一場英偉達GTC，黃仁勛釋放出三大信號

撥開GTC演講的大幕，黃仁勛最先也最想釋放出的信號與AI市場直接相關(guān)。

人工智能真正進入全球公眾視野，大約是在十年前。在這十年光景里，人工智能經(jīng)歷了不同階段的變化。一開始是感知人工智能，包括計算機視覺、語音識別；接著是過去五年逐漸受到關(guān)注的生成式人工智能：在一個模態(tài)與另一個模態(tài)之間進行轉(zhuǎn)換，例如文生圖、圖生文、文生視頻。

“生成式人工智能從根本上改變了計算的方式，從檢索式計算模型轉(zhuǎn)變?yōu)樯墒接嬎隳Ｐ??！秉S仁勛表示。

此次GTC大會，“Agentic AI”（代理式AI）成為英偉達頻頻提及的關(guān)鍵詞。黃仁勛對其進行了解釋：“Agentic AI”從根本上說，是指具備“自主性”（agency）的AI，它能夠感知和理解環(huán)境的上下文，很重要的一點是它能進行推理，思考如何回答或解決問題，制定并執(zhí)行計劃，還能使用工具。黃仁勛認為，Agentic AI 的基礎(chǔ)是推理。

“今年的GTC被稱為AI界的‘超級碗’。唯一的區(qū)別在于，在這場‘超級碗’里，每個人都是贏家?！秉S仁勛做出如此比喻，透露出其對AI前景的樂觀態(tài)度。

以DeepSeek為代表的開源推理大模型的問世，曾一度令英偉達遭受資本市場的質(zhì)疑。今年2月，黃仁勛首次正面表達了對于DeepSeek問世將利好英偉達未來的信心。在本次GTC大會上，黃仁勛再次對AI需求問題作出回應(yīng)：

“過去這一年，幾乎整個世界在這方面都看走眼了。AI的計算需求及其擴展定律其實更具韌性，甚至可以說是超加速。由于Agentic AI、推理的出現(xiàn)，如今我們所需的計算量比一年前的預(yù)期至少高出100倍。”

上述判斷如何得出？答案藏在被英偉達視為人工智能基本構(gòu)成單元的“token”身上。

黃仁勛表示，現(xiàn)在我們有了能逐步推理的AI，它利用“Chain of Thought”（思維鏈）、取多種解法里最優(yōu)和一致性檢查等多種技術(shù)，一步一步地分解問題，進行推理。由此可以想見，AI所生成的token數(shù)量會急劇增多。

那么，前文的“100倍”具體意味著什么？黃仁勛用數(shù)字給出解釋：這也許是生成了100倍的token數(shù)量；又或者，模型本身更復(fù)雜，只生成10倍的token，但若想讓模型具備交互性、實時性，就要把計算速度再提高10倍。這樣一來，10倍的token、10倍的速度，就相當于需要100倍的計算量。因此，推理所需的計算量遠超以往。

信號二：芯片路線圖按節(jié)奏推進

如果AI計算需求持續(xù)呈倍數(shù)級增長，英偉達如何應(yīng)對？

“英偉達未來幾年的路線圖，大約保持一年一次的迭代節(jié)奏，就像時鐘滴答一樣穩(wěn)定?！秉S仁勛表示。

借助今年GTC大會，黃仁勛提前透露了一張涉及未來幾年的芯片架構(gòu)路線圖，將每年升級全棧AI系統(tǒng)、發(fā)布一條新產(chǎn)品線：2025年下半年推出Blackwell Ultra，2026年下半年推出Rubin，2027年下半年推出Rubin Ultra，預(yù)計2028年推出采用下一代HBM的Feynman平臺。

具體來看，英偉達于去年3月發(fā)布了AI芯片與超級計算平臺Blackwell架構(gòu)，并推出GB200芯片。此次黃仁勛表示，目前Blackwell已經(jīng)全面投產(chǎn)。今年，Blackwell新一代芯片的正式名字為Blakwell Ultra。據(jù)悉，Blackwell Ultra由臺積電N4P工藝的Blackwell GPU+Grace CPU+更大容量的HBM封裝而來。英偉達表示，Blackwell Ultra也適用于AI智能體，以及用于訓練機器人和汽車自動駕駛的“物理AI”。

