英伟达GTC引爆科技圈：AI变"网络大脑"5000亿订单背后的智能革命

在科技发展的浪潮中，美国科技行业的“超级周”总是备受全球瞩目，而其中英伟达GTC大会更是吸引了无数人的目光。GTC大会，全称GPU Technology Conference，即GPU技术大会，被誉为“AI风向标”，美东时间10月27日，它又一次盛大开幕，拉开了科技盛宴的帷幕。

英伟达在AI领域的地位举足轻重，而GTC大会作为英伟达展示前沿技术与创新成果的重要舞台，每一届都吸引着全球科技行业的目光，从专业的科研人员、工程师，到科技企业的高管，乃至普通的科技爱好者，都对大会内容满怀期待，翘首以盼从中获取科技发展的最新动向与趋势。

黄仁勋登场：热词盛宴与重磅官宣

10月28日，大会的重要时刻来临，黄仁勋依旧身着标志性的皮衣自信登场，熟悉的形象瞬间点燃了现场的热情，欢呼声和掌声交织成一曲热烈的乐章。不过这次的发布会和以往有所不同，没有将重点聚焦于某一项技术或产品。黄仁勋宛如一位科技领航者，在演讲中几乎把全球科技圈当下最热门的词汇都一一提及，仿佛在进行一场科技热词的“大盘点”：6G、量子计算、物理AI、机器人、自动驾驶、核聚变……每一个热词都代表着当今科技发展的一个前沿方向，涵盖了通信、计算、智能、交通、能源等多个重要领域，让人目不暇接，深刻感受到科技发展的多元与蓬勃。

而在这场热词盛宴中，最引人注目的当属英伟达和诺基亚合作搭建6GAI平台这一重磅消息。二者的合作，就像是科技界的一次跨界联姻，让人眼前一亮。他们合作的重点并非传统的芯片制造，而是开启了一个全新的思路——“让网络学会思考”。英伟达将其强大的加速计算平台Aerial RAN ComputerPro（ARC-Pro）融入诺基亚的无线通信系统AirScale中，这一融合将为运营商向AI原生的5G与6G网络过渡提供强大的助力。

AI在这次合作中扮演了至关重要的角色，它不再仅仅是网络的普通使用者，被动地依赖网络提供服务，而是一跃成为了网络本身的“智能中枢”。这一转变意义深远，就好比给网络赋予了一颗智慧的大脑，使其能够根据各种复杂的情况和需求，自主地进行分析、决策和优化。以往的网络更多是按照预设的规则和程序运行，缺乏灵活性和智能性，而如今AI的加入，让网络能够实时感知数据流量的变化、用户需求的差异等，从而动态地调整资源分配、优化信号传输等，大大提升了网络的性能和效率。黄仁勋直言将采用这项新技术升级全球数百万个基站，这无疑将在全球范围内掀起一场网络变革的风暴，为未来的通信发展奠定坚实的基础，开启通信新时代的大门。

次元壁破：英伟达与诺基亚的通信新征程

诺基亚：昔日霸主的转型重生

当我们听到诺基亚这个名字时，许多人的脑海中可能会立刻浮现出曾经风靡全球的诺基亚手机，那些经典的机型，如诺基亚1110、N95等，承载了无数人的回忆，在零几年的时候，诺基亚无疑是全球手机市场的霸主，凭借着坚固耐用的品质、丰富多样的功能和广泛的市场渠道，占据了手机市场的大量份额，无论是繁华都市的街头巷尾，还是偏远乡村的角落，都能看到诺基亚手机的身影。

然而，随着科技的快速发展和市场竞争的日益激烈，智能手机时代的到来给传统手机厂商带来了巨大的冲击。2013年，诺基亚做出了一个重大的战略决策，将手机业务出售给微软，这一决定标志着诺基亚暂时告别了手机制造的舞台，但这并不是诺基亚的终点，而是它转型的起点。

