有新 2025-05-20 09:40 浙江
在 5 月19 日举行的 Computex 2025 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋（老黄）带来了多项重磅发布，覆盖 AI 基础设施、新硬件产品、开发者平台、企业 IT 方案、机器人技术与台湾战略布局......
在 5 月19 日举行的 Computex 2025 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋（老黄）带来了多项重磅发布，覆盖 AI 基础设施、新硬件产品、开发者平台、企业 IT 方案、机器人技术与台湾战略布局。
黄仁勋在现场提到的重磅内容包括：
下一代 AI 计算平台（GB300 + NVLink Fusion）
AI 工厂愿景与开发者工具链（DGX Spark/Station）
企业级 AI 解决方案（RTX Pro + AI 数据平台）
机器人全栈平台升级（Isaac + Newton）
台湾作为全球 AI 制造与生态中心的地位确立
黄仁勋表示，“AI 工厂” 将成为继电力、互联网之后的第三大基础设施，未来公司将以 “每小时生成多少 tokens（AI 产出单位）” 衡量效率。
▍英伟达的转型：从芯片公司到 AI 基础设施先锋
黄仁勋回顾了英伟达的转型历程。他回忆道，1993 年公司创立时，他估算英伟达的芯片市场机会约为 3 亿美元。如今，英伟达的视野已扩展到万亿美元级的数据中心与 AI 基础设施市场。他将这一转型归功于几个关键里程碑：
CUDA 的诞生（2006 年）：英伟达推出了 CUDA 编程模型，彻底改变了计算方式，为GPU加速计算奠定了基础。
DGX-1 与 AI 革命（2016 年）：黄仁勋在GTC大会上发布了 DGX-1 系统，尽管当时鲜有人理解其意义。他将首台 DGX-1 捐赠给 OpenAI，点燃了 AI 革命的火种。
数据中心即计算机：英伟达意识到，AI 需要全新的计算架构。传统超大规模数据中心依赖少量处理器，而 AI 应用需要大量处理器协同工作，催生了“数据中心即计算机”的理念。
为支持这一愿景，英伟达在 2020 年收购了 Mellanox，强化了东西向网络（处理器间通信），使数据中心成为统一的计算单元。黄仁勋强调，英伟达不再仅是技术公司，而是全球 AI 基础设施的关键提供者。为此，英伟达公开了五年技术路线图，帮助全球合作伙伴规划数据中心建设。
▍AI 基础设施：从电力到信息的第三次革命
黄仁勋将 AI 基础设施比作继电力和信息（互联网）之后的第三次基础设施革命。他预测，未来十年，AI 将成为无所不在的社会基础设施，融入每个地区、行业和公司。AI 数据中心不再是传统的信息存储设施，而是“ AI 工厂”，通过消耗能源生产 “ tokens ”——一种代表 AI 输出的新型价值单位。
他举例说明，企业的财报可能很快会以“每小时生产多少 tokens ”来衡量业绩，类似传统工厂的产量指标。英伟达的使命是构建这些 AI 工厂，支撑万亿美元级的 AI 基础设施产业。
技术核心：加速计算与库生态
黄仁勋详细介绍了英伟达的三大技术支柱：加速计算、AI 和算法库（ CUDA-X 库）。他特别强调了库的重要性，称英伟达是全球唯一持续聚焦算法库的科技公司。这些库涵盖多个领域：
图形与视觉：如 DLSS（深度学习超采样），通过 AI 推测像素，实现实时光线追踪，革新了计算机图形学。
科学计算：包括用于基因组分析的Parabricks、医学影像的 MONAI 、天气预测的 Earth- 2等。
电信与量子计算：Aerial 库加速 5G/6G 信号处理，QODA 支持量子-经典混合计算。
深度学习与AI：如 Megatron、TensorRT 和 Dynamo，优化 AI 训练与推理。
计算光刻：cuLitho 将光刻计算速度提升 50-70 倍，与台积电（TSMC）、ASM L等合作，推动芯片制造革新。
这些库不仅加速了应用，还为英伟达开辟了电信、量子计算和制造业等新市场。黄仁勋强调，加速计算需要针对特定领域优化算法，而非通用的 CPU 编译模式。这种策略使英伟达的 GPU 在特定任务中实现 50-100 倍的性能提升。
▍新产品揭秘：Grace Blackwell 与 NVLink Fusion
黄仁勋隆重介绍了英伟达的新一代 AI 计算平台—— Grace Blackwell 及其升级版 GB300。他描述了Blackwell的突破性设计：
