不止芯片！英伟达，重磅发布！现场人山人海，黄仁勋最新发声

作 者丨倪雨晴

编 辑丨包芳鸣

图 源丨新华社

自上周日起，圣何塞这座被誉为“硅谷之心”的城市便沉浸在了英伟达的绿色海洋中。英伟达的标志性绿色横幅随处可见，绿色小车穿梭于街道之间，为这座城市披上了一层流动的绿色外衣。

这一切都是为了迎接一年一度的科技盛会——英伟达GTC2025。当地时间3月18日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在SAP中心发表了演讲，现场座无虚席。他幽默地将今年的GTC称为“Super Bowl of AI”，AI界的超级碗。

黄仁勋一如既往地身着黑色皮衣，宛如摇滚明星般吸引了全球科技界的目光。全球科技人士纷纷前来，追踪这位AI领域的“代言人”，试图一窥AI的未来。今年的关键词无疑是“推理”和“token”，明显可以看出，AI的叙事重心正从训练阶段转向推理阶段。

在演讲的开场部分，黄仁勋再次详细阐述了三个scaling定律，并表达了对它们的持续看好。他指出，关于AI scaling放缓的讨论几乎“全世界都搞错了”。他认为，得益于新的scaling技术，AI的进化速度比以往任何时候都要快。

面对推理市场，英伟达采取了双线作战的策略。在硬件方面，推出了Blackwell Ultra GPU、下一代架构Rubin、CPO交换机以及“AI PC”桌面端超级计算机；在软件方面，则推出了推理框架Dynamo、Llama Nemotron系列推理模型以及人形机器人基础模型GROOT N1等。

英伟达创始人兼CEO黄仁勋在英伟达GTC大会上发表演讲 倪雨晴/摄

Forrester副总裁兼首席分析师戴鲲在接受21世纪经济报道记者采访时表示：“本次大会有三个方向值得关注：一是面向后训练和推理的加速计算；二是面向企业级智能代理开发的Agentic AI；三是Physical AI，即AI在物理世界中的应用，如何赋能机器人和自动驾驶，是很有潜力的领域。”

黄仁勋强调，生成式人工智能改变了计算的方式，人工智能的推理能力可能成为下一个重大突破，而token可用性的提高是其中重要的一部分。人工智能正在经历一个转折点，它变得更加智能，应用更加广泛。

芯片家族登场：Blackwell Ultra、 Rubin

正如市场预期，英伟达在本次GTC大会上发布了Blackwell Ultra系列芯片及下一代GPU架构Rubin。

下一代平台Vera Rubin NLV144计划于2026年下半年上线，Rubin Ultra NVL576则将在2027年下半年面世。去年，黄仁勋已经预告了Rubin和Blackwell Ultra GPU以及最新的Vera CPU的发布。按照英伟达的AI发展蓝图，英伟达正在加速前行，以往通常是每两年更新一代。

此次发布会的重点更多聚焦在Blackwell的产品矩阵上。黄仁勋表示，Grace Blackwell目前已全面投入生产，各大OEM厂商均使用该公司的硬件制造和销售产品。与此同时，新平台特别强化了推理能力。英伟达称，Blackwell Ultra在训练和测试时间缩放推理（Test-Time Scaling Inference）方面实现了突破，并将其称为“AI工厂平台”，将开启AI推理新时代。

具体来看，Blackwell Ultra（GB300）包含GB300 NVL72机架级解决方案和HGX B300 NVL16系统。其中，GB300 NVL72将72颗Blackwell Ultra GPU与36颗基于Arm Neoverse架构的Grace CPU互联，形成一个超大规模的AI计算单元。

与GB200 NVL72相比，GB300 NVL72的AI性能提升了1.5倍，并使AI工厂的收益机会相比Hopper平台提高了50倍。英伟达表示，GB300 NVL72预计将集成至DGX Cloud，DGX SuperPOD（企业级AI基础设施）也将采用GB300 NVL72机架架构，提供开箱即用的AI工厂解决方案。

据悉，DGX SuperPOD可扩展至数万颗Grace Blackwell Ultra超级芯片，通过NVLink、 Quantum-X800 InfiniBand 和Spectrum-X以太网实现超高速互联，以提供强大的AI训练与推理计算能力。

再看HGX B300 NVL16，英伟达给出的数据显示，相较Hopper代际产品，在大语言模型推理方面，推理速度提高11倍、计算能力提升7倍、内存容量扩大4倍。这些突破使其能够高效运行最复杂的AI 任务，特别适用于AI 推理计算、深度推理及超大规模推理工作负载。