卖掉手机部门后，诺基亚回归到通信设备业务的核心领域。电信基础设施是现代通信网络的基石，基站负责信号的收发，让我们能够随时随地连接网络；天线则用于增强信号的传输和接收能力；光纤网络以其高速、稳定的传输特性，为大量数据的传输提供了保障；核心网软件则如同通信网络的大脑，负责管理和控制各种通信业务。全球的运营商，无论是提供移动通信服务的移动、联通、电信，还是其他国家和地区的运营商，其底层网络都离不开这些关键的通信设备。

2016年，诺基亚又迈出了重要的一步，收购了阿尔卡特朗讯。阿尔卡特朗讯由传奇的“贝尔实验室”改组重建而来，贝尔实验室在科技发展的历史长河中有着举足轻重的地位，曾获得9项诺贝尔奖、4项图灵奖，在通信技术、半导体技术等多个领域取得了众多领先的技术成果和大量的专利。诺基亚收购阿尔卡特朗讯后，顺理成章地继承了这些宝贵的技术和专利资源，进一步巩固了其在通信设备领域的技术实力和市场地位，收购后，贝尔实验室也更名为NokiaBellLabs，继续为诺基亚的技术创新提供支持。如今，诺基亚与华为、爱立信并列，成为全球三大通信设备厂商之一，在全球通信市场中扮演着不可或缺的角色。

合作共赢：打造AI原生网络

英伟达与诺基亚的合作，是一次极具前瞻性和创新性的战略携手。二者的合作目标非常明确，就是要共同打造面向AI原生的移动网络，为未来的5G和6G通信发展开辟新的道路。

英伟达在这次合作中提供了ARC-Pro平台，这个平台就像是一个强大的智能引擎，为通信基站赋予了新的能力。以往的通信基站主要功能是传输信号，将用户的通信请求和数据在不同的网络节点之间进行传递。而有了ARC-Pro平台后，通信基站不仅能够继续高效地传信号，还具备了执行AI推理的能力。AI推理是指利用已经训练好的AI模型，对输入的数据进行分析和判断，从而得出有价值的结果。例如，基站可以通过AI推理实时分析网络中的数据流量模式，预测不同区域、不同时间段的网络需求，提前做好资源调配的准备，以应对网络高峰，避免网络拥堵。

诺基亚则提供了AirScale无线系统和RAN软件栈，这两者共同构成了一个完整的通信网络支撑体系。AirScale无线系统就像是通信网络的骨架，负责构建稳定、高效的无线通信链路，确保信号能够在不同的地理环境和复杂的电磁环境中可靠传输。RAN软件栈则像是通信网络的神经系统，负责管理和控制无线接入网络中的各种设备和功能，实现基站与核心网之间的协同工作，保障通信业务的正常运行。通过这一系统和软件栈，诺基亚能够让英伟达的“AI基站”顺利地融入现有的5G网络中，就像将新的器官成功地移植到人体中，并使其与身体的其他部分和谐共处。同时，还能确保这些基站在未来能够平滑升级到6G，为通信网络的持续演进提供了保障，避免了因技术升级而带来的大规模设备更换和高昂成本。

T-Mobile作为他们的首个运营商合作方，将在2026年开始实地测试。实地测试是技术落地应用的关键环节，通过在真实的通信环境中对新的技术和设备进行测试，可以发现潜在的问题和挑战，并及时进行优化和改进。T-Mobile在全球拥有广泛的用户群体和复杂多样的通信场景，在其网络中进行实地测试，能够全面地检验英伟达和诺基亚合作成果的性能、稳定性和可靠性。如果实地测试取得成功，将为全球其他运营商提供宝贵的经验和示范，加速AI原生网络在全球范围内的推广和应用，推动整个通信行业的智能化变革。

广泛布局：构建AI产业生态矩阵

自动驾驶：Uber与英伟达的Robotaxi蓝图

在自动驾驶领域，英伟达与Uber的合作备受关注，宛如两颗璀璨的科技星辰相互交织，共同绘制着未来出行的宏伟蓝图。黄仁勋敏锐地察觉到“机器人出租车的拐点即将到来”，基于这一前瞻性的判断，双方一拍即合，制定了一个震撼行业的计划——在全球范围内铺开10万辆自动驾驶汽车。

