tǒng)公司之力，目標(biāo)是把校準(zhǔn)、糾錯(cuò)、混合應(yīng)用做成可復(fù)用的「套路」。

正如老黃所說：「NVQLink是連接量子和經(jīng)典超級計(jì)算機(jī)的羅塞塔石碑。它的出現(xiàn)，標(biāo)志著量子-GPU計(jì)算時(shí)代的正式開啟?！?/p>

參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=lQHK61IDFH4