整体而言，这款面向AI推理时代的旗舰级GPU平台，不仅是英伟达Blackwell架构的又一力作，也标志着AI计算，从大模型预训练向深度推理与复杂推理的转变，将为数据中心、企业AI工厂及自动驾驶、机器人等领域提供强劲的计算能力。

“AI已经迈出了巨大的飞跃，推理AI和代理AI对计算性能的需求呈指数级增长，”黄仁勋表示，“我们正是为这个关键时刻设计了Blackwell Ultra——这是一款全能AI平台，能够高效执行预训练、后训练和推理等任务。”

去年，Blackwell架构刚刚发布，GB200系列在上个季度为英伟达带来110亿美元的营收。接下来，最新的 Blackwell Ultra能够接棒GB200再创新高？

瑞银（UBS）在3月17日的报告中指出，Blackwell系列的需求依然非常强劲，GB200机架的残存的瓶颈现已完全解决，英伟达正加快B300/GB300（Blackwell Ultra）的推出时间，预计将在第一季度提前量产，并在2025年第三季度实现大规模出货。

英伟达表示，基于Blackwell Ultra的产品预计将于2025年下半年开始由合作伙伴陆续推出。思科、戴尔、惠普、联想和超微将率先推出基于Blackwell Ultra的服务器。浪潮旗下Aivres、华擎机架、华硕、富士康、技嘉、英业达、和硕、广达、纬创和纬颖等硬件制造商也将提供Blackwell Ultra服务器解决方案。

值得一提的是，在发布会现场，黄仁勋还放出了一张全球数据中心资本支出的统计图，与英伟达数据中心业绩进行了对比。预计到2028年，数据中心的投资将超过一万亿美元，暗示英伟达仍有巨大的增长空间。

新亮点：CPO交换机来了

随着AI计算的迅猛发展，数据中心的网络连接基础设施面临着更高的要求。在3月18日的GTC2025发布会上，英伟达推出了全新的NVIDIA Photonics硅光子技术。

据介绍，这项技术通过共封装光学（CPO）取代传统的可插拔光学收发器，使光纤直接连接到交换机，大幅减少数据中心的功耗。据英伟达测算，该技术可降低40MW的功耗，并提高AI计算集群的网络传输效率，为未来超大规模AI数据中心奠定基础。

基于此，英伟达推出Spectrum-X与Quantum-X硅光子网络交换机，通过将电子电路与光通信技术深度融合，助力AI工厂连接跨地域的数百万GPU集群，从而降低能耗与运营成本。

其中Spectrum-X以太网平台是专为多租户超大规模AI工厂设计，带宽密度达传统以太网的1.6倍，支持全球最大规模超级计算机。Quantum-X光子InfiniBand平台是基于200Gb/s SerDes技术提供144个800Gb/s端口，采用液冷设计高效冷却硅光模块，AI计算架构速度较前代提升2倍，可扩展性增强5倍。

随着AI工厂规模空前扩张，网络技术亟需同步革新。英伟达表示，其光子交换机集成光通信创新技术，较传统方式减少75%激光器使用，能效提升3.5倍，信号完整性增强63倍，网络韧性提高10倍，部署速度加快1.3倍。

黄仁勋表示：“AI工厂是超大规模数据中心的新范式，网络基础设施需彻底重构。通过将硅光子技术直接集成至交换机，英伟达突破了传统超大规模与企业网络的限制，为百万GPU级AI工厂铺平道路。”

英伟达硅光子技术生态涵盖了台积电、Browave、Coherent、康宁、Fabrinet、富士康、Lumentum、SENKO、SPIL、住友电工及TFC Communication等企业。

摩根大通此前在报告中指出，采用CPO对于进一步提升带宽、降低延迟至关重要，同时还能降低功耗，“我们认为，短期内基于CPO的交换机的实际应用规模可能仍然较小。CPO应用的关键转折点要等到CPO应用于GPU时才会出现。最早可能要到2027年的Rubin Ultra才会实现。”

报告还指出，将CPO应用于人工智能GPU仍面临多项技术挑战，包括热管理、可靠性，以及由于所需尺寸过大导致的IC基板翘曲问题。随着CPO应用的增加，对于基板供应商来说是重大利好，因为使用CPO的交换机基板尺寸将增加20%~30%。对于应用于GPU中介层的CPO，基板设计尺寸可能达到当前GPU的2~3倍。