这一合作意义非凡，不仅仅是自动驾驶技术发展道路上的一次重大突破，更是AI硬件与智能算法深度融合的生动实践。英伟达的GPU在其中扮演着至关重要的角色，它就像是Robotaxi的“车载大脑”。在自动驾驶的过程中，汽车需要实时处理大量复杂的信息，例如通过摄像头捕捉到的道路状况、交通标志和行人动态，通过雷达感知到的周围车辆的距离和速度等。GPU凭借其强大的并行计算能力，能够快速地对这些海量的数据进行分析和处理，为自动驾驶汽车的决策提供精准的依据。它可以瞬间识别出前方的红灯、判断出突然出现的行人，并及时计算出最佳的制动或避让方案，确保行车的安全与顺畅。

通过与Uber的合作，英伟达正积极推动出行生态进入商业化阶段。以往，自动驾驶技术虽然在不断发展，但大多还停留在试验和测试阶段，难以真正走进人们的日常生活。而这次合作，借助Uber庞大的出行服务网络和用户基础，以及英伟达先进的AI技术，使得自动驾驶汽车有望大规模地投入运营。人们未来可能只需通过手机下单，就会有一辆无需人类驾驶员的Robotaxi来到身边，将自己安全送达目的地。这不仅将改变人们的出行方式，提高出行效率，还将对整个交通行业产生深远的影响，减少交通事故的发生，缓解交通拥堵，降低能源消耗。

政府与企业级AI：Palantir的智能决策赋能

Palantir这家在处理政府和军情数据方面极具专长的公司，与英伟达展开了紧密的合作。他们将英伟达的CUDA-X和Nemotron模型嵌入自家系统，这一举措犹如为Palantir的系统注入了强大的智能内核，让AI学会了“看懂”世界。

在企业领域，Lowe’s已经率先采用了这套组合来调度它的供应链。传统的供应链管理往往依赖人工经验和预设的规则，在面对复杂多变的市场需求和供应链风险时，反应速度较慢，决策的准确性也难以保证。而引入AI后，情况发生了巨大的改变。AI代理通过对海量的供应链数据进行实时分析，包括原材料的采购价格、供应商的交货时间、产品的销售数据、物流运输的状态等，可以提前预测潜在的问题，如原材料短缺、物流延误等，并及时制定出相应的应对策略。例如，当AI预测到某一地区的产品需求将大幅增长时，它可以自动调整生产计划，增加该地区的产品供应，同时优化物流配送路线，确保产品能够及时送达，满足市场需求。在这个过程中，AI代理就像是企业的隐形决策官，默默地为企业的高效运营保驾护航，提高企业的竞争力和经济效益。

在政府决策层面，Palantir与英伟达的合作同样具有重要意义。政府在制定政策、应对公共安全事件、管理社会资源等方面，需要处理大量的数据和复杂的信息。AI的介入可以帮助政府更快速、准确地分析这些数据，为决策提供科学依据。例如，在应对突发公共卫生事件时，AI可以通过对疫情数据、人口流动数据、医疗资源数据等进行综合分析，预测疫情的传播趋势，为政府制定防控措施提供参考，合理调配医疗资源，最大限度地保障公众的健康和安全。

科研突破：七台AI超级计算机的科研雄心

英伟达与美国能源部、甲骨文联手打造七台AI超级计算机的计划，展现了其在科研领域的宏大雄心。其中阿贡实验室的Solstice与Equinox系统尤为引人注目，它们将以2,200exaFLOP的惊人算力，成为“美国的探索引擎”。

如此强大的算力在科研领域具有不可估量的价值。在基础科学研究中，许多问题都需要进行海量的数据计算和复杂的模拟分析。例如，在物理学领域，研究宇宙大爆炸、黑洞等天体物理现象，需要对极其庞大的数据集进行处理，以验证理论模型；在生物学领域，解析蛋白质的结构和功能、研究基因的表达和调控机制，也离不开强大的计算能力。AI超级计算机的出现，为科研人员提供了有力的工具，大大加速了科研的进程。它们可以在短时间内完成传统计算机需要数年甚至数十年才能完成的计算任务，帮助科研人员更快地验证假设、发现新的科学规律。

