3月19日凌晨，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在2025年GTC開發(fā)者大會上發(fā)表了主題演講，演講覆蓋了AI科技演進以及計算需求，同時公布了英偉達的Blackwell架構最新一代產(chǎn)品、未來幾代產(chǎn)品的計劃出貨時間，以及英偉達在人形機器人領域的最新進展。
演講期間，黃仁勛再次提到AI技術的進化路徑，從 Perception 感知AI到 Generative生成式AI，再到現(xiàn)階段發(fā)展火熱Agentic代理型AI，最終實現(xiàn)具備傳感與執(zhí)行功能的Physical 物理型AI。黃仁勛認為AI的終極形態(tài)Physical AI將徹底改變世界。
以下是演講的核心內(nèi)容與關鍵發(fā)布：
一、硬件革新：Blackwell架構及未來路線圖
Blackwell Ultra芯片
采用臺積電4NP工藝，單卡FP4算力達15 PetaFLOPS，HBM3e顯存容量提升至288GB，推理速度較前代Hopper提升11倍8。
機架級解決方案GB300 NVL72集成72顆GPU，支持液冷技術，推理性能達每秒1000 tokens（H100的10倍）。性能提升源于NVLink 72高速互聯(lián)技術，將多GPU組合成“巨型GPU”，突破算力瓶頸。
未來架構規(guī)劃
Rubin架構（2026年發(fā)布）：采用NVLink 144互聯(lián)技術，HBM4內(nèi)存帶寬提升2倍，2027年Ultra版性能將達Blackwell的14倍。
Feynman架構（2028年）：以物理學家費曼命名，目標實現(xiàn)算力成本指數(shù)級下降。
二、軟件生態(tài)與工具升級
Dynamo推理操作系統(tǒng)
開源動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，優(yōu)化GPU資源分配，使Hopper平臺運行Llama模型的吞吐量提升30倍，并支持KV緩存管理。在DeepSeek-R1模型測試中，單GPU生成token數(shù)量提升30倍以上。
CUDA生態(tài)擴展
CUDA-X庫新增工具：Newton物理引擎（與DeepMind、迪士尼合作）：提升機器人訓練效率10倍。
cuOpt數(shù)學規(guī)劃工具：加速千倍，已與Gurobi、IBM合作。
開發(fā)者生態(tài)：全球開發(fā)者突破600萬，加速庫增至900+，覆蓋量子計算、生物醫(yī)學等領域。
三、AI發(fā)展階段論與物理AI的推進
AI三階段演進路徑
感知人工智能（Perception AI）：大約10年前啟動，專注于語音識別和其他簡單任務。
生成式人工智能（Generative AI）：過去5年的重點，涉及通過預測模式進行文本和圖像創(chuàng)建。
代理人工智能（Agentic AI）：人工智能以數(shù)字方式交互并自主執(zhí)行任務的當前階段，以推理模型為特征。
物理 AI（Physical AI）：AI 的未來，為人形機器人和現(xiàn)實世界的應用提供動力。
物理AI落地實踐
開源人形機器人基礎模型Isaac GR00T N1：支持雙系統(tǒng)認知（慢思考規(guī)劃+快思考執(zhí)行），可遷移至工業(yè)制造場景。
與通用汽車合作構建全棧自動駕駛系統(tǒng)：覆蓋數(shù)字孿生仿真與車載AI安全架構HALOS。
四、行業(yè)應用與合作案例
企業(yè)級AI解決方案
DGX Spark：售價3000美元的桌面級工作站，支持本地化模型微調(diào)。
語義存儲系統(tǒng)：與Box合作，支持自然語言數(shù)據(jù)檢索。
邊緣與通信技術
聯(lián)合思科、T-Mobile構建AI-RAN（AI無線網(wǎng)絡），優(yōu)化5G信號處理與能耗。
硅光子技術突破：全球首個1.6T共封裝光學（CPO），減少數(shù)據(jù)中心光模塊功耗90%。
硬件創(chuàng)新：Blackwell架構引領算力飛躍