性能飞跃：GB300 比前代 Hopper H100 提升 1.7 倍推理性能，配备 1.5 倍 HBM 内存和 2 倍网络带宽。一节点可达 40 petaflops，媲美 2018 年 Sierra 超算的性能，六年内性能提升 4000 倍。
NVLink 技术：Blackwell 通过 NVLink开 关实现 130 TB/s 的超高带宽，单机架的流量超过全球互联网峰值。NVLink 脊线包含 2 英里铜缆，连接 72 个GPU，形成“巨型 GPU ”。
生产进展：Blackwell 系统自 2024 年底量产，已在 CoreWeave 等平台上线，GB300 预计 2025 年第三季度推出。
此外，英伟达推出了 NVLink Fusion，允许客户定制AI基础设施。NVLink Fusion支持将英伟达的 GPU、CPU 与其他厂商的 ASIC 或 CPU 集成，构建灵活的AI超算。这一开放策略吸引了 Marvell、Fujitsu、Qualcomm 等合作伙伴，强化了英伟达的生态系统。
▍面向开发者的 AI 超算：DGX Spark 与 DGX Station
为满足 AI 开发者的需求，英伟达发布了 DGX Spark 和 DGX Station 两款桌面级AI 超算：
DGX Spark：1 petaflop性能，128GB HBM内存，专为 AI 原生开发者设计，适合原型开发。黄仁勋将其与 2016 年的 DGX-1 对比，强调十年内性能与便携性的巨大飞跃。
DGX Station ：从普通电源插座获取最大性能，支持 1 万亿参数的 AI 模型（如 LLaMA 70B 的 14 倍），适合个人或小型团队。
两款产品均由 Dell、HPE、ASUS、MSI 等合作伙伴生产，预计数周内上市，价格由合作伙伴自行确定。
▍企业 IT 的 AI 转型：RTX Pro 与 AI 数据平台
黄仁勋强调，AI 不仅改变数据中心，也将重塑企业 IT。他介绍了 RTX Pro 企业服务器，专为传统 IT 与 AI 融合设计：
兼容性：支持 x86 架构、VMware、Red Hat 等传统虚拟化平台，同时运行 Omniverse 和 AI 代理。
多模态AI：支持文本、图形、视频等 AI 代理，满足数字营销、客服、芯片设计等需求。
性能：搭载 CX8 网络芯片，提供 800 Gbps 东-西向带宽，优化 AI 推理。
在存储方面，英伟达推出了 AI 数据平台，结合 Nemo Retriever 模型和 IQ 查询系统，处理非结构化数据的语义搜索。与 VAST、Dell、NetApp 等合作，该平台比传统方案快 15 倍，查询准确率提升 50%。
▍AI 运维（AIOps）：数字员工的未来
黄仁勋预测，IT部门将演变为“数字员工的 HR ”，管理 AI 代理的训练、评估与安全。他介绍了英伟达的 AIOps 解决方案，与 CrowdStrike、Databricks 等合作，为企业提供模型微调与部署工具。这些工具将 AI 代理融入企业工作流，弥补全球 30-50 亿劳动力的缺口。
▍机器人革命：从数字代理到物理 AI
黄仁勋将 AI 代理称为“数字机器人”，具备感知、推理与行动能力。他进一步介绍了物理AI，强调其理解物理定律（如惯性、摩擦）的潜力。英伟达的机器人战略包括：
Isaac 平台：结合 Jetson Thor 处理器、Isaac OS 和预训练模型，支持自动驾驶和人形机器人。Isaac Group 1.5已开源，下载量激增。
Cosmos 与 Groot Dreams：通过 AI 放大人类演示数据，生成大规模合成轨迹，解决机器人训练的数据瓶颈。
Omniverse 与 Newton引擎：与 Google DeepMind、Disney Research 合作开发的 Newton 物理引擎将于7月开源，支持高保真模拟。
黄仁勋展示了 Delta、Foxconn 等公司的数字孪生工厂，强调 Omniverse 在优化生产、降低缺陷中的作用。TSMC利用 Omniverse 模拟芯片工厂布局，节省数月时间；高雄市则通过数字孪生提升城市管理效率。
此外，黄仁勋还宣布了英伟达将与Foxconn、台积电和台湾政府合作，在台湾建设首个人工智能超算中心，服务本地科研与产业。他还透露了英伟达台湾新总部“Constellation”的计划，选址台北市，象征英伟达对台湾的长期承诺。
最后，黄仁勋表示 AI 与机器人不仅是IT的下一代，更是全新产业的起点。他强调台湾作为全球电子制造中心的独特地位，英伟达的愿景是与合作伙伴共同构建 AI 工厂、企业代理和机器人生态，抓住万亿美元级机遇。
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