这些超级计算机还将利用AI、量子计算等最前沿技术投入研究，促进不同学科之间的交叉融合。AI技术可以帮助科研人员从海量的数据中挖掘出有价值的信息，发现隐藏在数据背后的规律和趋势；量子计算则有望在解决一些复杂的数学问题和优化问题上取得突破，为科学研究开辟新的道路。通过将这些前沿技术相结合，七台AI超级计算机有望在多个科研领域取得重大突破，推动人类对世界的认知不断向前发展，为解决全球性的挑战，如气候变化、能源危机等提供科学解决方案。

前沿科技大揭秘

量子计算：探索未来计算新范式

量子计算，这一概念自理查德・费曼提出以来，便如同一颗充满希望的种子，在科技的土壤中生根发芽，历经40年的漫长等待，终于在去年迎来了关键的突破时刻，创造出了可相干、稳定、且具纠错能力的逻辑量子比特（logicalqubit），这一突破宛如在黑暗中点亮了一盏明灯，为量子计算的发展开辟了新的道路。

英伟达敏锐地捕捉到了量子计算领域的巨大潜力，早早地展开了布局。此前，英伟达推出了开放式量子GPU计算平台CUDA-Q，这个平台就像是一个开放的实验室，为科研人员和开发者提供了一个便捷的工具，让他们能够在量子计算的研究中更加高效地进行实验和探索。而在这次GTC大会上，英伟达又带来了新的惊喜，开发了基于CUDA-Q核心构建的NVQLink，这是一种创新的互联架构，它就像一座桥梁，能够把传统GPU和量子处理器连接起来，实现两者之间的协同工作。

当下的量子计算仍处于发展的初期阶段，就像一个刚刚学会走路的婴儿，还十分“易碎”。它对环境噪声异常敏感，一点点外界的干扰都可能影响其计算的准确性和稳定性；同时，算力利用率也有限，无法充分发挥其潜在的计算能力。为了让量子比特保持稳定运行，往往需要借助GPU超算系统承担控制与纠错计算。这就好比量子计算是一位充满潜力但身体娇弱的运动员，而GPU超算系统则是他的贴身教练和营养师，时刻为他提供支持和保障，帮助他克服困难，发挥出最佳的水平。这种协同关系使得量子计算在现阶段暂时还离不开经典计算的“辅助臂”，二者相互协作，共同推动计算技术向更高的层次发展。

具身智能与物理AI：开启AI物理世界之旅

在具身智能与机器人计算领域，英伟达提出了一套独特而先进的理念，即构建一个“三计算机”体系。这一体系就像是一个精密的智能生产链条，每一个环节都不可或缺，共同为AI进入物理世界、具备感知和行动能力奠定了坚实的基础。

其中，用于模型训练的GraceBlackwellAI计算机，堪称这个体系的“智慧大脑培育室”。它负责生成大规模智能模型，就像一位知识渊博的导师，通过对海量数据的学习和分析，为AI赋予丰富的知识和强大的智能。在训练过程中，它不断地调整和优化模型的参数，使其能够更好地理解和处理各种复杂的信息，从而为后续的应用提供坚实的智能基础。

用于仿真和虚拟验证的Omniverse数字孪生计算机，则像是一个虚拟的现实模拟舞台。在这里，机器人的行为与物理交互可以在虚拟环境中进行模拟和验证。科研人员可以在这个虚拟世界中，对机器人的各种动作、决策和与环境的互动进行测试和优化，提前发现潜在的问题和风险，避免在真实世界中进行实验时可能带来的高昂成本和风险。例如，在设计一款新型的救援机器人时，可以先在Omniverse数字孪生计算机中模拟它在各种灾难场景下的表现，如火灾、地震等，观察它的行动是否合理，能否有效地完成救援任务，然后根据模拟结果进行改进和优化。

