GTC主题演讲：英伟达AI驱动的未来

每年在加利福尼亚州圣何塞举行的GTC已成为科技界的盛事之一。它吸引了从行业领导者和开发人员到人工智能爱好者，甚至是那些对人工智能潜力持怀疑态度的人的注意力。

今年的GTC 2025活动一大亮点是上周二由英伟达首席执行官黄仁勋发表的主旨演讲。他被称为人工智能行业的梦想家，他的话具有重要意义，为塑造技术未来的进步和趋势奠定了基调。

在主题演讲中，黄仁勋概述了英伟达在人工智能方面的进步，以及他对未来几年该行业将如何发展的预测。今年的活动不仅突显了人工智能革命的快速加速，还突显了英伟达如何重塑自己，继续成为技术创新的驱动力。

正如所预期的那样，主题演讲的核心是Nvidia推出了其下一代图形架构：Blackwell Ultra和Vera Rubin。（延展阅读：）

Blackwell Ultra芯片组将于今年晚些时候发布，旨在管理日益复杂的人工智能流程。AI芯片拥有单机架内1-exaflop计算能力、每机架600000个组件和120千瓦液体冷却系统等规格，至少在纸面上是令人印象深刻的。

Nvidia计划将其Blackwell Ultra GPU集成到两个DGX系统中：Nvidia DGX GB300和Nvidia DGX B300。这将有助于该公司满足人工智能工作负载日益增长的需求，特别是在推理和可解释性方面。

提高能源效率的需求使得从空气冷却到液体冷却的加速转变。这一变化不仅仅是一个微小的调整，而是对人工智能计算系统构建方式的全面重新构想。

Vera Rubin AI系统预计将于2026年底发布，而Rubin Ultra将于2027年下半年上市。黄仁勋指出，除了机箱之外，Vera Rubin平台的几乎每个方面都经过了彻底的重新设计，在处理器性能、网络设计和内存功能方面都有了重大改进。Nvidia分享了有关Nvidia下一代GPU超级芯片和新型光子开关的一些细节。

在持续了两个多小时的主题演讲中，黄仁勋强调了人工智能是如何取得“非凡进步”的。曾经只是一种未来主义的看法并没有成为现实。人工智能已经从“计算机视觉”转向了GenAI，现在又转向了代理AI。

他说：“人工智能理解上下文，理解我们的要求。理解我们请求的含义。”“它现在产生了答案。从根本上改变了计算的方式。”

黄仁勋表示，四大云服务提供商对GPU的需求正在激增。在他分享的关于人工智能变革潜力的许多惊人预测中，有一个数字脱颖而出：英伟达预计，到2028年，其数据中心基础设施收入将飙升至1万亿美元。

英伟达的主要目标之一是从传统数据中心转移到它所谓的“人工智能工厂”。据称，这将是传统数据中心的下一个发展阶段。人工智能工厂本质上是专门为人工智能训练和推理而建造的超高性能计算环境。

听起来这需要大量的资源。英伟达在一篇博客中分享道：“建造一座千兆瓦的人工智能工厂是一项非凡的工程和物流项目，需要供应商、建筑师、承包商和工程师的数万名工人建造、运输和组装近50亿个组件和超过21万英里的光纤电缆。”

黄仁勋展示了如何实现这一目标。在主题演讲中，他展示了英伟达的工程团队如何利用Omniverse Blueprint设计和模拟一个1吉瓦的人工智能工厂。

他解释说：“两种动态同时发生。”“第一个动态是，这种增长的绝大多数可能会加速。这意味着我们已经知道通用计算已经走到了尽头，我们需要一种新的计算方法。”

他继续阐述了计算范式的转变：“世界正在经历一场平台转变，从运行在通用计算机上的手工编码软件转向运行在加速器和GPU上的机器学习软件。”

“这种计算方式已经过了这个临界点，我们现在看到拐点正在发生——拐点发生在世界数据中心扩建中。”他强调了第一个动态的关键点：“所以第一件事是我们计算方式的转变。”

在过去的几个月里，代理人工智能（AI Agent）一直是许多公司关注的焦点，黄仁勋也对此充满热情。他预测，人工智能代理将成为每个业务流程的核心部分，NVIDIA正在构建基础设施以支持其发展。

他强调，机器人技术是下一波人工智能浪潮，由“物理人工智能”驱动，能够理解摩擦、惯性和因果等概念。他强调了合成数据生成对训练人工智能的重要性。这种方法可以更快地学习，并且不需要人类参与训练循环。

他说：“我们能做的数据和人类演示都是有限的。”“这是过去几年的重大突破：强化学习。”

GTC 2025的一些公告和更新是意料之中的，似乎更多的是渐进式的，而不是突破性的。这可以归因于人们对该公司的巨大兴趣，因为许多人已经猜测了这一事件会带来什么。这可能导致一些真正具有开创性的公告感觉不那么令人惊讶或有震撼力。

尽管如此，黄仁勋主题演讲并没有像英伟达所希望的那样影响其股价。Nvidia的股价在主题演讲中下跌了3%以上，突显出投资者在高预期和市场波动中的谨慎态度。