NVIDIA 创始人 Jensen Huang(黄仁勋):AI 工厂、物理智能与机器人未来

CN
16小时前

撰文:Techub News 整理

导语

在 COMPUTEX 2025 的舞台上,NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang(黄仁勋)发表了长达近两小时的主题演讲。这场演讲不仅是年度科技盛会的高光时刻,更是 NVIDIA 在 AI 计算时代的一次全面战略宣言。黄仁勋回顾了 NVIDIA 过去三十年的转型之路——从图形芯片公司到 CUDA 计算平台创造者,再到如今全球 AI 基础设施的核心构建者。本次演讲的重要性在于,它清晰地勾勒了 NVIDIA 对下一个计算时代的愿景:一个由“AI 工厂”、物理智能(Physical AI)和普及化机器人所定义的新产业。

摘要

  • NVIDIA 宣布全新产品线:GB300 超级芯片、面向开发者的 DGX Spark、企业级 RTX Pro 服务器,以及开放生态的 MVLink Fusion 平台。
  • 提出“AI 工厂”概念,认为未来的数据中心是生产“智能令牌(Tokens)”的工厂,AI 基础设施将成为堪比电网和互联网的社会基础。
  • 揭示 AI 演进路径:从感知、生成式 AI,迈向具备推理能力的“智能体 AI(Agentic AI)”,并最终实现理解物理世界的“物理 AI”。
  • 宣布与富士康、台湾地区政府、台积电合作,在台湾建设首座巨型 AI 超级计算机,强化本地 AI 生态系统。
  • 全面展示 NVIDIA 在机器人技术栈的布局,包括 Isaac Groot 开源平台、Jetson Thor 机器人处理器,以及利用 AI 生成合成数据训练机器人的“Groot Dreams”蓝图。

从芯片到 AI 基础设施:NVIDIA 的范式转移

黄仁勋开篇即指出,NVIDIA 的故事是计算机产业的重塑史,也是公司的自我再造史。他回顾了从 2006 年推出革命性 CUDA 平台,到 2016 年意识到需要重塑整个技术栈(处理器、软件、系统),从而诞生了 DGX1 系统,并将其捐赠给 OpenAI,由此点燃了 AI 革命的火种。

如今,NVIDIA 的自我定位已超越单纯的科技公司。“我们意识到 NVIDIA 不再仅仅是一家科技公司。事实上,我们是一家必不可少的基础设施公司。”黄仁勋强调。他将 AI 基础设施类比为历史上的电网和互联网,是即将融入社会肌理的新一代基础要素。这种基础设施的具体形态就是“AI 工厂”——它不再是传统的数据中心,而是输入能源、产出极具价值的“智能令牌(Tokens)”的生产设施。未来,企业财报可能会像报告产能一样报告“令牌产量”。黄仁勋预测,这个 AI 基础设施产业的规模将达到数万亿美元。

核心引擎:CUDA 与加速计算库的进化

黄仁勋重申,加速计算和 AI 的融合是 NVIDIA 的核心,而实现这一点的关键是庞大的软件库生态系统。他展示了涵盖各个领域的 CUDA-X 库,包括用于 5G/6G 无线信号处理的 Aerial,用于基因组学的 Parabrics,用于医疗影像的 Monai,用于气候预测的 Earth-2,以及用于计算光刻的 cuLitho(可将掩模制作计算加速 50-70 倍,台积电、ASML、Synopsys 等均为合作伙伴)。

他强调,正是这些领域专用的库,使得 NVIDIA 能够将一个又一个科学和产业领域迁移到加速计算平台上。例如,在电信领域,经过六年打磨,NVIDIA 已能提供完全加速的无线接入网(RAN)软件栈,在性能(每瓦特数据速率)上媲美最先进的专用芯片(ASIC),并为进一步叠加 AI(AI on 5G/6G)奠定了基础。

新一代 AI 超级计算机:Grace Blackwell GB300 与 MVLink 奇迹

演讲的重头戏之一是宣布 Grace Blackwell 平台的升级版 GB300。它采用相同架构和物理外形,但芯片升级,带来 1.5 倍的推理性能提升、1.5 倍的 HBM 内存容量和 2 倍的网络带宽。单个 GB300 节点即可提供 40 Petaflops 的性能,相当于 2018 年由 18,000 个 GPU 组成的 Sierra 超级计算机,实现了“六年性能提升四千倍”的极致摩尔定律。

实现这种“规模扩大(Scale-up)”能力的关键在于 NVIDIA 自研的 MVLink 互联技术。黄仁勋展示了由 9 个 MVLink 交换机(每个 7.2 TB/s)和重达约 70 磅、包含 2 英里长线缆的“MVLink 脊柱(Spine)”组成的系统。该脊柱可提供 130 TB/s 的全互联带宽,“超过了整个互联网的峰值流量”。这使得 72 个 GPU(144 个芯片)能够如同一个巨型 GPU 般协同工作。由于信号传输的物理极限,如此高性能的集成目前只能在一个机架内实现,这也导致了高达 120 千瓦的功率密度,必须采用全液冷散热。

更重要的生态战略是宣布 MVLink Fusion。这是一个开放平台,允许合作伙伴将自家的定制 ASIC、CPU 或加速器,通过 MVLink 小芯片(Chiplet)或 IP 集成到 NVIDIA 的 AI 超级计算机生态系统中。黄仁勋明确表示,“你的 AI 基础设施可以有一部分是 NVIDIA 的,很大一部分是你自己的”,这为包括联发科(MediaTek)、富士通、高通(Qualcomm)在内的合作伙伴提供了灵活的集成路径,旨在扩大整个 AI 基础设施的生态系统。