黃仁勛宣布Blackwell架構已全面投產(chǎn)，其性能和能效相比前代Hopper架構都有顯著提升?；谂_積電4NP工藝的Blackwell Ultra芯片（B300系列）正式發(fā)布，單卡FP4算力達15 PetaFLOPS，HBM3E顯存容量提升至288GB，推理速度較前代Hopper提升11倍。Blackwell Ultra包括NVIDIA GB300 NVL72機架級解決方案和NVIDIA HGXT B300 NVL16系統(tǒng)。GB300 NVL72與上一代NVIDIA GB200 NL72相比，AI的性能提升5倍。GB300 NVL72連接了72個Blackwell Ultra GPU與36個基于Arm Neoverse的Grace CPU；NVIDIA HGX B300 NVL16與上一代相比，在大型語言模型上具有11倍推理速度、4倍內(nèi)存，可以為AI推理等復雜的工作負載提供突破性的性能。機架級解決方案GB300 NVL72集成72顆GPU，支持液冷技術，推理性能達每秒1000 tokens，已獲亞馬遜AWS、微軟Azure等四大云廠商360萬片訂單。此外，英偉達還公布了下一代GPU架構Vera Rubin和Feynman的路線圖，Vera Rubin架構計劃于2026年推出，采用NVLink 144互聯(lián)技術，HBM4內(nèi)存帶寬提升2倍；2028年發(fā)布的Feynman架構，目標實現(xiàn)算力成本指數(shù)級下降。
軟件生態(tài)Dynamo與CUDA-X驅(qū)動開發(fā)效率
英偉達推出了開源推理軟件Dynamo，它可將Hopper平臺運行Llama模型的吞吐量提升30倍，支持動態(tài)分配GPU資源，優(yōu)化KV緩存管理。在DeepSeek-R1模型測試中，Dynamo使GB200 NVL72集群的單GPU生成token數(shù)量提升30倍以上。CUDA-X庫新增Newton物理引擎，與DeepMind、迪士尼合作開發(fā)，機器人訓練效率提升10倍；cuOpt數(shù)學規(guī)劃工具加速千倍。全球開發(fā)者突破600萬，加速庫數(shù)量增至900+，覆蓋量子計算、生物醫(yī)學等前沿領域。
從自主型人工智能推理革命走向物理人工智能
黃仁勛闡述了AI發(fā)展的三階段演進路徑：從感知AI（Perception AI）的計算機視覺和語音識別，到生成式AI（Generative AI）的多模態(tài)內(nèi)容生成，再到當下熱門的代理式AI（Agentic AI），其具備主動性，能感知并理解語境，制定并執(zhí)行計劃。未來則是物理AI（Physical AI）的時代，理解物理世界、三維世界的AI將推動機器人、自動駕駛等領域的發(fā)展。
演講期間，英偉達推出了開源人形機器人基礎模型Isaac GR00T N1，支持雙系統(tǒng)認知，可遷移至工業(yè)制造場景。同時，英偉達與通用汽車合作構建全棧自動駕駛系統(tǒng)，覆蓋數(shù)字孿生仿真與車載AI安全架構HALOS。
推動CUDA生態(tài)進化
英偉達在AI for Science領域的布局持續(xù)加深，開發(fā)人員現(xiàn)在可以利用CUDA-X與最新的superchip架構實現(xiàn)CPU和GPU資源之間更緊密的自動集成與協(xié)調(diào)，與使用傳統(tǒng)加速計算架構相比，其工程計算工具的速度提高11倍，計算量提高5倍。CUDA-X目前已經(jīng)在天文學、粒子物理學、量子物理學、汽車、航空航天和半導體設計等一系列新的工程學科帶來了加速計算。
AI工廠時代到來
黃仁勛特別強調(diào)了AI工廠的概念，Dynamo被比作新時代的VMware，能夠自動編排如何讓AI在推理時代跑得更好。英偉達還推出了AI電腦DGX Spark和DGX Station，采用Blackwell芯片，助力企業(yè)構建更高效的AI基礎設施。
小結
黃仁勛的演講全面展示了英偉達在AI領域的技術實力和戰(zhàn)略布局，從硬件的持續(xù)創(chuàng)新到軟件生態(tài)的完善，再到對AI發(fā)展階段的深刻洞察，英偉達正致力于推動AI技術從從自主型人工智能推理革命走向物理人工智能終局。
（來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫）