软件大升级：一切为了推理和AI Agent

黄仁勋强调：“人工智能将无处不在。”英伟达重点关注领域包括机器人、自动驾驶、边缘计算、6G、企业IT、云服务、GPU云等。

今年，AI Agent的兴起和AI硬件的火热，都表明AI应用正在加速爆发。尤其是随着DeepSeek等技术的推出，成本逐渐降低，进一步推动了生成式AI滚滚向前。

而生成式AI正改变计算的方式，在黄仁勋看来，计算机已经成为token的生成器，而不是文件的检索器，数据中心也演变成了AI工厂，只负责生成token，并将其转化为音乐、文字、研究等。

在发布会现场，黄仁勋用DeepSeek和其他大模型进行了对比演示。在回答同一个问题时，与传统的大语言模型相比，DeepSeek的推理模型需要多20倍的token和150倍的计算资源，但得出了更准确的答案。黄仁勋指出，随着下一代模型可能包含数万亿个参数，对英伟达Blackwell NV72等系统的需求也将大幅增加。同时，在强化推理过程中，软件起到了很关键的作用。

英伟达新推出了AI推理服务软件Dynamo，黄仁勋指出：“这本质上是人工智能工厂的操作系统。”在Dynamo的支持下，Blackwell在推理性能上实现了巨大飞跃，其推理性能可达上一代Hopper的40倍。因此，黄仁勋再次强调：“买得越多，省得越多。”

IDC助理研究总监崔凯表示，黄仁勋重点强化了“token经济学”（token=收入），将复杂系统简化为可量化、易传播的商业故事。类似于5G建网时强调的“单比特成本大幅下降”的逻辑，效率提升价值，规模摊薄成本，延续“buy more and save more”的价值主张。

Dynamo能够最大化AI工厂在推理AI模型中的token收益。它通过协调并加速数千颗GPU之间的推理通信，采用分离式推理架构（Disaggregated Serving），使大语言模型的输入处理（Processing Phase）和推理生成（Generation Phase）分别在不同GPU上运行。这种设计使每个阶段能够根据自身需求进行独立优化，确保GPU资源的最大化利用，从而实现更高效的AI推理计算。

此外，英伟达还通过一系列NIM服务支持企业和开发者构建AI Agent。例如，英伟达推出了Llama Nemotron系列推理模型，包括Nano、Super和Ultra三个版本，能够执行更复杂的推理任务，并具备可调节的推理模式。这些模型基于Meta的Llama架构，并经过英伟达的独特优化，在数学推理、指令跟随及复杂任务处理方面表现出色，适用于自动化客服、商业分析、科学研究等领域。

为了帮助企业更高效地构建AI代理系统，英伟达还发布了AI-Q（NVIDIA IQ Blueprint），这是一种开放式的AI代理架构，支持查询多模态数据（文本、图像、视频等）并连接外部工具，如Web搜索和数据库。AI-Q能够提升AI代理的推理能力，使其具备更强的逻辑推理和问题解决能力，减少企业在AI应用中的开发成本和部署难度。

英伟达的核心护城河——CUDA，也是一套强大的软硬件体系。黄仁勋在发布会上详细介绍了CUDA库的广泛应用，如今英伟达已经拥有从量子化学到基因测序等各个领域的AI工具。黄仁勋表示：“我们已经达到了计算的临界点，CUDA使之成为可能。”

端侧AI和机器人

此外，颇受关注的领域还包括AI PC类产品和physical AI，Physical AI主要是指机器人和自动驾驶。

在端侧AI产品方面，英伟达推出基于NVIDIA Grace Blackwell平台的全新DGX个人AI超级计算机系列。其中一款是DGX Spark，其前身是黄仁勋在CES上发布的Project DIGITS项目。这款被英伟达定义为“AI PC”的设备，是全球最小的桌面级AI超级计算机，适用于AI研究人员和开发者。通过接入这台DGX Spark，个人用户就可以更方便地使用大模型。

这款PC主机核心为专为桌面设计的GB10 Grace Blackwell超级芯片，配备支持第五代张量核心与FP4精度的Blackwell GPU，AI算力高达每秒1千兆次操作，可高效微调并运行Cosmos Reason世界基础模型、GR00T N1机器人基础模型等前沿AI推理模型。

另一款产品是DGX Station，这是Ultra平台的高性能桌面超级计算机，主要是面向企业和科研机构的高性能AI计算站，提供20 PetaFLOPS AI计算能力，并配备784GB统一内存，助力企业构建私有AI推理系统。

此次，英伟达继续在桌面端掀起算力革命。据介绍，DGX Spark与DGX Station首次将原本仅限数据中心使用的Grace Blackwell架构性能引入桌面环境，制造商合作伙伴包括华硕、戴尔、惠普和联想等。

