DeepSeek爆火后◈★，英伟达被推上风口浪尖◈★，对于AI发展是否会带来更大数量级的算力需求◈★，市场生出隐忧◈★。演讲开场◈★，黄仁勋便做出回答

　　推理让AI具备“思维链”◈★，模型响应需求时会对问题进行拆解◈★，而不是直接给出答案龙之谷多玩论坛◈★，对每个步骤进行推理势必让产生的Token数量增加◈★。模型变得更加复杂◈★，为了保证原有的推理速度以及响应能力◈★，便对算力提出了更高的要求◈★。

　　Token是AI的基本单元新利18体育娱乐◈★，新利luck18手机端◈★，◈★，推理模型本质上是一座生产Token的工厂◈★，提高Token的生产速度就是提高工厂的生产效率◈★，效率越高◈★，利益越大◈★，算力要做的就是探索生产效率的边界◈★。

　　AI的发展让数据中心的资本支出不断攀升◈★，数据显示◈★，2028年数据中心资本支出将达到1万亿美元18新利◈★，黄仁勋称◈★：“这其中的大部分增长可能还会加速◈★。”资本支出增加◈★、盈利能力提升◈★，带来的是英伟达在数据中心领域的营收增加◈★。

　　为了让计算机成为更强的“Token生成器”◈★，英伟达发布新一代“最强AI芯片” Blackwell Ultra龙之谷多玩论坛◈★。

　　单从硬件上看◈★，Blackwell Ultra相较于GB200带来的最大升级是采用12层堆叠的HBM3e内存龙之谷多玩论坛◈★，成为全球首个显存达到288GB的GPU◈★。对此◈★，有消息称◈★，SK海力士将独家供应Blackwell Ultra◈★。

　　高效响应推理模型◈★，对算力◈★、内存及带宽提出更高的要求◈★。英伟达推出Blackwell Ultra GB300 NVL72机架级解决方案◈★，集成72个Blackwell Ultra GPU和36个Grace CPU◈★，满足AI推理工作负载对算力和内存的要求◈★。

　　要更好释放硬件的算力◈★，软硬件协同变得更加重要◈★，为此◈★，英伟达推出分布式推理服务库NVIDIADynamo◈★，通过协调并加速数千个GPU之间的推理通信◈★，为部署推理AI模型的AI工厂最大化其token收益◈★。

　　在GPU数量相同的情况下◈★，Dynamo可以实现Hopper平台上运行Llama模型的AI工厂性能和收益翻倍◈★，在由GB200 NVL72机架组成的集群上运行DeepSeek-R1模型时◈★，Dynamo的智能推理优化能将每个GPU生成的Token数量提高30倍以上◈★，并让Blackwell的性能相较于Hopper提升了25倍◈★。

　　黄仁勋表示◈★，Dynamo将完全开源并支持PyTorch◈★、SGLang◈★、NVIDIA TensorRT-LLM和vLLM◈★，使企业◈★、初创公司和研究人员能够开发和优化在分离推理时部署AI模型的方法◈★。

　　在推理模型中18新利◈★，Dynamo则让Blackwell的性能达到Hopper的40倍◈★，黄仁勋笑称◈★：“当Blackwell批量发货时◈★，就不要再拿Hopper去送人了◈★。”

　　以功率为100兆瓦的AI工厂为例◈★，其能供能45000个H100芯片◈★，共计1400个H100 NVL8机架◈★，生产力为3亿个Token◈★。同等功率下◈★，其能供能85000个GB200芯片◈★，共计600个机架◈★，生产力为120亿个Token18新利◈★。相较于H100 NVL8◈★，GB200 NVL72不仅带来更强的算力◈★，而且在功耗和空间占用上更有优势◈★。

　　旗舰版AI芯片作为GTC的“最大看点”◈★，仅仅宣布Blackwell Ultra很难满足外界预期◈★。对此◈★，黄仁勋公布了英伟达旗舰芯片的全新路线图◈★，芯片架构的更新周期正在加速◈★，由每两年推出新的产品线调整为“每年一更”的产品节奏◈★。

　　每代产品更新均基于全栈解决方案◈★、依托统一架构◈★，并秉持“CUDA无处不在”的理念推进◈★。按照路线图规划◈★，黄仁勋提前预告了下一代AI芯片“Rubin”◈★，遵循以往采用科学家名字命名架构的惯例◈★，本次新架构以美国天文学家“Vera Rubin”的姓氏命名◈★，以纪念其证实了暗物质存在的卓越贡献◈★。