用于实际执行的JetsonThor机器人计算机，是这个体系的“行动执行者”。它让智能在真实世界中得以运行，将虚拟世界中训练和验证好的智能模型应用到实际的机器人身上，使机器人能够在现实环境中感知周围的信息，并根据这些信息做出合理的决策和行动。例如，在物流仓库中，配备JetsonThor机器人计算机的机器人可以准确地识别货物的位置和信息，按照预定的路线进行搬运和分拣，提高物流的效率和准确性。

这三者都基于CUDA平台运行，形成了一个从训练、仿真到执行的完整“物理智能”闭环。CUDA平台就像是一条连接各个环节的高速公路，让数据和指令能够在不同的计算机之间快速、顺畅地传输和交互，使AI能够真正连接虚拟与现实世界，实现从理论到实践的跨越。

英伟达在具身智能领域的布局还不止于此，它投资过多家具身智能公司，与美国具身智能新独角兽FigureAI也展开了深度合作。通过合作，双方能够充分发挥各自的优势，加速下一代机器人的研发。英伟达凭借其强大的技术实力和丰富的资源，为FigureAI提供先进的计算平台和智能模型；而FigureAI则凭借其在机器人领域的专业知识和创新能力，将英伟达的技术应用到实际的机器人产品中，共同推动具身智能技术的发展和应用，让机器人能够更好地服务于人类的生活和工作。

开源模型与生态合作：推动AI创新的开源力量

在当今的AI发展浪潮中，开源模型和产业生态合作已经成为推动技术创新和应用的重要力量，英伟达在这两个方面展开了积极而深入的双线布局，犹如一位战略家，精心谋划着AI发展的未来蓝图。

一方面，随着技术的不断进步，推理、多模态与知识蒸馏等能力得到了显著提升，开源模型的性能也日益强大。如今的开源模型已经不再是简单的基础框架，而是成为了初创企业和科研机构进行灵活定制与创新的宝贵基础。它们就像是一个个充满创意的积木块，开发者可以根据自己的需求和创意，对这些积木块进行组合和搭建，快速构建出符合特定需求的AI应用。英伟达作为开源社区的重要贡献者，在开源模型的发展中发挥了重要作用。已有23个模型登上各类性能榜单，这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域都展现出了卓越的性能和优势，为众多开发者提供了优质的选择。英伟达还承诺将持续投入，不断优化和改进这些开源模型，为AI的发展注入源源不断的动力。

另一方面，英伟达正加速与云计算和行业伙伴的深度集成，积极构建一个庞大而丰富的AI产业生态。其模型与库已嵌入亚马逊云科技、GoogleCloud、MicrosoftAzure等主流云平台，就像将AI的种子播撒在了肥沃的云土壤中，让更多的用户能够方便地获取和使用这些强大的AI能力。无论是大型企业还是小型创业公司，都可以借助这些云平台，快速部署和运行基于英伟达模型的AI应用，降低了AI应用开发的门槛和成本。英伟达的模型与库还嵌入了ServiceNow、SAP等SaaS系统，进一步拓展了AI的应用场景，让企业在日常的业务运营中能够轻松地融入AI技术，提高工作效率和决策的准确性。

英伟达还与CrowdStrike（网络安全）、Palantir（数据处理）和Synopsys（芯片设计）等行业巨头展开合作。在网络安全领域，与CrowdStrike的合作可以利用AI技术实时监测和分析网络流量，及时发现潜在的安全威胁，并采取有效的防御措施，保障网络的安全稳定运行；在数据处理方面，与Palantir的合作能够让AI更好地处理和分析海量的复杂数据，挖掘数据背后的价值，为企业和政府的决策提供有力支持；在芯片设计领域，与Synopsys的合作则可以借助AI技术优化芯片的设计流程，提高芯片的性能和能效，推动芯片技术的不断进步。通过这些合作，英伟达以AI为核心驱动力，推动了从安全到设计等多个垂直领域的智能化变革，让AI技术真正融入到各个行业的核心业务中，为行业的发展带来新的机遇和突破。

AI多元应用：超越聊天机器人的无限可能

AI的应用领域十分广泛，远不止我们常见的聊天机器人。它就像一把万能钥匙，能够打开各个领域创新和发展的大门，在医疗、基因组学、企业计算等众多领域都发挥着重要的作用，展现出了无限的潜力。