这些设备将助力AI开发者、研究者、数据科学家及学生在桌面上完成大模型的快速原型设计、微调与推理任务。用户既可本地运行模型，亦可无缝部署至DGX Cloud或其他支持加速的云平台及数据中心基础设施。

除了PC产品，可爱的机器人再次在发布会上压轴出场，并与黄仁勋进行了互动。在黄仁勋看来，通用机器人时代已经到来，世界劳动力严重短缺5000万人，去年他就曾多次表示机器人时代渐近。

此次，在机器人领域，英伟达正式发布了Isaac Groot（GROOT N1），这是全球首款开源的、可定制的通用人形机器人基础模型。

GROOT N1采用双系统架构，灵感来源于人类认知原理。其中，“系统1” 是一个快速思考的行动模型，类似于人类的直觉和反射；“系统2” 则是一个慢速思考模型，用于深思熟虑的决策制定。

GR00T N1可轻松适配多种常见任务，例如抓取、双臂搬运、单臂与双臂协作，以及多步复杂操作，适用于物料搬运、包装和检测等场景。

该模型已经被多家机器人制造商采用，包括Fourier GR-01、Agility Robotics、Boston Dynamics等，助力类人机器人进入更广泛的商业应用场景。

此外，英伟达还推出了一系列模拟框架和方案，包括 NVIDIA Isaac GR00T 方案，用于生成合成数据，以及Newton——一款开源物理引擎，该引擎由英伟达与Google DeepMind和迪士尼研究院 共同开发，专门用于机器人研发。

对比来看，去年GTC大会上，英伟达就发布了人形机器人通用基础模型Project GROOT，以及基于NVIDIA Thor系统级芯片（SoC）的新型人形机器人计算机Jetson Thor。今年，英伟达在机器人基础模型和体系化的解决方案上再次升级。

摩根大通表示，英伟达已经宣布其全球AI基础模型平台Cosmos以及其人形机器人开发平台Groot，未来在Physical AI方面预计会有更多突破。随着多模态AI的进步以及机器人和数字孪生等新举措的推出，全球模型Physical AI模型开发方面可能会有更多进展。

能否扭转AI市场情绪？

回顾过去的一个季度，AI领域可谓波澜起伏，风向和叙事悄然生变。尤其是自DeepSeek爆火以来，关于推理、算力、成本和效率的讨论从未停止。再加上美国政策的变化，为全球AI产业的发展增添了新的变量。

今年的GTC大会上，“what’s next in AI starts here”的标语高高悬挂。大家都在期待，面对日新月异的AI技术和擂台挑战，黄仁勋将如何描绘AI的未来。

整体来看，英伟达在GTC2025大会上带来了规模庞大的技术发布，涵盖了AI推理计算、AI Agent、物理AI（机器人与自动驾驶）、数据中心基础设施以及数字孪生等多个领域。

然而，发布会结束后，截至记者发稿时，英伟达股价下跌了3.43%。事实上，黄仁勋在发布会上还提到了股价问题，开玩笑地表示股价低时是投资的好时机。

摩根大通近日的报告指出，总体来看，由于对2025年数据中心AI支出峰值的担忧、GPU与ASIC竞争以及近期CoWoS订单削减的忧虑，整体AI市场情绪仍显偏空。我们认为，GTC大会有望提振部分对AI股票的正面情绪，同时改善下游供应链中Blackwell系统的供应状况。

报告还表示，尽管对2026年AI数据中心资本支出增长的担忧可能需要更长时间才能解除，但在Deepseek之后对AI资本支出下降的担忧并未真正显现。我们预计2026年将在美国CSP资本支出持续增长、中国CSP的增量资本支出回升以及企业AI采用增加的共同作用下，继续保持健康增长。

对于DeepSeek的影响，黄仁勋此前表示，DeepSeek的崛起实际上将对英伟达带来整体上的积极影响，因为这将加速人工智能技术的广泛应用。他还指出，像OpenAI的o1这样高能耗的推理模型的增长，是英伟达下一座需要攀登的高峰。

本届GTC是英伟达近年来最重要的技术发布之一，其核心主题围绕AI推理时代展开，从计算架构（Blackwell GPU、Rubin、Dynamo）、企业AI应用（Llama Nemotron、AIQ），再到数据中心（Photonics、交换机）、机器人和自动驾驶（Isaac Groot、NVIDIA Drive），英伟达正在构建一个完整的AI生态体系。

在AI的推动下，企业和个人的生产力将迎来新一轮的变革，而英伟达作为这一变革的核心推动者，也在不断加速技术创新。

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本期编辑 金珊

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