　　Vera Rubin NVL144配备HBM4◈★，带宽达到13TB/s◈★，拥有达到前代1.6倍的75TB快速闪存18新利◈★。支持NVLink6和CX9◈★，带宽均达到前代2倍◈★，实现数据传输效率的提升◈★。

　　在训练◈★、推理及应用部署等关键环节◈★，AI芯片平台都需要网络为其提供高速稳定的数据传输◈★。英伟达推出Spectrum-X和Quantum-X硅光网络交换机18新利新利luck18APP下载◈★，为全球最先进的AI云及AI工厂提供支持◈★。

　　为了支持AI开发者◈★、研究人员18新利◈★、数据科学家和学生等群体◈★，英伟达推出“全球最小AI超级计算机”DGX Spark◈★，其支持在台式电脑上对大模型进行原型设计◈★、微调和推理◈★，用户可以在本地◈★、云或数据中心基础设施中运行这些模型◈★。

　　DGX Spark是基于GB10 Grace Blackwell打造的个人AI超级计算机系列产品◈★，根据台式电脑外形规格进行了针对性优化◈★，其支持第五代Tensor Core和FP4新利18◈★，◈★，每秒计算次数达到1000万亿次◈★。GB10采用NVIDIA NVLink-C2C互连技术◈★，带宽是第五代PCIe的五倍◈★，并且能够访问GPU和CPU之间的数据◈★，为内存密集型AI开发者工作负载优化性能◈★。

　　英伟达的全栈AI平台支持DGX Spark用户将其模型从台式机迁移到DGX Cloud◈★、其他加速云及数据中心基础设施中◈★，并且无需修改代码◈★，简化了对其工作流进行原型设计◈★、微调和迭代的要求◈★。

　　黄仁勋表示◈★：“AI改变了每一层计算堆栈龙之谷多玩论坛◈★。我们有理由相信将出现一类专为AI原生开发者而设计并用于运行AI原生应用的新型计算机◈★。借助全新的DGX个人AI计算机龙之谷多玩论坛◈★，AI能够从云服务扩展到台式电脑和边缘应用◈★。”

　　DGX Station是Ultra平台的高性能桌面超级计算机◈★，定位为面向企业和科研机构的高性能AI计算站◈★，能够帮助企业构建私有AI推理系统◈★，相较于DGX Spark◈★，适用于更大规模的AI开发领域18新利◈★。

　　“机器人时代已经到来◈★，其能够与物理世界交互并执行数字信息无法完成的任务◈★。”黄仁勋说◈★，“世界正面临严重的劳动力短缺◈★，到2030年◈★，全世界将短缺5000万名工人◈★，我们可能不得不每年支付5万美元薪水给机器人◈★。”

　　物理AI正在改变规模50万亿美元的产业新利luck18◈★。◈★。英伟达推出全新Cosmos世界基础模型◈★，引入开放式◈★、可完全定制的物理AI开发推理模型◈★，包含各种模型尺寸并适用于多种输入数据格式◈★，帮助生成大型数据集◈★，能将图像从3D扩展到真实场景◈★，缩小仿真与现实之间的差距◈★。

　　“正如大语言模型改变了生成式和代理式 AI◈★，Cosmos世界基础模型是物理AI的一项重大突破◈★。”黄仁勋表示◈★， “Cosmos为物理AI带来了一个开放式◈★、可完全定制的推理模型◈★，为机器人和物理工业领域的突破性发展带来了机遇◈★。”

　　满足数据需求之外◈★，英伟达推出人形机器人基础模型Isaac GR00T N1◈★，采用“快速反应”的系统1以及“深度推理”的系统2双架构◈★，黄仁勋表示◈★，Isaac GR00T N1将开源◈★，机器人开发者可以用真实或合成数据进行后训练◈★。

　　Isaac GR00T N1基础模型采用广义类人推理和技能进行了预训练◈★，开发者可以通过进行后训练龙之谷多玩论坛◈★，使其满足特定的需求◈★，例如完成不同工厂生产线的特定任务以及自主完成不同的家务◈★。

　　英伟达◈★、谷歌DeepMind及迪士尼合作开发了开源物理引擎Newton◈★，采用Isaac GR00T N1作为底座驱动了迪士尼BDX机器人◈★。

　　人形机器人是AI时代下一个增长点◈★，从数据生成◈★、基础大模型到算力◈★，英伟达为开发者提供了全面支持◈★。

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