在医疗领域，AI技术正在为疾病的诊断和治疗带来革命性的变化。通过对大量医疗数据的分析，AI可以帮助医生更准确地诊断疾病。例如，在医学影像诊断中，AI能够快速分析X光、CT、MRI等影像数据，检测出潜在的病变和异常，为医生提供诊断建议，大大提高了诊断的准确性和效率，减少了误诊和漏诊的发生。AI还可以辅助药物研发，通过对海量的生物数据进行分析和模拟，预测药物的疗效和副作用，加速新药的研发进程，为患者带来更多的治疗选择和希望。

在基因组学领域，AI技术的应用也为解开生命的奥秘提供了强大的助力。基因组测序产生的数据量巨大且复杂，AI可以帮助科研人员对这些数据进行高效的分析和解读，发现基因与疾病之间的关联，深入了解生命的遗传机制。例如，通过AI分析癌症患者的基因组数据，科研人员可以找到导致癌症发生的关键基因突变，从而开发出更具针对性的个性化治疗方案，提高癌症的治疗效果。

在企业计算领域，AI正逐渐从一个辅助工具转变为“数字员工”，为企业的运营和发展带来了全新的模式和效率提升。以英伟达内部的Cursor系统为例，它可以帮助工程师自动生成代码。在软件开发过程中，工程师通常需要花费大量的时间和精力编写代码，而Cursor系统利用AI技术，根据自然语言描述的需求，快速生成高质量的代码，大大提高了软件开发的效率和质量。AI驾驶员（AIChauffeur）则被用于自动驾驶出租车，实现了出行服务的自动化和智能化。它能够实时感知路况、交通信号和周围车辆的信息，做出合理的驾驶决策，确保乘客的安全和舒适出行。这些案例充分展示了AI在企业计算领域的强大应用价值，让企业能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现创新发展。

黄仁勋的AI深度课

AI：从计算方式到生产力核心的变革

在GTC大会上，黄仁勋特意拿出20分钟，深入讲解了“AI是什么”，这一举动看似意外，实则十分必要。在科技飞速发展的当下，AI的概念被广泛提及，但很多人对其理解仅仅停留在表面，就像ChatGPT所代表的聊天机器人，虽然这是大众最为熟知的AI应用，但它仅仅是AI世界的冰山一角。黄仁勋认为，真正关键的是以AGI（通用人工智能）为代表的深层计算机科学，以及支撑它的强大算力，AI并非某个单一的应用，而是一种全新的计算方式。

回顾过去的计算世界，是程序员通过编写规则，让计算机按照这些规则执行命令，这就像是给计算机制定了一套固定的行为准则，计算机只能在这个框架内运行。例如，要让计算机识别一个简单的图形，程序员需要编写详细的代码来定义图形的特征、识别的方法等。而如今，AI带来了颠覆性的转变，机器不再依赖于人工编写的规则，而是通过大量的数据进行自我学习，从而掌握规律。就像教电脑识别猫，以往需要编写几十条甚至上百条规则来描述猫的外貌特征、行为习惯等，而现在，只需给计算机提供十万张猫的照片，它就能通过深度学习算法，从这些数据中自动学习到猫的特征，进而准确地识别出猫。

这场转变包含了三层深刻的逻辑。首先是计算方式的变革，从传统的写代码转变为喂数据，数据成为了AI学习和成长的“养分”；其次，计算工具也发生了改变，从以CPU为主导逐渐转变为以GPU为核心。CPU擅长处理复杂的逻辑运算，但在面对大规模的数据并行计算时，效率较低。而GPU具有强大的并行计算能力，能够同时处理大量的数据，就像一支训练有素的军队，能够迅速而高效地执行任务，这使得AI的训练和运行速度得到了极大的提升；最后，计算目标也发生了根本性的变化，从单纯地执行任务转变为生成智能，AI不再是被动地完成人类赋予的指令，而是能够主动地学习、思考和决策。