此外，英偉達公布了繼Hopper、Blackwell之后的下一代GPU架構(gòu)Rubin——以在暗物質(zhì)研究領(lǐng)域取得突破性進展的天文學家Vera Rubin命名，以及Rubin Ultra的計劃配置。據(jù)悉，Rubin平臺擁有全新的CPU和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，性能將是Hopper的兩倍，且內(nèi)存更大，將為AI應(yīng)用提供更強大的支持。Rubin Ultra系統(tǒng)由Rubin Ultra GPU和Vera CPU組成。Rubin Ultra由4塊掩模尺寸的GPU組成，擁有1TB HBM4e內(nèi)存，F(xiàn)P4峰值推理能力可達100PFLOPS。

值得一提的是，此次黃仁勛還宣布了Rubin之后的下一代AI芯片架構(gòu)“Feynman”。該名稱源自對量子計算領(lǐng)域有著重要貢獻的科學家Richard Phillips Feynman。

提前公布未來三年路線圖的原因何在？黃仁勛給出的解釋是，現(xiàn)在要建的是AI工廠，這需要多年規(guī)劃。

“這可不是買臺筆記本電腦那么簡單，也不是一筆隨心所欲的支出，而是必須經(jīng)過對土地、電力、資金、工程團隊等各方面的長遠計劃。”黃仁勛在演講中說道， “所以我們必須給出一個2—3年的預(yù)告，而不是等到某個月份突然說‘嘿，下個月又有一個超棒的新系統(tǒng)’”。

信號三：關(guān)于未來還有更多“宏大敘事”

AI行業(yè)并非一個單點，而是從技術(shù)到設(shè)施再到應(yīng)用的一個立體面。因此，作為AI行業(yè)走在前面的那一批，英偉達的故事只講“芯片”還遠遠不夠。此次，黃仁勛從一些側(cè)面?zhèn)鬟_出英偉達在整個AI產(chǎn)業(yè)鏈的布局。

從上游技術(shù)層面來看，AI光通信時代背景下，數(shù)據(jù)中心規(guī)模持續(xù)擴大，帶寬容量與高速數(shù)據(jù)傳輸速率的需求明顯增加。光電共封裝（Co-Packaged Optics，CPO）作為一種新型的光電子集成技術(shù)，受到產(chǎn)業(yè)界眾多頭部企業(yè)關(guān)注。此次，英偉達正式發(fā)布硅光子網(wǎng)絡(luò)交換機Spectrum-X和Quantum-X，目的是推動AI工廠擴展到數(shù)百萬GPU級別。值得關(guān)注的是，英偉達的硅光生態(tài)系統(tǒng)伙伴包括了臺積電、康寧、Browave、Coherent等知名公司。

“AI工廠是一種超大規(guī)模的新型數(shù)據(jù)中心，必須采用全新的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施才能跟上它的發(fā)展步伐?！秉S仁勛表示，英偉達將硅光直接集成到交換機中，打破了超大規(guī)模和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的舊有限制，為百萬GPU AI工廠打開大門?！睋?jù)悉，英偉達的硅光交換機創(chuàng)新地集成了光器件，減少了4倍的激光器數(shù)量，與傳統(tǒng)方法相比，能源效率提高到3.5倍，信號完整性提高到63倍，大規(guī)模組網(wǎng)可靠性提高到10倍，部署速度提高到1.3倍。

在下游應(yīng)用層面，機器人賽道是當前人工智能應(yīng)用中最受關(guān)注的領(lǐng)域之一。此次的GTC大會，英偉達發(fā)布了全球首個開源且完全可定制的人形機器人基礎(chǔ)模型Isaac GR00T N1，并推出加速機器人開發(fā)的仿真框架。其中，英偉達、谷歌DeepMind和迪士尼合作開發(fā)新一代開源物理引擎Newton，旨在加速人形機器人學習與開發(fā)。

“物理AI和機器人正在飛速發(fā)展，可能會成為規(guī)模最大的產(chǎn)業(yè)?！秉S仁勛表示，一切的核心挑戰(zhàn)跟之前類似：數(shù)據(jù)從哪來、模型架構(gòu)是什么、以及如何做擴展（scaling）。在機器人領(lǐng)域，同樣需要能大量生成或獲取數(shù)據(jù)，需要強大的算力來訓練模型，以及讓AI越訓越強的擴展性。

作者丨楊鵬岳編輯丨張心怡美編丨馬利亞監(jiān)制丨連曉東