AI 的下一波浪潮:推理、智能体与物理 AI

黄仁勋梳理了 AI 能力的演进阶段:从早期的感知 AI(识别图像、语音),到过去五年的生成式 AI(内容生成),现在正进入 “推理 AI” 阶段。AI 不仅需要学习知识,更需要具备解决新问题、逐步推理、权衡选项的能力(如思维链、思维树等技术)。

结合多模态感知、工具使用和协作能力,推理 AI 将进化为 “智能体 AI(Agentic AI)”,即能够理解、思考并采取行动的数字实体。黄仁勋将其比作数字形式的机器人,并认为它们将作为“数字员工”弥补全球劳动力短缺(预计到 2030 年缺口达 3000-5000 万)。

超越数字智能体的下一阶段是 “物理 AI(Physical AI)”,即能够理解物理世界法则(如惯性、摩擦力、物体恒存性、因果关系)的 AI。这种能力对于机器人、自动驾驶等领域至关重要。NVIDIA 正在利用其仿真技术,通过提示词生成大量用于训练自动驾驶系统的合成视频场景。

产品民主化:从 DGX Spark 到企业级 RTX Pro

为了让 AI 计算能力更普及,NVIDIA 推出了多款新产品。其中,DGX Spark 是一款面向 AI 原生开发者、研究者和学生的桌面级设备,提供 1 Petaflops 性能和 128 GB 内存,其性能与 2016 年重达 300 磅的 DGX-1 相当,但体积和功耗大幅缩小,预计几周内上市。

针对企业市场,NVIDIA 发布了 RTX Pro 企业级服务器。这款服务器设计的关键在于既能无缝运行传统的 x86 企业 IT 环境(虚拟机、Kubernetes等),又能高效运行各类 AI 智能体工作负载(文本、图形、视频)。它搭载了新的 Blackwell RTX Pro 6000 GPU,并通过全新的 CX8 互联芯片(兼具交换和网络功能)实现高达 800 Gb/s 的 GPU 间东-西向流量带宽。黄仁勋引用性能曲线图显示,该服务器在 Llama 70B 模型上的性能是 H100 的 1.7 倍,而在优化程度更高的 DeepSeek R1 模型上,性能可达 H100 的 4 倍。

黄仁勋还概述了企业 AI 栈的另外两大支柱:AI 存储AI 运维(AI Ops)。未来的企业存储将需要 GPU 前置来处理非结构化数据的语义搜索和索引,NVIDIA 的 NeMo Retriever 及相关蓝图正在与 VAST、戴尔、Hitachi、IBM、NetApp 等存储厂商合作。AI Ops 则涉及模型的微调、评估、护栏和安全,NVIDIA 正与 CrowdStrike、DataRobot、Elastic 等伙伴共建生态。

机器人未来:仿真、学习与数字孪生

机器人是黄仁勋演讲的另一核心。他宣布,用于机器人开发和运行的完整平台 Isaac Groot N1.5 现已开源,并已被下载超过 6000 次。该平台包括用于训练的 AI 超级计算机(GB200/300)、用于仿真的 Omniverse、以及用于部署的 Jetson Thor 机器人处理器和 Isaac OS。

针对机器人训练数据稀缺的挑战,NVIDIA 推出了 “Groot Dreams”蓝图。该方案利用 NVIDIA 的 Cosmos 物理 AI 基础模型,对少量人类示教(Teleoperation)数据进行扩增,生成大量高质量的合成轨迹数据,从而用一个小团队的工作量达到数千人示范的效果。

黄仁勋特别强调了人形机器人的重要性,认为它是唯一能无缝融入现有(为人类设计的)环境(即“棕地”)的机器人形态,并且因其潜在的海量规模,最有可能成为下一个万亿美元产业。

这一切都离不开 数字孪生。黄仁勋展示了台积电、富士康、和硕、广达、纬创等台湾合作伙伴利用 Omniverse 构建的工厂、数据中心乃至城市级别的数字孪生。这些高度逼真的仿真环境不仅是规划和优化的工具,更是训练机器人、模拟多智能体协作的“机器人健身房”。他透露,全球未来三年有约 5 万亿美元的新工厂投资计划,数字孪生技术将至关重要。

深耕台湾:宣布建设本地 AI 超算与新总部

作为对台湾生态系统的肯定和加码,黄仁勋宣布了一项重磅合作:NVIDIA 将与富士康、台湾地区政府及台积电合作,在台湾建设第一座巨型 AI 超级计算机,为本地研究人员、学生、初创企业及大型公司提供世界级的 AI 基础设施。

演讲最后,黄仁勋以一个“新产品”发布将气氛推向高潮——由于在台员工规模不断扩大,NVIDIA 计划在台北信义区贝托谢林(Beetho Sheiling)地块建设名为 “NVIDIA Constellation” 的台湾新总部大楼,这象征着 NVIDIA 与台湾科技产业更紧密、更长期的绑定。

黄仁勋总结道,当前是“一生一次”的机遇,NVIDIA 与合作伙伴不仅是在创造下一代信息技术,更是在开创一个全新的产业。他期待与生态伙伴共同构建 AI 工厂、企业智能体、机器人,并以统一的架构扩展生态系统。

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