AI的出现彻底重构了计算栈，它就像是一场计算领域的革命，打破了传统计算模式的束缚，为计算机科学的发展开辟了新的道路。它正在从一个简单的“螺丝刀”式工具，转变为能够主动参与生产的“工人”，具备了自主学习和执行任务的能力，这使得机器第一次真正进入了生产力的核心，为各个行业的发展带来了无限的可能。

AI眼中的世界：Token与AI工厂的诞生

AI拥有学习能力后，其看待世界的方式也发生了翻天覆地的变化。在AI的“眼中”，世间万物都被拆解成了可学习的片段，这些最小的信息单位被称为token。无论是文字、图片、声音，还是分子、蛋白质等，都可以被转化为token，AI通过对这些“语言颗粒”的学习、理解、模仿和重建，来认识和理解整个世界。例如，在自然语言处理中，一段文本会被分割成一个个单词或词组，这些就是token，AI通过学习大量的文本，掌握这些token之间的关联和语义，从而能够理解和生成自然语言；在图像识别中，图像会被划分为一个个像素块，这些像素块也可以看作是token，AI通过分析大量图像中像素块的特征和组合方式，学会识别不同的物体和场景。

谁能够以更低的成本、更高的速度生成和操控token，谁就能在下一代计算中占据主导地位。为了满足这一需求，一种全新的基础设施——AI工厂应运而生。如果把传统的数据中心比作是一个多功能仓库，它主要负责存储文件、运行程序，为各种业务提供基本的计算和存储支持，那么AI工厂就像是一条高度专业化的生产线，它的使命只有一个：生产token。

AI工厂的运作模式十分独特。能源是驱动AI工厂运转的“燃料”，它为整个生产过程提供动力支持。GPU则是AI工厂的“引擎”，凭借其强大的计算能力，对数据进行快速处理和分析，将原始数据转化为有价值的token。NVLink和Spectrum-X网络就像是工厂中的运输管道，负责将不同的GPU连接成一个超级系统，实现数据的高速传输和共享，确保整个生产过程的高效进行。软件与模型则像是工厂中的生产工艺和模具，它们协同工作，根据不同的需求和任务，对数据进行加工和处理，批量产出符合要求的token。

在这个过程中，算力不再仅仅是一种辅助资源，而是成为了新的生产资料，就像工业时代的煤炭、石油一样，是生产过程中不可或缺的关键要素。只有不断地优化生产流程，降低成本，扩大产能，才能让AI工厂持续高效地运行，推动AI的良性循环不断发展。

AI的成长与未来：正反馈循环与极致协同设计

AI的成长轨迹就像是一个“吃电的天才”，它的发展呈现出一种独特的正反馈循环模式。随着AI技术的不断进步，它变得越来越聪明，能够完成的任务也越来越复杂和多样化，但这也意味着它对算力的需求越来越大，越聪明就越费电，这就是AI使用指数所体现的智能与算力的爆炸式增长关系。

与此同时，还存在着第二条曲线——AI采用指数。AI的性能和效果越好，就会吸引越多的人使用它；而使用的人越多，对算力的需求就会进一步被推高。例如，一款智能语音助手，随着其识别准确率和交互能力的提升，越来越多的用户会选择使用它，这就导致服务器需要处理更多的语音请求，从而对算力的需求大幅增加。这两条指数相互叠加，形成了一个强劲的正反馈循环：AI越聪明，用户的体验就越好，也就越容易吸引更多的用户使用；而更多的用户使用又会带来更多的利润，这些利润可以投入到研发中，进一步推动AI变得更聪明，如此循环往复，AI的发展不断加速。

面对如此巨大的算力需求，要让这个“永动机”持续稳定地转动，黄仁勋提出了“极致协同设计（ExtremeCo-Design）”的理念。在过去，摩尔定律所描述的芯片性能线性提升模式，已经远远无法满足AI指数级爆炸增长的算力需求。如今，必须在芯片、封装、互联、系统、编译器、模型、算法、应用等每一个层面同时进行创新，形成一个有机的整体，共同为AI的发展提供支持。就像建造一座高楼，不仅要关注每一块砖头的质量，还要考虑建筑结构的合理性、施工工艺的先进性、各种材料之间的兼容性等多个方面，只有这样，才能建造出坚固、高效的高楼。

黄仁勋形象地表示：“要让AI继续前进，不能只造更快的芯片，而要重新设计整座工厂。”这里的“工厂”，指的就是未来的AI工厂。在他眼中，AI工厂不再是传统意义上的通用数据中心，而是一条高度智能化的生产线，能源是其运转的燃料，GPU是强大的引擎，模型是精准的模具，Token是生产出来的产品。未来，AI工厂将成为现代经济的新基础设施，从科学研究、医疗健康、制造业到娱乐产业等，所有行业都将围绕AI工厂进行重构。

从Arvin在Perplexity的工作，到软件开发中的Cursor，再到机器人出租车中的AI司机，人工智能正以惊人的速度渗透到过去难以触及的经济领域，占据着越来越广阔的版图。在黄仁勋那20分钟的深度讲解里，他所阐述的不仅仅是AI的定义和发展现状，更是人类科技发展史上的一次重大变革，人类第一次拥有了一种能够将能量直接转化为智能的机器，这将彻底改变未来的计算模式，让世界学会自己思考，开启一个全新的智能时代。

展望：AI驱动的未来科技蓝图

英伟达GTC大会为我们呈现了一场精彩纷呈的科技盛宴，众多前沿技术和创新理念让人目不暇接，也让我们对未来科技的发展充满了期待。

从大会的成果来看，英伟达在AI领域的布局愈发广泛和深入。与诺基亚合作搭建6GAI平台，开启了通信领域的智能化变革，让网络拥有“思考”能力，为5G和6G网络的发展注入新的活力；与Uber、Palantir等企业在自动驾驶、政府与企业级AI等领域的合作，推动了AI在出行和决策等关键领域的应用，使AI真正走进人们的生活和工作，改变着行业的格局；与美国能源部、甲骨文联手打造七台AI超级计算机，更是彰显了其在科研领域的雄心壮志，为解决复杂的科学问题、推动基础科学研究提供了强大的算力支持。

在前沿科技方面，量子计算、具身智能与物理AI、开源模型与生态合作以及AI在多元领域的应用，都展现出了AI的无限潜力和广阔前景。量子计算有望突破传统计算的瓶颈，为科学研究带来革命性的变化；具身智能让AI能够在物理世界中感知和行动，拓展了AI的应用边界；开源模型和生态合作促进了AI技术的共享与创新，加速了AI在各个行业的落地；AI在医疗、基因组学、企业计算等领域的应用，正在为这些领域带来前所未有的发展机遇，改善人们的生活质量，提高生产效率。

黄仁勋对AI的深度解读，让我们更加清晰地认识到AI的本质和发展趋势。AI作为一种全新的计算方式，正在重构计算栈，从单纯的工具转变为生产力的核心。AI通过对token的学习和处理来认识世界，AI工厂的出现则为AI的发展提供了强大的基础设施支持。AI的成长呈现出正反馈循环模式，对算力的需求不断增长，这也促使我们不断创新，采用极致协同设计的理念，推动AI持续发展。

可以预见，未来AI将在各个领域发挥更加重要的作用。在通信领域，6GAI网络将实现更高速、更智能的通信，让人们随时随地享受无缝的连接体验；在交通领域，自动驾驶汽车将逐渐普及，改变人们的出行方式，提高交通安全性和效率；在医疗领域，AI将助力疾病的早期诊断和精准治疗，为人类的健康保驾护航；在科研领域，AI将加速科学发现的进程，推动人类对宇宙、生命等未知领域的探索。

AI的发展也将带来一些挑战和问题，如数据隐私、伦理道德、就业结构调整等。我们需要在积极推动AI发展的同时，制定相应的政策和规范，引导AI健康、可持续地发展，让AI真正成为造福人类的强大力量。

英伟达GTC大会让我们看到了AI驱动的未来科技蓝图正在徐徐展开，它充满了无限的可能和机遇。我们每个人都将是这一伟大科技变革的见证者和参与者，让我们怀揣着对未来的期待，共同迎接AI时代的到来，用科技的力量创造更加美好的明天。